Evolution of interfacial dislocation network during anisothermal high-temperature creep of a nickel-based superalloy

The effect of thermal cycling creep on the dislocation networks at the γ/γ′ interfaces in the MC2 superalloy is investigated. Tensile creep tests were performed under thermal cycling and isothermal conditions at low stress (80 MPa) and high temperature (1150 °C). In these conditions γ′ rafts may dissolve and reprecipitate during thermal cycling creep. The difference between the effects of isothermal and thermal cycling conditions on the γ/γ′ interface dislocation networks, characterized by transmission electron microscopy, is exposed, as well as their evolution during the cycle

Linear Mixing Models for Active Listening of Music Productions in Realistic Studio Conditions

International audienceThe mixing/demixing of audio signals as addressed in the signal processing literature (the "source separation" problem) and the music production in studio remain quite separated worlds. Scienti c audio scene analysis rather focuses on "natural" mixtures and most often uses linear (convolutive) models of point sources placed in the same acoustic space. In contrast, the sound engineer can mix musical signals of very di erent nature and belonging to di erent acoustic spaces, and exploits many audio e ects including non-linear processes. In the present paper we discuss these di erences within the strongly emerging framework of active music listening, which is precisely at the crossroads of these two worlds: it consists in giving to the listener the ability to manipulate the di erent musical sources while listening to a musical piece. We propose a model that allows the description of a general studio mixing process as a linear stationary process of "generalized source image signals" considered as individual tracks. Such a model can be used to allow the recovery of the isolated tracks while preserving the professional sound quality of the mixture. A simple addition of these recovered tracks enables the end-user to recover the full-quality stereo mix, while these tracks can also be used for, e.g., basic remix / karaoke / soloing and re-orchestration applications

Acoustics - Spatial properties

International audienceIn Chapter 2, we presented the spectral properties of sound sources which can be exploited for the separation or enhancement of single-channel signals. In multichannel scenarios, the fact the acoustic scene is observed from different positions in space can also be exploited. In this chapter, we recall basic elements of acoustics and sound engineering, and use them to model multichannel mixtures. We consider the relationship between a source signal and its spatial image in a given channel in Section 3.1, and examine how it translates in the case of microphone recordings or artificial mixtures in Sections 3.2 and 3.3, respectively. We then introduce several possible models in Section 3.4. We summarize the main concepts and provide links to other chapters and more advanced topics in Section 3.5

Audio source separation into the wild

International audienceThis review chapter is dedicated to multichannel audio source separation in real-life environment. We explore some of the major achievements in the field and discuss some of the remaining challenges. We will explore several important practical scenarios, e.g. moving sources and/or microphones, varying number of sources and sensors, high reverberation levels, spatially diffuse sources, and synchronization problems. Several applications such as smart assistants, cellular phones, hearing aids and robots, will be discussed. Our perspectives on the future of the field will be given as concluding remarks of this chapter

