ModÃ©lisation de sons bruitÃ©s par la Synth`ese Granulaire

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tement spécifique des données analysées déterminant la nécessité de corrélertel ou tel paramètre et avec quelles modalités. D’autre part, il faut alorsmettre en place, au niveau de la synthèse, un système de génération de paramètrescontraint par les règles de corrélation ainsi déterminées. On noteraque cette dernière étape sera facilitée par la gestion des paramètres detype signal et la fonction de synchronisation implémentée dans les objetsrand dist list∼.Du point de vue de la synthèse, il faudra aussi à terme pouvoir gérerl’évolution des lois stochastiques régissant les paramètres et cela de manièreergonomique. Une solution simple dans MAX pourrait être l’utilisation d’unséquenceur de messages mettant à jour les courbes à des temps définis. Maison voudrait ici un outils plus malléable pouvant effectuer des interpolationsentre différentes fonctions de probabilités. Cela permettrait d’une part d’avoirune évolution des paramètres de mise en oeuvre plus aisée pour le compositeuret d’autre part d’explorer l’espace sonore entre plusieurs jeux de paramètresissus d’analyses (hybridation).5.3 Apports PersonnelsCe travail a été pour moi très enrichissant à de multiples niveaux. LeGMEM a en effet été une structure idéale pour la réalisation de mon stageATIAM, étant un lieu d’échange permanent entre recherche scientifique etcréation artistique. Cela m’a permis d’appliquer les notions enseignées lors dela formation ATIAM, en ayant toujours à l’esprit l’utilisation finale des outilspar des compositeurs. Mes travaux ont ainsi oscillé entre recherche théoriqueet application pratique, deux domaines qui sont pour moi complémentaires.De plus, ce sujet de recherche, au début de mon stage, etait relativementnouveau et encore peu exploré. Cela a rendu le travail réellement captivant,devant imaginer et étudier des méthodes à partir de peu d’existant, unegrande marge de manoeuvre m’ayant été accordée. Pour toutes ces raisons,je remercie Laurent Pottier et Raphaël De Vivo pour m’avoir permis departiciper à un tel projet.63
Références[1] R. Gribonval et al. Analysis of sound signals with high resolution matchingpursuit. Proceedings of TimeFrequency Time-Scale Symposium,1996.[2] Xavier Rodet et Gerald Bennett. Synthèse de la voix chantée par ordinateur.Conférences des Journées d’Etude, Festival International duSon, Paris, 1980.[3] Michael M Goodwin and Martin Vetterli. Matching pursuit and atomicsignal models based on recursive filter banks. IEEE Trans. on SignalProc, 1998.[4] R. Gribonval. Fast ridge pursuit with a multiscale dictionary of gaussianchirps, 2002.[5] R. Gribonval, X. Depalle, E. Bacry, and S. Mallat. Sound signal decompositionusing a high resolution matching pursuit. Proceedings of InternationalComputer Music Conference (ICMC’96). Clear Water Bay,Hong-Kong, 1996.[6] P. Hanna, A. Beurive, and M. Desainte-Catherine. Real-time noise synthesiswith control of the spectral density. Proceedings of the DigitalAudio Effects Workshop (DAFX’02, Hamburg, Germany), 2002.[7] P. Hanna and M. Desainte-Catherine. Statistical approach for soundmodeling. Proceedings of the Digital Audio Effects Workshop (DAFX’00,Verona, Italy), 2000.[8] S. Jaggi, W. Carl, S. Mallat, and A. Willsky. High resolution pursuitfor feature extraction. Technical report, MIT, 1995.[9] Damian Keller. Touch’n’go : Ecological models in composition. url :www2.sfu.ca/sonic-studio/srs/EcoModelsComposition/Title.html, 1999.[10] Rocha M. Les techniques granulaires dans la synthèse sonore. thèse dedoctorat en Musique, Université Paris VIII, 1999.[11] S. Mallat and Z. Zhang. Matching pursuits with time-frequency dictionaries.IEEE Transactions on Signal Processing, 41(12) :3397–3415,1993.[12] Timothy Opie. An overview of granular synthesis and the techniquesinvolved. http ://www.granularsynthesis.live.com.au/hthesis/, 1994.[13] Laurent Pottier. Gmu - an integrated microsound synthesis system.Proceedings of the Computer Music Modeling and Retrieval Conference,Montpellier (France), 2003.64
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