L'objectif de la thèse est l'analyse des signaux audio-numériques basée sur la modélisation sinusoïdale. La première partie de la thèse est dédiée à l'estimation des paramètres sinusoïdaux, et en particulier aux méthodes basées sur la transformée de Fourier. Les avantages de cette famille de méthodes sont une faible complexité algorithmique et une grande facilité d'utilisation. Un état de l'art complet des méthodes d'estimation sinusoïdale basées sur la transformée de Fourier est présenté. Nous parlons ensuite des nouveaux estimateurs qui ont été développé pendant la thèse, en particulier deux nouvelles méthodes qui permettent d'estimer tous les paramètres d'une sinusoïde modulée à la fois en amplitude et en fréquence, et dont les performances se sont révélées meilleures que la seule méthode équivalente de l'état de l'art existante, l'interpolation quadratique de la transformée de Fourier (QIFFT). L'indexation sonore est un domaine assez vaste dont la problématique est de répondre aux besoins d'accès par le contenu des documents audio. Dans la deuxième partie de la thèse nous nous sommes attachés à appliquer la modélisation sinusoïdale à deux tâches d'indexation audio pour lesquelles cette modélisation est particulièrement adaptée: l'estimation de pitch et la détection d'objets sonores. Les deux algorithmes développés font intervenir des principes similaires : un appariement des pics sinusoïdaux estimés dans le flux audio avec ceux de l'objet sonore de référence, ainsi qu'une mesure de vraisemblance de l'appariement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00004089 |
| Date | 16 June 2008 |
| Creators | Betser, Michaël A. |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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