Chapitre 3 : Le son en multimédia Email : Abdelli@hotmail.com Site Web : https://sites.google.com/site/abdelkrimabdelli/teaching

I. Bases théoriques et technologiques de l’audio  Qu'est-ce que le son ? On appelle son tout message naturel ou provoqué, perçu par l’intermédiaire du sens de l’ouïe. Au fait, le son est une vibration de l'air, c'est-à-dire une suite de surpressions et de dépressions de l'air par rapport à une moyenne, qui est la pression atmosphérique 1 bar. D'ailleurs pour s'en convaincre, il suffit de placer un objet bruyant (un réveil par exemple) dans une cloche à vide pour s'apercevoir que l'objet initialement bruyant n'émet plus un seul son dès qu'il n'est plus entouré d'air ! Lorsque cette variation se reproduit à intervalles réguliers dans un certain laps de temps on perçoit un son. Afin qu'un son puisse se propager, il a besoin d'un support qui le transporte, vu que les particules du support se transmettent l'une à l'autre la vibration provoquée au départ par la source sonore et la diffusent dans l'espace. Ceci signifie que n'importe quel moyen, qu'il soit solide, liquide ou gazeux, peut transporter le son, influençant sa vitesse selon sa densité. Physiquement, le son s’analyse comme une onde de pression se propageant de sa source jusqu'à l’oreille avec une célérité dans l’air de C=340 m/s environ.

I. Bases théoriques et technologiques de l’audio  Qu'est-ce que le son ? Un son est caractérisé par son niveau ou intensité. L’intensité d’un son se mesure en Watts/m2. Le son le plus faible que l’oreille puisse entendre a une intensité Io de : Io = 10-12 W/m2 pour un signal de fréquence 1 kHz Les sons les plus intenses que l’oreille puisse supporter ont une énergie de 100 W/m2. La gamme d’intensité s’étend donc sur 14 décades, ce qui est considérable. C’est pour cela qu’on utilise souvent une échelle logarithmique pour exprimer l’intensité d’un son en dB par rapport au niveau de référence Io précédent : I = 10 log ( I/Io ) exprimé en dB

I. Bases théoriques et technologiques de l’audio Dynamique : C’est la différence entre l’intensité du signal le plus faible et le plus fort admissible par notre oreille. Celle-ci s’étend de 30 à 140 dBa. La dynamique est variable en fonction des sources sonores: importante dans un concert classique et à l’inverse faible dans un concert amplifié. Un baladeur MP3 : a des niveaux sonores continus entre 95 et 103 dB ont été mesurés, ce qui correspond au niveau sonore d’une tronçonneuse ou d’un marteau-piqueur.

I. Bases théoriques et technologiques de l’audio  Propagation du son ? Pour reproduire des sons, on utilise généralement des haut- parleurs. Il s'agit en fait d'une membrane reliée à un électroaimant, qui, suivant les sollicitations d'un courant électrique va aller en avant et en arrière très rapidement, ce qui provoque une vibration de l'air situé devant lui, c'est-à-dire du son. La membrane du haut-parleur se déplace en avant et en arrière suivant l'ampleur du signal électrique qui est appliqué à l'inducteur sur lequel il s'appuie . Ainsi, il déplace les particules de l'air d'abord en les comprimant puis en les dilatant. De cette façon on produit des ondes sonores qui peuvent être représentées sur un graphique comme les variations de la pression de l'air (ou bien de l'électricité dans l'électroaimant) en fonction du temps

I.1. Bases théoriques et technologiques de l’audio

I.1. Bases théoriques et technologiques de l’audio Propagation du son ? Ce procédé fait en sorte que les particules transmettent l'énergie en oscillant et non pas en se déplaçant physiquement dans la direction de la propagation du son (on peut le constater en observant un bouchon de liège flottant sur la surface de l'eau dans laquelle a été lancé un caillou. On observera que le bouchon oscille de haut en bas, à mesure que la vague se déferle, mais restera immobile par rapport à la direction de la vague même). Vitesse ou « célérité » du son • Dans l’air : c = 340 m/s • Dans l’eau : c = 1500 m/s • Dans l’acier : c = 5000 m/s (les indiens d’Amérique « écoutent » les rails de chemin de fer)  