Voice quality analysis applied to expressive speech

L’analyse des signaux de parole permet de comprendre le fonctionnement de l’appareil vocal, mais aussi de décrire de nouveaux paramètres permettant de qualifier et quantifier la perception de la voix. Dans le cas de la parole expressive, l'intérêt se porte sur des variations importantes de qualité vocales et sur leurs liens avec l’expressivité et l’intention du sujet. Afin de décrire ces liens, il convient de pouvoir estimer les paramètres du modèle de production mais aussi de décomposer le signal vocal en chacune des parties qui contribuent à ce modèle. Le travail réalisé au cours de cette thèse s’axe donc autour de la segmentation et la décomposition des signaux vocaux et de l’estimation des paramètres du modèle de production vocale : Tout d’abord, la décomposition multi-échelles des signaux vocaux est abordée. En reprenant la méthode LoMA qui trace des lignes suivant les amplitudes maximum sur les réponses temporelles au banc de filtre en ondelettes, il est possible d’y détecter un certain nombre de caractéristiques du signal vocal : les instants de fermeture glottique, l’énergie associée à chaque cycle ainsi que sa distribution spectrale, le quotient ouvert du cycle glottique (par l’observation du retard de phase du premier harmonique). Cette méthode est ensuite testée sur des signaux synthétiques et réels. Puis, la décomposition harmonique + bruit des signaux vocaux est abordée. Une méthode existante (PAPD - Périodic/APériodic Décomposition) est adaptée aux variations de fréquence fondamentale par le biais de la variation dynamique de la taille de la fenêtre d’analyse et est appelée PAP-A. Cette nouvelle méthode est ensuite testée sur une base de signaux synthétiques. La sensibilité à la précision d’estimation de la fréquence fondamentale est notamment abordée. Les résultats montrent des décompositions de meilleures qualité pour PAP-A par rapport à PAPD. Ensuite, le problème de la déconvolution source/filtre est abordé. La séparation source/filtre par ZZT (zéros de la transformée en Z) est comparée aux méthodes usuelles à base de prédiction linéaire. La ZZT est utilisée pour estimer les paramètres du modèle de la source glottique via une méthode simple mais robuste qui permet une estimation conjointe de deux paramètres du débit glottique : le quotient ouvert et l'asymétrie. La méthode ainsi développée est testée et combinée à l’estimation du quotient ouvert par ondelettes. Finalement, ces trois méthodes d’estimations sont appliquées à un grand nombre de fichiers d’une base de données comportant différents styles d’élocution. Les résultats de cette analyse sont discutés afin de caractériser le lien entre style, valeur des paramètres de la production vocale et qualité vocale. On constate notamment l’émergence très nette de groupes de styles.Analysis of speech signals is a good way of understanding how the voice is produced, but it is also important as a way of describing new parameters in order to define the perception of voice quality. This study focuses on expressive speech, where voice quality varies a lot and is explicitly linked to the expressivity or intention of the speaker. In order to define those links, one has to be able to estimate a high number of parameters of the speech production model, but also be able to decompose the speech signal into each parts that contributes to this model. The work presented in this thesis addresses the segmentation of speech signals, their decomposition and the estimation of the voice production model parameters. At first, multi-scale analysis of speech signals is studied. Using the LoMA method that traces lines across scales from one maximum to the other on the time domain response of a wavelet filter bank, it is possible to detect a number of features on voiced speech, namely : the glottal closing instants, the energy associated to each glottal cycle, the open quotient (by estimating the time delay of the first harmonic). This method is then tested on both synthetic and real speech. Secondly, harmonic plus noise decomposition of speech signals is studied. An existing method (PAPD standing for Periodic/Aperiodic Decomposition) is modified to dynamically adapt the analysis window length to the fundamental frequency (F0) of the signal. The new method is then tested on synthetic speech where the sensibility to the estimation error on F0 is also discussed. Decomposition on real speech, along with their audio files, are also discussed. Results shows that this new method provides better quality of decomposition. Thirdly, the problem of source/filter deconvolution is addressed. The ZZT (Zeros of the Z Transform) method is compared to classical methods based on linear prediction. ZZT is then used for the estimation of the glottal flow parameters with a simple but robust method based on the joint estimation of both the open quotient and the asymmetry. The later method is then combined to the estimation of the open quotient using wavelet analysis. Finally, the three estimation methods developed in this thesis are used to analyze a large number of files from a database presenting different speaking styles. Results are discussed in order to characterize the link between style, model parameters and voice quality. We especially notice the neat appearance of speaking style group

