Footnote:
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Description:
En traitement du signal audio, l’analyse est une étape essentielle permettant de comprendre et d’inter-agir avec les signaux existants. En effet, la qualité des signaux obtenus par transformation ou par synthèse des paramètres estimés dépend de la précision des estimateurs utilisés. Cependant, des limitations théoriques existent et démontrent que la qualité maximale pouvant être atteinte avec une approche classique peut s’avérer insuffisante dans les applications les plus exigeantes (e.g. écoute active de la musique). Le travail présenté dans cette thèse revisite certains problèmes d’analyse usuels tels que l’analyse spectrale, la transcription automatique et la séparation de sources en utilisant une approche dite “informée”. Cette nouvelle approche exploite la configuration des studios de musique actuels qui maitrisent la chaîne de traitement avant l’étape de création du mélange. Dans les solutions proposées, de l’information complémentaire minimale calculée est transmise en même temps que le signal de mélange afin de permettre certaines transformations sur celui-ci tout en garantissant le niveau de qualité. Lorsqu’une compatibilité avec les formats audio existants est nécessaire, cette information est cachée à l’intérieur du mélange lui-même de manière inaudible grâce au tatouage audionumérique. Ce travail de thèse présente de nombreux aspects théoriques et pratiques dans lesquels nous montrons que la combinaison d’un estimateur avec de l’information complémentaire permet d’améliorer les performances des approches usuelles telles que l’estimation non informée ou le codage pur. ; In the field of audio signal processing, analysis is an essential step which allows interactions with existing signals. In fact, the quality of transformed or synthesized audio signals depends on the accuracy over the estimated model parameters. However, theoretical limits exist and show that the best accuracy which can be reached by a classic estimator can be insufficient for the most demanding applications (e.g. active listening of ...