Traitement statistique des distorsions non-linéaires pour la restauration des enregistrements sonores

Statistical signal processing of non-linear distortion for the restoration of sound recordings

• Auteur / Autrice : Guillaume Picard
• Direction : Olivier Cappé
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal et images
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Paris, ENST

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement du signal

Méthodes statistiques

Son -- Enregistrement et reproduction

Résumé

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.

The object of the thesis is the study, the modeling and the enhancement of nonlinearly distorted signals. The proposed approach consists in representing, the audio signal to be restored and the distortion process, within the framework of a statistical model. This approach presents a good compromise between desirable generics - possibility of treating several types of distortions using a single method - and the use of specific knowledge, in particular concerning the causes of distortions. The first part of the thesis contains an analysis of the distortion mechanisms based on series of measurements where several audio sequences are recorded at the input and output of audio devices (power amplifier, analogic-digital converter, magnetic tapes recorder). Characterization results lead to the presentation of the principal assumptions of the proposed method. The method is based on a non-linear model of transmission choosed among those studied in the literature (Hammerstein cascade model), as well as a model of the signal to be restored (autoregression modeling and Gaussian model with adaptive variance). The second part defines on the one hand, the blind identification (when only the distorted signal is known) of the distortion model and, on the other hand, the technique of sound compensation adapted to the distortion and signal models.