I. Bases théoriques et technologiques de l’audio Le signal le plus simple du point de vue contenu fréquentiel est un signal sinusoïdal comme : x(t) = E sin(ωt) car il ne contient qu’une seule fréquence f = ω/2π Un signal parlé ou musical est plus complexe puisque son allure varie au cours du temps. Il contient des fréquences graves, moyennes et aiguës. Une oreille jeune est capable d’entendre des sons dans une gamme de fréquence très vaste qui va de 20 Hz à 20 kHz. Tout comme la lumière, le son est constitué par un spectre. L’oreille est équipée pour l’analyse de ce spectre: elle est constituée de milliers de cellules spécialisées dans un gamme très sélective de fréquences. La perception sonore procède d’une analyse du spectre sonore par décomposition en sons élémentaires. Notre oreille est sensible aux fréquences entre 20 Hz à 20 kHz, avec un maximum de sensibilité aux alentours de 3 kHz. C’est aux alentours de cette fréquence que sont situés les sons produits par la voix.

I. Bases théoriques et technologiques de l’audio

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I. Bases théoriques et technologiques de l’audio La sinusoïde sonore possède une série de propriétés: Fréquence (F) Période (T) Longueur d'onde () Ampleur (A) Phase () Vitesse (V)

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I. Bases théoriques et technologiques de l’audio En conséquence, une sinusoïde est représentée dans un diagramme Ampleur-Fréquence, comme un segment de longueur égale à l'ampleur de la sinusoïde et positionnée sur sa fréquence.

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I.1. Bases théoriques et technologiques de l’audio Contenu harmonique d'une forme d'onde : La corde s'est mise à osciller à une fréquence de 440 Hz. Mais pourquoi donc ne sonne-t-elle pas comme une simple sinusoïde à cette fréquence. La réponse est quand une note est jouée sur un instrument, on obtient la fréquence correspondant à la note, qu'on appelle harmonique fondamentale, et avec celle-là sont produites les autres harmoniques, soit tous les multiples entiers de cette fréquence avec une diminution progressive de l'ampleur. Dans le cas du La, les sinusoïdes suivantes sont produites: • 440 Hz Harmonique fondamentale (première harmonique) • 880 Hz Deuxième harmonique • 1320 Hz Troisième harmonique • ... ... ... • n*440 Hz n-i`eme harmonique

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II. Numérisation du son Captation du son (acquisition ) : La captation d’une source sonore se fait en général à l’aide d’un microphone. Les surpressions et dépressions locales de l’air, produites par la propagation du son, produisent des mouvements sur une membrane. Ces mouvements génèrent un courant électrique par induction magnétique. C’est ce courant, ou plus précisément ses variations dans le temps qui constituent le signal. Le microphone transforme ainsi un signal de pression acoustique en signal électrique proportionnel à cette pression. La valeur d’un signal analogique s’exprime en volts (c’est une tension variable de l’ordre du mV) qui change à tout instant, de manière continue. Un signal numérique, en revanche, se traduit par des "0" et des "1" : c’est une suite de nombres binaires.

II. Numérisation du son Captation du son (acquisition ) :

II. Numérisation du son Captation du son (acquisition ) : Le choix d’un micro dépend du type de source sonore à enregistrer. Une des principales caractéristiques des micros est leur directivité. Un micro est en effet doté d’un angle de prise de son spécifique: Cardioïde : profondeur de champs faible (2,5 m), peu de sons provenant de l’arrière. C’est le type le plus utilisé en studio ou sur une scène. Cardilignes : micro très directionnel qui permet de capturer des sons distants (animaux, espionnage, etc…). Omnidirectionnel: ce type de micro capture un son proche de l’écoute humaine, sur 360°, c’est le micro idéal pour les reportages. Une autre caractéristique des micros est liée à leur conception technique. Microphone à ruban: la membrane est ici remplacée par une lame métallique en accordéon, ce type de micros est plus sensible au basses fréquences. Il a une meilleure restitution du timbre. Sa bande passante est en revanche plus limitée.

II. Numérisation du son Captation du son (acquisition ) : Micro électro-statique : Ce type de micro a besoin d’une alimentation, il fonctionne sur le principe d’un condensateur à capacité variable. Ce type de micro a un niveau de sortie plus élevé que le micro à membrane (5 à 20 fois selon modèle), il convient pour capturer des sons de très faible intensité. La bande passante est d’environ 20 à 20’000 Hz pour ce type de micros.