Analyse de la qualité vocale appliquée à la parole expressive

Analysis of speech signals is a good way of understanding how the voice is produced, but it is also important as a way of describing new parameters in order to define the perception of voice quality. This study focuses on expressive speech, where voice quality varies a lot and is explicitly linked to the expressivity or intention of the speaker. In order to define those links, one has to be able to estimate a high number of parameters of the speech production model, but also be able to decompose the speech signal into each parts that contributes to this model. The work presented in this thesis addresses the segmentation of speech signals, their decomposition and the estimation of the voice production model parameters. At first, multi-scale analysis of speech signals is studied. Using the LoMA method that traces lines across scales from one maximum to the other on the time domain response of a wavelet filter bank, it is possible to detect a number of features on voiced speech, namely : the glottal closing instants, the energy associated to each glottal cycle, the open quotient (by estimating the time delay of the first harmonic). This method is then tested on both synthetic and real speech. Secondly, harmonic plus noise decomposition of speech signals is studied. An existing method (PAPD standing for Periodic/Aperiodic Decomposition) is modified to dynamically adapt the analysis window length to the fundamental frequency (F0) of the signal. The new method is then tested on synthetic speech where the sensibility to the estimation error on F0 is also discussed. Decomposition on real speech, along with their audio files, are also discussed. Results shows that this new method provides better quality of decomposition. Thirdly, the problem of source/filter deconvolution is addressed. The ZZT (Zeros of the Z Transform) method is compared to classical methods based on linear prediction. ZZT is then used for the estimation of the glottal flow parameters with a simple but robust method based on the joint estimation of both the open quotient and the asymmetry. The later method is then combined to the estimation of the open quotient using wavelet analysis. Finally, the three estimation methods developed in this thesis are used to analyze a large number of files from a database presenting different speaking styles. Results are discussed in order to characterize the link between style, model parameters and voice quality. We especially notice the neat appearance of speaking style groupsL’analyse des signaux de parole permet de comprendre le fonctionnement de l’appareil vocal, mais aussi de décrire de nouveaux paramètres permettant de qualifier et quantifier la perception de la voix. Dans le cas de la parole expressive, l'intérêt se porte sur des variations importantes de qualité vocales et sur leurs liens avec l’expressivité et l’intention du sujet. Afin de décrire ces liens, il convient de pouvoir estimer les paramètres du modèle de production mais aussi de décomposer le signal vocal en chacune des parties qui contribuent à ce modèle. Le travail réalisé au cours de cette thèse s’axe donc autour de la segmentation et la décomposition des signaux vocaux et de l’estimation des paramètres du modèle de production vocale : Tout d’abord, la décomposition multi-échelles des signaux vocaux est abordée. En reprenant la méthode LoMA qui trace des lignes suivant les amplitudes maximum sur les réponses temporelles au banc de filtre en ondelettes, il est possible d’y détecter un certain nombre de caractéristiques du signal vocal : les instants de fermeture glottique, l’énergie associée à chaque cycle ainsi que sa distribution spectrale, le quotient ouvert du cycle glottique (par l’observation du retard de phase du premier harmonique). Cette méthode est ensuite testée sur des signaux synthétiques et réels. Puis, la décomposition harmonique + bruit des signaux vocaux est abordée. Une méthode existante (PAPD - Périodic/APériodic Décomposition) est adaptée aux variations de fréquence fondamentale par le biais de la variation dynamique de la taille de la fenêtre d’analyse et est appelée PAP-A. Cette nouvelle méthode est ensuite testée sur une base de signaux synthétiques. La sensibilité à la précision d’estimation de la fréquence fondamentale est notamment abordée. Les résultats montrent des décompositions de meilleures qualité pour PAP-A par rapport à PAPD. Ensuite, le problème de la déconvolution source/filtre est abordé. La séparation source/filtre par ZZT (zéros de la transformée en Z) est comparée aux méthodes usuelles à base de prédiction linéaire. La ZZT est utilisée pour estimer les paramètres du modèle de la source glottique via une méthode simple mais robuste qui permet une estimation conjointe de deux paramètres du débit glottique : le quotient ouvert et l'asymétrie. La méthode ainsi développée est testée et combinée à l’estimation du quotient ouvert par ondelettes. Finalement, ces trois méthodes d’estimations sont appliquées à un grand nombre de fichiers d’une base de données comportant différents styles d’élocution. Les résultats de cette analyse sont discutés afin de caractériser le lien entre style, valeur des paramètres de la production vocale et qualité vocale. On constate notamment l’émergence très nette de groupes de styles

L'école historique française du droit a-t-elle existé ?

National audienc

Glottal closure instant and voice source analysis using time−scale lines of maximum amplitude

International audienceTime-scale representation of voiced speech is applied to voice quality analysis, by introducing the Line of Maximum Amplitude (LoMA) method. This representation takes advantage of the tree patterns observed for voiced speech periods in the time-scale domain. For each period, the optimal LoMA is computed by linking amplitude maxima at each scale of a wavelet transform, using a dynamic programming algorithm. A time-scale analysis of the linear acoustic model of speech production shows several interesting properties. The LoMA points to the glottal closure instants. The LoMA phase delay is linked to the voice open quotient. The cumulated amplitude along the LoMA is related to voicing amplitude. The LoMA spectral centre of gravity is an indication of voice spectral tilt. Following these theoretical considerations, experimental results are reported. Comparative evaluation demonstrates that the LoMA is an effective method for the detection of Glottal Closure Instants (GCI). The effectiveness of LoMA analysis for open quotient, amplitude and spectral tilt estimations is also discussed with the help of some examples

