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Traitement du signal audio: bases et applications

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Dans cours

HUM-469: Montreux Jazz Memories: patrimoine & numérisation II

Dans le cadre du Montreux Jazz Digital Project, ce cours propose de créer et de publier des podcasts (FR/ENG) à partir d'interviews sur les coulisses du festival. Il vise à développer des connaissances critiques et pratiques dans les dynamiques de numérisa ...

Description

Cette séance de cours couvre les bases du traitement du signal audio, y compris l'analyse du son, les caractéristiques de fréquence et les techniques de compression. L’instructeur, Alain Dufaux, explique les principes derrière la vibration des objets élastiques, l’intensité sonore, la perception des fréquences et la mécanique de l’oreille humaine. La séance de cours se penche également sur le traitement du signal audio en temps réel, la quantification numérique et l'analyse des fréquences. En outre, il explore des sujets avancés tels que la réduction du bruit et les algorithmes de compression dans les signaux audio.

Enseignant·e·s (2)

Alain Dufaux

Après obtention d'un diplôme d'ingénieur EPFL en électricité en 1994, Alain Dufaux a rejoint l'Institut de Microtechnique (IMT) de l'Université de Neuchâtel, dans l'équipe du Professeur Pellandini (Laboratoire d'Electronique et Traitement de Signal). Il s'y est d'abord spécialisé dans les techniques de traitement de la parole (méthodes de compression et de reconnaissance automatique), avant d'enchaîner avec une thèse de doctorat consacrée à la détection et la reconnaissance de signaux audio à large bande et à caractère impulsif. En 2001, il a participé au lancement de l'entreprise Dspfactory SA à Marin, filiale de la société canadienne Dspfactory Ltd. Active dans le développement de processeurs DSP programmables dédiés aux applications à très faible consommation et très faible encombrement (aides auditives, applications consumer audio ultra-low-power, applications médicales diverses), cette compagnie a été acquise en 2004 par la multi-nationale AMI Semiconductor. Durant 6 ans, Alain Dufaux y a assuré diverses fonctions : - responsable d'un groupe de recherche en traitement de signal audio et images - membre du groupe de développement et implémentation d'algorithmes DSP low-power au Canada - spécialiste pour le traitement de signal dans l'équipe de support clients, actif notamment dans l'élaboration de trainings et tutoriaux dédiés aux bancs de filtres multicadences à très faible retard et aux techniques de traitement de signal pour aides auditives. De retour à l'EPFL en novembre 2006, Alain Dufaux s'est d'abord consacré durant 5 ans à la gestion de l'équipe Vision & Embedded DSP , dans le laboratoire de Production Microtechnique (LPM), à la définition des projets de recherche et des partenariats avec l'industrie, ainsi qu'au suivi des projets et à l'encadrement et la co-direction des thèses de doctorats. Il est également intervenu comme Chargé de Cours durant 3 ans pour le cours "Méthodes de Production". C'est au printemps 2011, qu'Alain Dufaux rejoint le Centre MetaMedia (MMC), fraîchement lancé à l'EPFL par la Vice-Présidence pour l'Innovation et le Transfert Technologique. En qualité de chef de projets durant 3 ans, son activité se partage entre la gestion opérationnelle du "Montreux Jazz Digital Project", et la définition et le suivi des nombreux projets d'innovation lancés par le centre en collaboration avec certains laboratoires de l'EPFL (traitement de signal, acoustique). Au mois de juin 2014, Alain Dufaux a repris la direction des opérations et des développements du centre Metamedia.

Florence Graezer Bideau

Maître d’enseignement et de recherche au Collège des Humanités et à la Section d'Architecture, EPFLProfesseure invitée au Département d’Architecture et de Design, Politecnico di Torino Docteure en histoire et civilisation (EHESS, Paris)Directrice du Minor in Area and Cultural Studies (MACS) entre 2012 et 2016Membre du Groupe de recherche Patrimoine, culture et villeChercheuse associée au China Room Research Group et South China-Torino Collaboration Lab, Politecnico di Torino Membre associée au Laboratoire d’anthropologie culturelle et sociale (LACS) de l’Université de LausanneMembre de la Commission de l’Ecole doctorale d’architecture et science de la ville (EDAR) de l’EPFL Florence Graezer Bideau est anthropologue, sinologue et docteur en histoire et civilisation depuis 2005. Avant de rejoindre le Centre for Area and Cultural Studies (CACS) de l’EPFL en 2010, elle a été maître assistante en anthropologie à l’Université de Lausanne où elle a enseigné dans les domaines de la théorie culturelle et de la méthodologie d’enquête de terrain. Directrice adjointe, puis Directrice du CACS entre 2012 et 2014, elle est maître d’enseignement et de recherche au sein du Collège des Humanités de l’EPFL et enseigne dans le domaine des area studies, de l’anthropologie de la Chine, des critical heritage studies et des études urbaines. Entre 2012 et 2016, elle a été directrice du Minor in Area and Cultural Studies. Depuis 2015, elle est membre de la commission de Ecole doctorale d’architecture et science de la ville (EDAR) de la Faculté de l’environnement naturel, architectural et construit (ENAC) de l’EPFL. Professeure invitée au Département d’architecture et de Design, Politecnico di Torino, Italie, depuis 2015, ses domaines d’expertise comprennent l’anthropologie de la Chine, la sociologie urbaine, les modes de sociabilité et la gouvernementalité Ses intérêts de recherche portent sur les liens entre la culture et le pouvoir (construction de la politique culturelle en Chine ; émergence des communautés de makers (makerspaces) et politique d’innovation en Chine), sur les questions patrimoniales (processus de patrimonialisation et du multiculturalisme en Malaisie et à Singapour ; mise en œuvre de la Convention de l’UNESCO pour la sauvegarde du patrimoine culturel immatériel en Suisse), ainsi que sur la fabrication de la ville (notion de paysage historique urbain dans les politiques patrimoniales à Pékin, Rome et Mexico City ; résistances informelles face à la violence de l’urbanisme à Caracas, Chennai et Guangzhou ; construction d’habitats autonomes à la suite de situations catastrophiques en Inde, au Liban et en Malaisie ; usages des espaces publics dans les nouvelles villes chinoises).

Source officielle

Concepts associés (32)

Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Algorithme de compression sans perte

vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.

Compression artifact

A compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.

Compression d'image

La compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.

Compression fractale

La compression fractale est une méthode de encore peu utilisée aujourd’hui. Elle repose sur la détection de la récurrence des motifs, et tend à éliminer la redondance d’informations dans l'image. C'est une méthode destructive puisque l'ensemble des données de départ ne se retrouve pas dans l'image finale. Il existe plusieurs méthodes (subdivision de triangles, Delaunay etc.) mais la compression par la méthode Jacquin est la plus connue.

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Séances de cours associées (64)

Compression des données et Algorithme Shannon-Fano

Explore l'algorithme Shannon-Fano pour la compression des données et son efficacité dans la création de codes binaires uniques pour les lettres.

Compression des signaux neuraux

Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.

Processus stochastiques: séquences et compression

Explore la compression dans les processus stochastiques à travers des codes injectifs et des codes sans préfixe.

Fourier Transform: Compression et analyse

Couvre la transformation de Fourier, les techniques de compression et l'analyse spectrale des signaux périodiques.

Entropie et algorithmes

Explore le rôle de l'entropie dans les stratégies de codage et les algorithmes de recherche, en montrant son impact sur la compression de l'information et l'efficacité des données.

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