II. Numérisation du son Pourquoi numériser ? Signal analogique = signal audio continu qui est la reproduction de sons enregistrés et diffusés avec des outils non-numériques (bandes magnétiques en général). L’utilisation de ces appareils engendre un bruit de fond (bruit des particules magnétiques par ex) qui est amplifié en même temps que le signal et les deux ne sont pas séparables. La numérisation peut aider à limiter ce bruit. Pour rendre un son éditable sur un système informatique, mais aussi pour le stocker et le transmettre, il faut opérer une conversion du signal analogique fourni par le microphone en un signal numérique. La numérisation offre de nombreux intérêts: copies sans pertes, traitement plus facile qu’en analogique… et quelques inconvénients liés au volume considérable des données et à la compatibilité des formats.

II. Bases théoriques et technologiques de l’audio Pourquoi numériser ?

II. Numérisation du son Pourquoi numériser ? Inconvénients du son analogique 1) Pallier les défauts du support : La difficulté de stocker un signal musical trouve son origine dans l’extraordinaire gamme de niveaux (14 décades ) et la plage de fréquences ( 3 décades ) qu’il faut reproduire. Cette dynamique de 14 décades ne peut pas être reproduite actuellement. Prenons l’exemple de l’enregistrement magnétique analogique d’un signal musical pour lequel le signal est inscrit sous forme d’état magnétique de l’oxyde de fer. Du fait de la structure granulaire de l’oxyde, le défilement de la bande produit dans la tête de lecture un bruit de fond à répartition spectrale quasi uniforme. Ce bruit de fond définit un seuil en-dessous duquel le signal enregistré n’est plus exploitable.

II. Numérisation du son Pourquoi numériser ? Inconvénients du son analogique Pour certains enregistrements la dynamique du système est de l’ordre de 40 dB. Pour produire des systèmes d’enregistrement plus performants, on a du développer des techniques analogiques destinées à réduire le bruit de fond de la bande et donc à améliorer la dynamique. Dolby a développé des réducteurs de bruit pour obtenir un enregistrement analogique de très bonne qualité qui atteint une dynamique de 70 dB et une courbe de réponse a peu près linéaire dans la gamme de fréquences allant de 30 Hz à 10 kHz.

II. Numérisation du son Pourquoi numériser ? Quels avantages à la numérisation d’un signal ? Dans le cas d’un enregistrement numérique, le signal à inscrire sur la bande est un signal binaire. Celui-ci sera également affecté et donc déformé à cause des limitations de la bande passante et des défauts du système. Mais aussi longtemps que cette déformation reste raisonnable, on pourra reconstituer le signal initial à l’aide d’un dispositif de remise en forme du signal à la lecture. La distorsion introduite par les limitations du support pourra donc être supprimée. C’est une différence importante avec l’enregistrement analogique dans lequel la dégradation est irréversible et augmente à chaque nouvel enregistrement. La bande passante et la dynamique du signal sont augmentées aussi dans le cas numérique. Les convertisseurs Analogiques/Numériques/Analogiques, produits en grande série, assurent une reproduction du son relativement équivalente d’un appareil à l’autre. Les fichiers obtenus sont facilement transformables, duplicables,...

II. Numérisation du son Principes de conversion analogique/numérique – CAN Echantillonnage : A chaque échantillon (correspondant à un intervalle de temps) est associée une valeur qui détermine la valeur de la pression de l'air à ce moment, le son n'est donc plus représenté comme une courbe continue présentant des variations mais comme une suite de valeurs pour chaque intervalle de temps. Quantification : L'ordinateur travaille avec des bits, il faut donc déterminer le nombre de valeurs que l'échantillon peut prendre, cela revient à fixer le nombre de bits sur lequel on code les valeurs des échantillons. Avec un codage sur 8 bits, on a 28 possibilités de valeurs, c'est-à-dire 256 valeurs possibles Avec un codage sur 16 bits, on a 216 possibilités de valeurs, c'est-à-dire 65536 valeurs possibles Avec la seconde représentation, on aura bien évidemment une qualité de son bien meilleure, mais aussi un besoin en mémoire beaucoup plus important. Stéréophonie : Enfin, la stéréophonie nécessite deux canaux sur lesquels on enregistre individuellement un son qui sera fourni au haut-parleur de gauche, ainsi qu'un son qui sera diffusé sur celui de droite. Un son est donc représenté (informatiquement) par plusieurs paramètres : la fréquence d'échantillonnage le nombre de bits d'un échantillon le nombre de voies (une seule correspond à du mono, deux à de la stéréo, et quatre à de la quadriphonie)