Analyse de la qualité vocale appliquée à la parole expressive

L analyse des signaux de parole permet de comprendre le fonctionnement de l appareil vocal, mais aussi de décrire de nouveaux paramètres permettant de qualifier et quantifier la perception de la voix. Dans le cas de la parole expressive, l'intérêt se porte sur des variations importantes de qualité vocales et sur leurs liens avec l expressivité et l intention du sujet. Afin de décrire ces liens, il convient de pouvoir estimer les paramètres du modèle de production mais aussi de décomposer le signal vocal en chacune des parties qui contribuent à ce modèle. Le travail réalisé au cours de cette thèse s axe donc autour de la segmentation et la décomposition des signaux vocaux et de l estimation des paramètres du modèle de production vocale : Tout d abord, la décomposition multi-échelles des signaux vocaux est abordée. En reprenant la méthode LoMA qui trace des lignes suivant les amplitudes maximum sur les réponses temporelles au banc de filtre en ondelettes, il est possible d y détecter un certain nombre de caractéristiques du signal vocal : les instants de fermeture glottique, l énergie associée à chaque cycle ainsi que sa distribution spectrale, le quotient ouvert du cycle glottique (par l observation du retard de phase du premier harmonique). Cette méthode est ensuite testée sur des signaux synthétiques et réels. Puis, la décomposition harmonique + bruit des signaux vocaux est abordée. Une méthode existante (PAPD - Périodic/APériodic Décomposition) est adaptée aux variations de fréquence fondamentale par le biais de la variation dynamique de la taille de la fenêtre d analyse et est appelée PAP-A. Cette nouvelle méthode est ensuite testée sur une base de signaux synthétiques. La sensibilité à la précision d estimation de la fréquence fondamentale est notamment abordée. Les résultats montrent des décompositions de meilleures qualité pour PAP-A par rapport à PAPD. Ensuite, le problème de la déconvolution source/filtre est abordé. La séparation source/filtre par ZZT (zéros de la transformée en Z) est comparée aux méthodes usuelles à base de prédiction linéaire. La ZZT est utilisée pour estimer les paramètres du modèle de la source glottique via une méthode simple mais robuste qui permet une estimation conjointe de deux paramètres du débit glottique : le quotient ouvert et l'asymétrie. La méthode ainsi développée est testée et combinée à l estimation du quotient ouvert par ondelettes. Finalement, ces trois méthodes d estimations sont appliquées à un grand nombre de fichiers d une base de données comportant différents styles d élocution. Les résultats de cette analyse sont discutés afin de caractériser le lien entre style, valeur des paramètres de la production vocale et qualité vocale. On constate notamment l émergence très nette de groupes de styles.Analysis of speech signals is a good way of understanding how the voice is produced, but it is also important as a way of describing new parameters in order to define the perception of voice quality. This study focuses on expressive speech, where voice quality varies a lot and is explicitly linked to the expressivity or intention of the speaker. In order to define those links, one has to be able to estimate a high number of parameters of the speech production model, but also be able to decompose the speech signal into each parts that contributes to this model. The work presented in this thesis addresses the segmentation of speech signals, their decomposition and the estimation of the voice production model parameters. At first, multi-scale analysis of speech signals is studied. Using the LoMA method that traces lines across scales from one maximum to the other on the time domain response of a wavelet filter bank, it is possible to detect a number of features on voiced speech, namely : the glottal closing instants, the energy associated to each glottal cycle, the open quotient (by estimating the time delay of the first harmonic). This method is then tested on both synthetic and real speech. Secondly, harmonic plus noise decomposition of speech signals is studied. An existing method (PAPD standing for Periodic/Aperiodic Decomposition) is modified to dynamically adapt the analysis window length to the fundamental frequency (F0) of the signal. The new method is then tested on synthetic speech where the sensibility to the estimation error on F0 is also discussed. Decomposition on real speech, along with their audio files, are also discussed. Results shows that this new method provides better quality of decomposition. Thirdly, the problem of source/filter deconvolution is addressed. The ZZT (Zeros of the Z Transform) method is compared to classical methods based on linear prediction. ZZT is then used for the estimation of the glottal flow parameters with a simple but robust method based on the joint estimation of both the open quotient and the asymmetry. The later method is then combined to the estimation of the open quotient using wavelet analysis. Finally, the three estimation methods developed in this thesis are used to analyze a large number of files from a database presenting different speaking styles. Results are discussed in order to characterize the link between style, model parameters and voice quality. We especially notice the neat appearance of speaking style groupsPARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF