5 Développer la recherche et les logiciels applicatifsÉQUIPE ANALYSE-SYNTHÈSE DES SONSEffectif Diffusion scientifique Projets et contrats CollaborationsscientifiquesChercheurs etingénieurs statutairesChercheurs etingénieurs nonstatutaires, invités6 Revues à comité delecture14 Conférences aveccomité de sélectionDoctorants 13 Ouvrages etchapitresStagiaires 8 Thèses de doctoratet HDR7 Nationaux etrégionaux25 Internationaux2 Contrats industriels 428 Modyco, Voxler, Chinkel,Cantoche, LIMSI, TélécomParis-Tech, INRIA/Metiss,IRIT, DGA, Paris Dauphine,CNAM, Exalead, Orange,EMI, Europ-Archive, As AnAngel, Vocally, universitéd’Alberta (CAN), TUBerlin (Allemagne), NCKUniverSity, Tainan (Taiwan),UNIFI, Florence (Italie)CollaborationsartistiquesH. Parra,G. Aperghis,O. Cadiot,Mabel OctobreChercheur invité : L. Fagnan, université d’Alberta (CAN)Responsable : Xavier RodetL’équipe Analyse-synthèse des sons étudie le signal audionumérique,soit pour en extraire tous types d’informations,soit pour le synthétiser selon certaines propriétés sonoreset musicales souhaitées, soit pour le transformer en fonctionde besoins compositionnels, ou d’applications dansd’autres domaines comme le cinéma, le multimédia, ou desdomaines industriels. Ces recherches et développementspeuvent être classés suivant quatre axes principaux :• théories et techniques de traitement du signal et de statistiquepour l’analyse et la synthèse ;• analyse, traitement et synthèse de la voix pour les applicationsartistiques ;• traitements par le contenu et nouveaux outils pour lamusique, extraction d’informations musicales, de différentsniveaux, à partir du signal audio ;• modélisation physique pour la synthèse sonore, notammentLe lien du traitement du signal avec la physique et lecontrôle des instruments.Les principaux aboutissements de l’année sont :• deux algorithmes remarquables, estimation des fréquencesmultiples dans les segments isolés de sons etestimation des débuts de notes ;• une méthode de transformation du vibrato ;• un nouveau modèle des sons des instruments ;• l’usage d’informations linguistiques de haut niveau ensynthèse de parole ;• la mise au point et l’utilisation du système de synthèse deparole à partir du texte ircamTTS dans un projet de créationavec G. Aperghis ;• la bibliothèque C++, temps réel, multiplate-forme, detransformation de la voix VoiceForger, fondée sur la bibliothèqueSuperVP ;• la création d’un corpus de référence pour la recherche etl’évaluation des technologies d’indexation musicale ;• la description simultanée, à partir d’un enregistrement,de la suite d’accords, de la tonalité locale et du premiertemps sur la base d’un modèle de Markov étendu ;• le développement des logiciels <strong>Ircam</strong>beat, <strong>Ircam</strong>chord,<strong>Ircam</strong>keymode, <strong>Ircam</strong>descriptor, <strong>Ircam</strong>classifier et <strong>Ircam</strong>summary;• la levée d’un paradoxe avec la découverte de guidesd’ondes stables pour les profils convexes ;• deux théorèmes fournissent des algorithmes de calcul derayon de convergence et de borne d’erreur de troncaturegarantie pour les systèmes de dimension finie ;• la mise au point d’une « bouche artificielle robotisée ».■ Analyse, transformation et synthèse de signaux audiosfondées sur des modèlesLes directions de recherche de l’équipe sur l’analyse, latransformation et la synthèse fondées sur des modèles ontété orientées par les problèmes liés à l’analyse des signauxpolyphoniques et à la transformation des signaux.Analyse des signaux polyphoniquesL’analyse des fréquences fondamentales (F0s) dans lessons polyphoniques est essentielle parce qu’elle permetd’établir un accès plus facile à la description des sourcesindividuelles. La séparation du signal en composantes bruitées,sinusoïdes et sinusoïdes superposées, est à la basedu succès de notre algorithme d’estimation des F0s multiples[Yeh08a]. En <strong>2009</strong>, nous avons notamment améliorécette séparation entre les