II. Numérisation du son

II. Numérisation du son Principes de conversion analogique/numérique - CAN

II. Numérisation du son Echantillonnage Pour pouvoir représenter un son sur un ordinateur, il faut arriver à le convertir en valeurs numériques, car celui-ci ne sait travailler que sur ce type de valeurs. Il s'agit donc de relever des petits échantillons de son (ce qui revient à relever des différences de pression) à des intervalles de temps précis. On appelle cette action l'échantillonnage. L'intervalle de temps entre deux échantillons est appelé période d'échantillonnage. Etant donné que pour arriver à restituer un son qui semble continu à l'oreille il faut des échantillons tous les quelques 100 000èmes de seconde, il est plus pratique de raisonner sur le nombre d'échantillons par seconde, exprimés en Hertz (Hz). l'échantillonneur est un circuit qui, à rythme constant, prélève des échantillons du signal analogique (chaque échantillon équivaut à l'ampleur du signal au moment où cet échantillon est prélevé).

II. Numérisation du son Echantillonnage Théorème de Shannon ou théorème d’échantillonnage : Si un signal x (t) possède une transformée de Fourier dont le support est borné, alors il peut être reconstruit exactement et de manière unique à partir de ses échantillons si la fréquence d’échantillonnage est égale au moins au double de la plus haute fréquence présente dans le signal. Fe ≥ 2 ( Fmax) avec Fe = 1/Te Si cette condition est satisfaite le passage de l'analogique au numérique est effectué sans perte d'information. Ceci veut dire que, revenant du numérique à l'analogique, quand nous aurons reconverti les échantillons en valeurs de tension (on doit toujours alimenter un haut-parleur pour écouter le son), nous obtiendrons exactement le même son qu'on avait avant l'échantillonnage.

II. Numérisation du son Echantillonnage Taux d'échantillonnage Qualité du son 44 100 Hz qualité CD 32 kHz : radio FM en numérique. 22 000 Hz qualité radio 8 000 Hz qualité téléphone La valeur du taux d'échantillonnage, pour un CD audio par exemple, n'est pas arbitraire, elle découle en réalité du Théorème de Shannon. La fréquence d'échantillonnage doit être suffisamment grande, afin de préserver la forme du signal. Le théorème de Nyquist - Shannon stipule que la fréquence d'échantillonnage doit être égale ou supérieure au double de la fréquence maximale contenue dans ce signal. Notre oreille perçoit les sons environ jusqu'à 20 000 Hz, il faut donc une fréquence d'échantillonnage au moins de l'ordre de 40 000 Hz pour obtenir une qualité satisfaisante.

II. Numérisation du son Echantillonnage Fréquence de aliasing Que se passe-t-il alors si notre signal sonore que nous voulons échantillonner contient quelque fréquence supérieure à 20KHz ? On ne se rendra pas compte de sa présence vu qu'il se trouverait en dehors de la bande audible. Toutefois, après l'opération d'échantillonnage effectuée à 44.1KHz, cette fréquence serait sous-échantillonnée, après quoi elle se représenterait dans la bande audible sous forme de fréquence de aliasing. Afin d'éviter ce problème, on filtre le signal sonore de toutes les fréquences supérieures à 20KHz avant qu'il n'arrive au stade échantillonneur.

II. Numérisation du son Echantillonnage Échantillonner un signal à une fréquence inférieure au double de la bande signifierait extraire un nombre d'échantillons insuffisants. Ceci implique que des fréquences très élevées n'auraient pas assez d'échantillons pour les décrire; ces échantillons décriraient de manière erronée une fréquence plus basse. Cette fréquence est appelée fréquence de aliasing (crénelage) et, étant basse, rentrerait dans la bande de l'audible et nous aurons donc ajouté au signal original une fréquence qui n'existait pas avant l'opération d'échantillonnage. D'autre part nous aurons perdu la fréquence élevée. La valeur de la fréquence de aliasing est donnée par la formule empirique : fa = fc - freq. trop élevée Supposons de superposer une fréquence de 30KHz à un signal sonore, largement en dehors de la bande audible qui s'avèrerait sous- échantillonnée si on utilisait une fréquence d'échantillonnage de 44.1KHz: fa= 44.1KHz - 30KHz = 14.1KHz

II. Numérisation du son Echantillonnage Pour éviter ces fréquences, on utilise un filtre passe-bas, i.e. qui ne laisse passer que les fréquences inférieures à une fréquence de « coupure » Fc. On prend typiquement Fc = Fe /2,4 ou Fe / 2,5. La mise en oeuvre de filtres analogiques est relativement complexe et onéreuse. C’est pour cela qu’on déplace dans la pratique ce problème vers le numérique, où il est plus facile à régler, en sur-échantillonnant le signal. La qualité de l’échantillonnage sonore dépend essentiellement de la qualité des filtres mis en oeuvre, lors de la restitution (qui est une conversion numérique analogique) Un filtrage est également nécessaire pour éliminer les composantes nuisibles induites par le convertisseur.

