RAPPORT D'ACTIVITÉ 2003 - WWW Ircam

RAPPORT DETAILLERECHERCHE ET DEVELOPPEMENTANALYSE ET SYNTHESE DES SONS3.1.4 Détection des transitoires3.1.4.1 Algorithme de détectionUn nouvel algorithme pour la détection des transitoires a étémis au point. Cet algorithme est fondé sur l'analyse des picsspectraux et l'estimation du centre gravité de l'énergie (CGE)du signal relié à chaque pic. Avec les méthodes dites deréassignement, le centre de gravité peut être estimé d'unemanière efficace. Il a été montré que le CGE est étroitementlié au changement de l'amplitude pendant la trame. Parmi lesmotivations pour cet algorithme se trouvent l'intégration dansSuperVP et l'utilisation pour la détection des transitoiresdans les signaux polyphoniques. Pour tenir compte des signauxpolyphoniques et éviter des détections fausses dans lesrégions bruitées, une modélisation probabiliste de lavraisemblance des CGE est utilisée. L'algorithme a été évaluéavec une base de données de référence créée au cours d'unstage à l’Ircam par F. Jaillet. Les résultats montrent que lenouvel algorithme permet d'obtenir une détection plus fiableque celui de Jaillet. L'algorithme est utilisé comme base d'unnouvel algorithme de préservation des transitoires dans levocodeur de phase.Responsable : A. RoebelParticipant : F. Jaillet (stage)3.1.4.2 Traitement des transitoires dans le vocodeur dephaseLes transitoires posent problème pour les transformations dessignaux avec le vocodeur de phase. Dans les transformationstouchant aux relations de phase, les transitoires subissentdes dégradations considérables, ce qui a motivé ledéveloppement de l'algorithme de détection des transitoiresdécrit ci-dessus. Il y avait, dans la littérature, unalgorithme consistant supprimer toutes les transformationsdans le segment transitoire. Cet algorithme n’est valable quepour les signaux monophoniques et ne permet pas de distinguerles parties stationnaires des parties transitoiressimultanées. Une nouvelle méthode a été développée pour garderla qualité des transitoires sans avoir d’effet sur lescomposantes stationnaires. Les améliorations ainsi apportéesdans le traitement des transitoires sont importantes. Avecl'algorithme développé, les transitoires gardent toutes leurscaractéristiques perceptives même si unedilatation/transposition importante est appliquée.L'algorithme de détection et de préservation des transitoiresa été décrit dans [Roebel03a] et [Roebel03b].Responsable : A. Roebel3.1.5 Classification des pics spectrauxLe succès de l'idée de classification des pics spectraux entransitoire/non-transitoire développé ci-dessus nous a amené àétudier le problème de façon générale. En collaboration avecM. Zivanovic, chercheur en post-doc, la classification despics a été généralisée au problème sinusoïdal/bruité. Uneméthode fiable pour la classification des pics spectraux ensinusoïdal ou bruité améliorerait en effet l'estimation desmodèles additifs. De même, une telle classification nous- 89 -