Alexey Ozerov (Technicolor, Rennes) et Cédric Févotte (Laboratoire Lagrange, Nice) sont les lauréats d'un Best Paper Award 2014 décerné par la IEEE Signal Processing Society, pour leur article "Multichannel Nonnegative Matrix Factorization in Convolutive Mixtures for Audio Source Separation" paru dans les IEEE Transactions on  Audio, Speech, and Language Processing en mars 2010. La IEEE Signal Processing Society est éditrice des principales revues de traitement du signal. Un nombre maximum de six Best Paper Awards est donné chaque année, primant des travaux parus dans l'une des revues de la série "transactions" durant les cinq années précédemment écoulées.
 
Les travaux primés d'Alexey Ozerov et Cédric Févotte relèvent de la séparation de sources. Ils décrivent une méthode de dé-mélange pour les signaux audio, et en particulier musicaux, fonctionnelle en contexte convolutif (milieu modérément réverbérant) et sous-déterminé (plus de sources à séparer que de signaux mélangés disponibles). Leur méthode repose sur un traitement probabiliste du problème dans le domaine spectral, impliquant notamment une modélisation dite de rang-faible du spectrogramme des sources à séparer. L'article primé est disponible à cette adresse:
http://www.unice.fr/cfevotte/publications/journals/ieee_asl_multinmf.pdf