Nous présentons les fondements théoriques et les équivalences entre les algorithmes PCA, MDS, Regroupement spectral, Kernel PCA, Isomap, LLE, GPLVM et Laplacian eigenmaps. Ces méthodes possèdent des propriétés que nous avons exploitées pour étudier les documents acoustiques dans des espaces de faible dimensionnalité. Dans une première partie expérimentale, nous faisons une analyse des signaux acoustiques à l'aide de ces méthodes et des algorithmes d'estimation de la dimensionnalité intrinsèque. Une seconde contribution consiste à appliquer la théorie du regroupement spectral aux séquences audio..
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Tuesday, January 22, 2019
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