Home DE ES FR


Advanced Search

Our On-Line PhDs

Submit a Thesis
My Account Register Help

About
Fields
Mathematics and Applications
Information and Communication Sciences and Technologies
Physics, Optics
Materials Science, Mechanics and Mechanical Engineering
Fluid Mechanics and Energy
Chemistry, Physical Chemistry and Chemical Engineering
Life Sciences and Engineering
Earth Sciences and Environmental Engineering
Sciences of Economy, Management and Society
Traitement statistique des distorsions non-linéaires pour la restauration des enregistrements sonores.

Picard, Guillaume (2006) Traitement statistique des distorsions non-linéaires pour la restauration des enregistrements sonores. PhD thesis Signal et Images, ENST - TSI Traitement du Signal et des Images, ENST.

Full text available as:

- these_gpicard_2007.pdf ( 1746 Kb )
Licence: Copyright

Abstract

L'objet de la thèse est l'étude, la modélisation et le traitement des distorsions non linéaires sonores, pour lesquelles les techniques actuelles s'avèrent impuissantes. L'approche retenue consiste à représenter, globalement, à la fois le signal audio à restaurer et le processus de distorsion, dans le cadre d'un modèle statistique. Cette approche présente un bon compromis entre une souhaitable généricité -possibilité de traiter à l'aide d'une méthode globale plusieurs types de distorsions- et l'utilisation de connaissances spécifiques, notamment concernant les sources de distorsions.
La première étape de la thèse consiste en une analyse des mécanismes de la distorsion basée sur une série de mesures où plusieurs séquences audio sont enregistrées en entrée et en sortie d'appareils audiofréquences standards (amplificateurs de puissance, convertisseurs numérique-analogique, enregistreurs sur bandes magnétiques). Les éléments d'analyse retenus conduisent à la présentation des hypothèses principales du traitement. La méthode est basée sur un modèle de transmission non-linéaire choisi parmi ceux étudiés dans la littérature (modèles en cascades de Hammerstein simple), ainsi qu'un modèle des signaux à restaurer (modélisation autorégressive et modèle gaussien à écart-type variable). La seconde étape définit d'une part, la méthode d'identification ``autodidacte'' (à partir de la donnée seule du signal distordu) du modèle de distorsion et d'autre part, la technique de reconstruction de l'extrait sonore associée aux modèles de distorsion et de signal.

Item Type:PhD Thesis (PhD)
Thesis Supervisor:Cappé, Olivier
Date:December 2006
Board of examiners:Rodet, Xavier and Tourneret, Jean-Yves and Daudet, Laurent and David, Bertrand
Ecole Doctorale:ED 130 INFORMATIQUE, TELECOMMUNICATIONS ET ELECTRONIQUE (EDITE)
Discipline:Signal et Images
Collection (Fonds):ENST
Institution:ENST
Department:ENST - TSI Traitement du Signal et des Images
Subjects:2. Information and Communication Sciences and Technologies
Uncontrolled Keywords:Restauration audionumérique, Distorsion non-linéaire, Saturation magnétique, modèle de Hammerstein, Estimation autodidacte, méthodes MCMC, Approches bayésiennes.
ID Code:2315
Deposited By:Guillaume Picard
Deposited On:04 May 2007

Statistiques de consultation

Repository Staff Only: edit this item

© ParisTech 2007 - Réalisé par RILK.com - Graphisme par Winch Communication