El análisis de componentes independientes o la estadística aplicada al DSP 
Últimamente me he estado iteresando por la separación de fuentes de sonido y me he topado con un montón de enlaces y de información sobre ICA (Independent Component Analysis) o análisis de componentes independientes. Esta técnica estadística permite separar las componentes estadísticamente independientes que intervienen en una mezcla lineal de señales.

Imaginemos un trozo de una canción grabada. Si en la grabación se superponen una guitarra y una voz, las señales de ambas fuentes de sonido serán estadísticamente independientes y, por tanto, podríamos intentar conseguir una separación más o menos aceptable de ambas señales utilizando un algoritmo ICA. Aún estoy leyendo algunos documentos pero por lo pronto he hecho algunas pruebas con el algoritmo FastICA y ¡he conseguido eliminar la reverb de una grabación! :-D

Estos son algunos enlaces que me estoy mirando sobre este tema:

BLIND SOURCE SEPARATION and INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS
ICA algorithms available via ICA Central
Independent Component Analysis: A Tutorial
Página sobre BSS de Scott Rickard (University College Dublin)
Jonathan Marchini's Home Page

De este último enlace saqué una implementación en C del algoritmo FastICA, uno de los más utilizados para calcular ICA. Espero poder realizar más avances en este asunto.

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