JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 1 Modèles granulaires pour les signaux sonores Lorcan Mc Donagh Directeur de thèse: Frédéric.

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2 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 1 Modèles granulaires pour les signaux sonores Lorcan Mc Donagh Directeur de thèse: Frédéric Bimbot Co-encadrant: Rémi Gribonval Equipe METISS- IRISA/INRIA

3 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 2 Introduction: motivations Un modèle hybride: Paramétrique description efficace (parcimonie,complexité …) adapté à certaines classes de signaux slt. Non-paramétrique pas da priori sur le signal risque de sur-apprentissage Exploiter les « redondances » à long-terme Similitudes entre « Objets sonores » Variabilité autour dun objet de référence (grain)

4 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 3 Un formalisme général Les trames sont modélisées par une fonction de synthèse un grain, élément dun dictionnaire un paramètre de déformation une erreur dapproximation

5 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 4 Problématique 1.Estimation des paramètres 2.Apprentissage du dictionnaire 3.Spécification de la fonction Problème doptimisation conjointe Qualité de lapproximation Complexité de la représentation

6 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 5 Principe général Clustering Signal danalyse Signal reconstruit Résidu Grains Estimation Synthèse Analyse Paramètres Dictionnaire = grains- prototypes

7 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 6 Exemple: clarinette Signal original - Complexité= 1.0Signal original - Complexité= 1.0 Reconstruit – Comp.=0.15, RSB= 10dBReconstruit – Comp.=0.15, RSB= 10dB C= 0.5, RSB= 20 dB

8 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 7 Autres exemples RSB vs. Complexité (Modèle Décalage+LPC) Vibraphone11k.wav C= 0.08, RSB= 9dB C= 0.3, RSB= 20 dB Percu 16k.wav C= 0.18, RSB= 12dB C= 0.4, RSB= 23dB Drums16k.wav C= 0.2, RSB= 7dB C= 0.4, RSB= 10dB Hancock11k.wav C= 0.08, RSB= 10dB

9 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 8 Applications Compression avec pertes Représentations structurées Segmentation Indexation Applications musicales Assistance au « Sampling » Effets sonores Re-synthèse granulaire

10 JJCAAS 03 - Modèles granulaires pour les signaux sonores 9 Conclusions et perspectives Vers des modèles plus élaborés modèle stochastique (percussions …) modèle pour les parties transitoires Extension au cas polyphonique Séparation de sources Superposition de modèles de types différents Aspect techniques calcul de la matrice des similarités codage efficace des données