ANR PRC AQUA-RIUS: AQUA-RIUS: « Analyse de la QUalité Audio pour Représenter, Indexer et Unifier les Signaux », 2022-2025

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ANR PRC AQUA-RIUS: AQUA-RIUS: « Analyse de la QUalité Audio pour Représenter, Indexer et Unifier les Signaux », 2022-2025 2024-01-21T20:47:51+00:00

Description Projet

PROJET ANR PRCE AQUA-RIUS: « Analyse de la QUalité Audio pour Représenter, Indexer et Unifier les Signaux »

Résumé scientifique

Caractériser la qualité audio à partir d’un signal est un problème ouvert qui présente un intérêt pour le développement de méthodes robustes de traitement du signal, mais aussi en apprentissage automatique pour la création de modèles entraînés invariants aux transformations indésirables. Ainsi, la connaissance de ces transformations permet de développer des méthodes de rehaussement de signal adaptées (eg. filtrage de Wiener, déconvolution, etc.), mais peut également être exploitée pour augmenter les données afin d’améliorer les performances d’un système d’apprentissage automatique.

Le projet AQUA-RIUS postule que la qualité audio peut être définie comme une combinaison de transformations sous forme d’opérateurs mathématiques appliqués au signal depuis sa création jusqu’à sa diffusion. Ces effets ne sont donc pas directement liés au contenu du signal et correspondent par exemple à un éventuel bruit additif, ou à des artefacts liés à une compression avec perte (eg. mp3, ogg).

Ainsi, ce projet vise les trois objectifs suivants : 1) La caractérisation objective de la qualité audio avec le développement de techniques détectant individuellement ou simultanément tous les effets appliqués à un signal avec leurs paramètres 2) La simulation et la synthèse de la qualité audio avec ses applications en augmentation de données et en adaptation de domaine, mais aussi artistiques en traitement du son. 3) L’annulation et l’inversion des effets audio avec des applications pour la restauration de signaux audio dégradés.

L’impact attendu de ce projet porte sur une meilleure compréhension de la qualité audio, sur un meilleur contrôle des pratiques en augmentation de données pour les outils reposant sur l’apprentissage automatique, mais aussi sur l’émergence de nouvelles techniques pour la restauration de signaux audio et pour l’application d’effets artistiques dédiés au traitement du son et de la musique.

  • Date de début du projet : 01/12/2022
  • Durée du projet : 42 mois
  • Coordinateur du projet: Dominique FOURER (MCF Univ. Évry, IBISC équipe SIAM)
  • Autre membre IBISC impliqué dans le projet: Hichem MAAREF (PR IUT Évry, IBISC équipe SIAM)
  • Partenaires institutionnels de IBISC : Telecom Paris (LTCI), IRCAM (UMR STMS)
  • Dotation globale: 510 K euros
  • Dotation pour IBISC: 149,16 K euros
  • Page Web du projet à l’ANR
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