parties bruitée et sinusoïdale enrenforçant la cohérence du modèle de la partie bruitée. Deplus, nous avons commencé à intégrer comme troisièmecatégorie les transitoires ou débuts des notes dans l’algorithmed’analyse. Pour améliorer la détection des débutsde notes, nous avons notamment étudié la synchronie entreles débuts des partiels d’une note. Les deux algorithmes– estimation des f0s multiples dans les segments isolésde sons [Yeh09b] et estimation des débuts de notes [Roebel09a]– ont été classés premiers dans leurs catégoriespendant la campagne d’évaluation MIREX <strong>2009</strong>.IRCAM – RAPPORT D’ACTIVITÉ <strong>2009</strong>86
5 Développer la recherche et les logiciels applicatifsTransformations• en ce qui concerne les transformations des signaux,nous nous sommes concentrés en <strong>2009</strong> sur l’augmentationde la qualité du traitement, notamment pour la transformationdu vibrato [Contreras09a] avec des résultats trèssatisfaisants grâce au traitement indépendant des partiessinusoïdales et bruitées ; sur la généralisation des traitementsexistants, notamment la préservation de la positiondes sources sonores qui a été étendue à plus de 2 canaux ;sur la transformation dans le domaine fréquentiel/paramétriquedans le vocodeur de phase en mode « shape invariant» (pour la parole), pour lequel nous avons développéune nouvelle approche de la gestion du positionnement destrames ;• la détermination automatique de la taille de la fenêtreest étudiée dans la thèse de M. Liuni. En effet, la sélectiondes paramètres des algorithmes est difficile pour les utilisateursnon experts, ce qui limite les performances desalgorithmes. Pour ce problème, nous avons pu clarifier certainesrelations théoriques concernant les mesures d’entropiequi servent comme critère d’évaluation des taillesdes fenêtres candidates ;• la représentation des modèles des sons des instrumentspeut servir pour la séparation de sources sonores, pourl’amélioration de l’estimation des F0s multiples et pourl’amélioration des transformations de sons. Une nouvelleapproche a été étudiée dans le cadre d’un <strong>rapport</strong> de find’étude en collaboration avec la Technical University ofBerlin (Allemagne) ;Superposés au sonagramme, résultats de l’analyse des fréquences fondamentales (notes)dans un son polyphonique (chaque ligne de couleur est l’une des notes détectées) comparés aux notesexactes de l’enregistrement (rectangles jaunes). Visualisation dans le logiciel AudioSculpt.• la synthèse sonore par descripteurs de haut niveau etperceptuels est une approche prometteuse pour obtenirdes transformations perceptivement pertinentes. La thèsede M. Caetano porte sur le développement de nouvellestechniques pour obtenir une représentation des sons tenantcompte des caractéristiques timbrales et un algorithmegénétique pour manipuler indépendamment des descripteursde forme spectrale.■ Analyse, synthèse et transformation de la voixLa transformation et la synthèse de la voix parlée et chantéeintéressent de nombreux compositeurs qui ont utilisé lessystèmes développés dans l’équipe.Source glottique, conduit vocal et transformationsde natureDans la thèse de G. Degottex, plusieurs méthodes d’estimationdes paramètres de glotte (e.g. Liljencrants-Fant) ontété développées sur un critère de minimisation de phase.Ces méthodes ont été testées dans la synthèse par HMM etdans la transformation de la qualité vocale. Un modèle desource vocale (LF+bruit) a été développé pour utiliser lesparamètres estimés.Projet Affective Avatars : RNTL ; période : jan. 08-mars 10 ;coordinateur : LIMSI.Dans ce projet, diverses transformations de nature et detype de la voix (homme, femme, enfant, soufflée, rauque,excitée, calme, etc.) ont été développées par S. Farner etimplantées dans une bibliothèque de transformation enMatlab (VoiceTrans). Une partie de VoiceTrans a été traduiteIRCAM – RAPPORT D’ACTIVITÉ <strong>2009</strong>87
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