II. Numérisation du son Quantification : La quantification est l’opération qui consiste à discrétiser les valeurs prises par le signal x(t) par un multiple d’une quantité élémentaire q appelée échelon de quantification. L’approximation qui en résulte a pour effet de superposer au signal initial un signal d’erreur e(t) appelé bruit de quantification : x(t)=xq(t) + e(t) En d’autres termes, cette étape de la numérisation consiste à remplacer un nombre réel par l’entier le plus proche (arrondi). Vu que nous ne pouvons pas utiliser un nombre infini de chiffres binaires pour le représenter. Il faut donc fixer une série de critères pour effectuer cette approximation. La première opération consiste à subdiviser l'axe des tensions du graphique tension-temps sur lequel on visualise le signal sonore, en une série de sous-intervalles où pour chacun d'eux est identifié un point central.

II. Numérisation du son Quantification : Ex: les échantillons sont prélevés à intervalles de temps constants (marqués sur l'axe temporel t) et numérotés (1, 2, 3...). L'axe des tensions a été subdivisé en 8 intervalles (A, B, C, D A', B', C', D’) et pour chaque intervalle un point central a été identifié. Puisque l'on compte 8 intervalles, nous avons besoin de 3 bit pour les représenter.

II. Numérisation du son Quantification : Prenons le premier échantillon de tension. On peut remarquer qu'il tombe dans l'intervalle C (010), par conséquent on l'associe au point central de cet intervalle. L'échantillon 2 tombe dans l'intervalle D (011) et est associé à son point central. Le processus d'approximation de la valeur des échantillons aux points centraux des intervalles continue tant que nous n'avons pas interrompu le processus d'échantillonnage. Le tableau suivant indique les valeurs déduites des premiers 9 échantillons:

II. Numérisation du son Quantification : Plus le nombre d'intervalles est grand, moins l'erreur sera grande. Théoriquement, si on disposait d'un nombre infini d'intervalles de quantification, chaque valeur de tension serait associée exactement à l'intervalle (qui coïnciderait avec un point) qui le représente. En dehors des problèmes techniques impliqués dans la réalisation d'une telle solution, il s'avérerait nécessaire d'utiliser un nombre infini de bit pour représenter chaque intervalle. Dans notre exemple, on a utilisé 3 bit, pour les CD Audio on utilise une quantification de 16 bit, ce qui amène à subdiviser l'axe des tensions en 65536 intervalles distincts. Dans les studios d'enregistrement professionnels, on effectue cette opération en utilisant un format de 24 bit (1.677.216 intervalles) pour reconvertir par la suite le signal à 16 bit avant de le transposer sur CD.

II. Numérisation du son Quantification :

II. Numérisation du son Quantification : En augmentant la fréquence d’échantillonnage et la résolution, on obtient un son proche de son original. L’inconvénient de est le poids des fichiers générés. Échantillonner un signal à une certaine fréquence f signifie extraire du signal f échantillons à la seconde. Chaque échantillon est représenté par un numéro binaire à 16 bit. Ce qui signifie qu'un signal mono produit chaque minute le nombre d'échantillons ci-après calculés: 60 secondes * 44100 = 2 646 000 échantillons. Pour mémoire, une valeur de référence : 10 Mo par minute pour un son stéréo à 441000 Hz, 16 bits car : 2 646 000 * 16 * 2 pistes = 80 Mbit = 10 Mo. Un CD commun peut enregistrer 74 minutes, et aura donc: 176.26 (Kb/s) x 60 (sec)x 74min = 764 Mb destinés à la mémorisation des données audio.

II. Numérisation du son Quantification : Mémoire requise pour stocker un son : Il est simple de calculer la taille d'une séquence sonore non compressée. En effet, en connaissant le nombre de bits sur lequel est codé un échantillon, on connaît la taille de celui-ci (la taille d'un échantillon est le nombre de bits...). Pour connaître la taille d'une voie, il suffit de connaître le taux d'échantillonnage, qui va nous permettre de savoir le nombre d'échantillons par seconde, donc la taille qu'occupe une seconde de musique. Celle-ci vaut : Taux d'échantillonnage x Nombre de bits Ainsi, pour savoir l'espace mémoire que consomme un extrait sonore de plusieurs secondes, il suffit de multiplier la valeur précédente par le nombre de secondes : Taux d'échantillonnage x Nombre de bits x Nombre de secondes Enfin, la taille finale de l'extrait est à multiplier par le nombre de voies (elle sera alors deux fois plus importante en stéréo qu'en mono...). La taille en bits d'un extrait sonore est ainsi égale à  : Taux d'échantillonnage x Nombre de bits x Nombre de secondes x Nombre de voies.

