Enhanced Partial Tracking Using Linear Prediction

International audienceIn this paper, we introduce a new partial tracking method suitable for the sinusoidal modeling of mixtures of instrumental sounds with pseudo stationary frequencies. This method, based on the linear prediction of the frequency evolutions of the partials, enables us to track these partials more accurately at the analysis stage, even in complex sound mixtures. This allows our spectral model to better handle polyphonic sound

Modèles spectraux hiérarchiques pour les sons et applications

Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l’étirement temporel du son sans artefact. Nous nous plaçons dans le cadre des sons quasi-harmoniques à faible niveau de bruit. Nous présentons ici une nouvelle approche hiérarchique de la modélisation du son, en nous basant sur la transformée de Fourier et le modèle sinusoïdal appliqués aux paramètres de contrôle du son. Nous introduisons donc la modélisation des signaux de contrôle du son ainsi que ses applications (incluant des améliorations de l’algorithme de suivi de partiels), puis nous ouvrons la voie vers la modélisation au niveau musical en nous basant sur la recherche de périodicités dans la mélodie. A chaque niveau, nous proposons une technique d’étirement temporel du son. En manipulant les paramètres des signaux de contrôle du son, nous arrivons ainsi à un étirement du son préservant la hauteur, le timbre et les modulations. Nous montrons également le travail de développement logiciel effectué pour valider les résultats présentés dans ce document.In this thesis, we focus on artifact-free time scaling of sounds. We work here on quasiharmonic sounds with low noise levels. We present here a new hierarchical approach of sound models based on the Fourier transform and the sinusoidal model applied to the control parameters of sound. Thus, we introduce the modelling of sound control signals with its applications (including enhancements to the partialtracking algorithm). Then, we open the way to musical modelling, based on research of periodicities in the melody. At each level, we propose a technique for time-scaling of sound. Working on the parameters of the control signals of sound, we successfully time-scale sounds with preservation of pitch, timbre and modulations. We also show the software development work performed in order to validate the results presented in this document

Enhanced Resampling for Sinusoidal Modeling Parameters

The sinusoidal modeling parameters can be regarded as control signals, and resampling can be used for synthesis or time-scaling purposes. However, these signals are not zero-centered, and consist of a slow time varying envelope together with modulations (vibrato, tremolo). Using directly the classic resampling method could have disastrous effects. We present an addition to classic resampling aimed at achieving better results on such non zero-centered signals. Applied to the control signals of sinusoidal modeling, the method locally removes a polynomial envelope to the signal to perform better resampling on the residual modulations

Metop-B level 1B file granules, EPS format

<p>Two short Metop-B scenes from the 2014-12-02, covering Western Canada+Groenland and Antarctica+South Africa.<br>  </p

Spectral similarity metrics for sound source formation based on the common variation cue

International audienceScene analysis is a relevant way of gathering informations about the structure of an audio stream. For content extraction purposes, it also provides prior knowledge that can be taken into account in order to provide more robust results for standard classification approaches. In order to perform such scene analysis, we believe that the notion of temporality is important. We study in this paper a new way of modeling the evolution over time of the frequency and amplitude parameters of spectral components. We evaluate the benefits of such an approach by considering its ability to automatically gather the components of the same sound source. The evaluation of the proposed metric shows that it achieves good performance and take better account of micro-modulations

Modèles spectraux hiérarchiques pour les sons et applications

Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l'étirement temporel du son sans artefact. Nous nous plaçons dans le cadre des sons quasi-harmoniques à faible niveau de bruit. Nous présentons ici une nouvelle approche hiérarchique de la modélisation du son, en nous basant sur la transformée de Fourier et le modèle sinusoïdal appliqués aux paramètres de contrôle du son. Nous introduisons donc la modélisation des signaux de contrôle du son ainsi que ses applications (incluant des améliorations de l'algorithme du suivi de partiels), puis nous ouvrons la voie vers la modélisation au niveau musical en nous basant sur la recherche de périodicités dans la mélodie. a chaque niveau, nous proposons une technique d'étirement temporel du son. En manipulant les paramètres des signaux de contrôle du son, nous arrivons ainsi à un étirement du son préservant la hauteur, le timbre et les modulations.BORDEAUX1-BU Sciences-Talence (335222101) / SudocSudocFranceF

A generalized polynomial and sinusoidal model for partial tracking and time stretching

In this article, we introduce a new generalized model based on polynomials and sinusoids for partial tracking and time stretching. Nowadays, most partial tracking algorithms are based on the McAulay-Quatieri approach and use polynomials for phase, frequency, and amplitude tracks. Some sinusoidal approaches have also been proved to work in certain conditions. We will present here an unified model using both approaches, which will allow more flexible partial tracking and time stretching

pytroll/pygac: Pygac used for processing the Clara A2 dataset

A python package to read and calibrate NOAA AVHRR GAC dat