II. Numérisation du son Quantification : La quantification à l’inconvénient d’ajouter donc du bruit dans le signal. La puissance du bruit généré par la quantification est proportionnelle au carré du pas de quantification (B = q2/12). Le bruit de quantification se produit seulement en présence d'un signal échantillonné; en présence d'un silence, l'erreur de quantification est nulle. A l'inverse de ce que l'on peut penser, cette caractéristique est un facteur négatif vu qu'il crée une oscillation du bruit qui est perçue par l'oreille beaucoup plus facilement qu'un bruit de fond constant (comme, par exemple, le bruissement qu'on trouve sur les rubans magnétiques). Les signaux sont en général codés en binaire.

II. Numérisation du son Quantification : Pour résoudre ce problème, on peut augmenter le nombre d'intervalles pour réduire l'erreur de quantification. Une autre solution consiste à ajouter un bruit blanc de fond. Cette opération peut être effectuée de deux façons: Modalité analogique: on ajoute un bruit blanc au signal avant son échantillonnage de manière que quand le signal sonore est absent, il reste le bruit de fond qui sera quand même échantillonné. Modalité numérique - tramage (en anglais: dither): le dernier bit de chaque échantillon (quelquefois les deux ou quatre derniers, quand la résolution est suffisamment élevée: par exemple avec 24 bit) est valorisé au hasard. Ceci permet de simuler la présence d'un bruit blanc, dont la dénomination technique est dither.

Dynamic Range = 20 log (2N ) = 6,02 N + 1,76 dB , II. Numérisation du son Quantification : La plage dynamique : La dynamique d’un support (rapport signal/bruit) exprime le rapport entre la puissance du bruit de fond et celle du signal le plus fort qu’il est possible d’enregistrer sans distorsion sur ce support. Pour la quantification linéaire, un rapport simple exprime la dynamique théorique en décibels au moyen d'une formule à partir du nombre des intervalles de quantification: Dynamic Range = 20 log (2N ) = 6,02 N + 1,76 dB , avec N étant le nombre de bits sur lequel s’est faite la quantification ( On peut entre autres remarquer que la valeur de la dynamique des CD Audio (16 bit par échantillon) est de 96.33dB. ). Cette formule est très utile lorsque l’on veut connaître les capacités d’un “kit” audio.

II. Numérisation du son Quantification : Il y a une corrélation entre la plage dynamique enregistrable et la résolution du son enregistré. Ainsi, pour un signal codé en 8 bits, on aura 48 dB, un signal de 16 bits, on aura 96 dB, 20 bits, on aura 120 dB; 20 bits est le standard professionnel. On obtient une conversion de qualité correcte à partir de 8 bits lorsqu’il s’agit de numériser un son musical, mais la hi-fi nécessite 16 bits.

Utilisation de traitements particuliers : II. Numérisation du son Utilisation de traitements particuliers : Une fois le signal numérisé, un grand nombre de traitements sont possibles grâce aux progrès spectaculaires faits ces dernières années dans le domaine du traitement numérique du signal. On peut évidemment citer des traitements classiques comme la correction de timbre ou le filtrage passe-haut et passe-bas. Mais grâce aux techniques numériques, on pourra aussi supprimer des défauts localisés affectant le support: c’est le rôle imparti aux techniques de correction d’erreurs. Les données numériques correspondants aux différents échantillons du son sont brassés avant d’être inscrits sur le support. Ainsi, si par suite d’un défaut du support des données sont perdues, le système numérique pourra les retrouver par un calcul mathématique d’interpolation. On peut de cette façon supprimer l’effet d’un petit trou dans la couche d’oxyde lors d’un enregistrement magnétique, et d’une poussière ou d’une rayure sur un CD audio, ce qui est impossible à faire sur un enregistrement analogique. Le traitement numérique du signal a permis aussi de faire une numérisation plus « intelligente » dans le but de réduire le flot de données numériques à transmettre ou à stocker. C’est toute la famille des techniques de compression de débit dont les applications s’étendent rapidement.