v2.3.2 (2860)

Enseignement spécifique des masters - AE-04 : Acoustical signal processing

Descriptif

Learning how to solve simple audio signal processing problems by means of signal models and dictionaries, sparse principles etc.

Objectifs pédagogiques

Being able to
• choose the right signal model: deterministic or random
• choose an appropriate dictionary (Gabor or wavelets) for a given signal and the application
• use the sparse principle for audio signal processing
in order to solve simple audio signal processing problems

Compétences complémentaires :
Use of MATLAB and for programmation and signal processing

nombre d'heure en présentiel

33

nombre de blocs

11

Volume horaire par type d'activité pédagogique : types d'activité

  • Cours magistral : 15
  • Travaux pratiques : 15

effectifs minimal / maximal

10/30

Diplôme(s) concerné(s)

domaines Saclay

Mention Mécanique.

Pour les étudiants du diplôme Master 2 Acoustical Engineering

Basics of signal processing (Fourier analysis, Z-transform, FIR and IIR filters, introduction to random signals)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Master 2 Acoustical Engineering

Vos modalités d'acquisition :

Exam (70%) + Practical work (30%)

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 7
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 3

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

Theoretical content:
• Reminder on Fourier. Filtering and numerical filters synthesis
• Random signals, Power Spectrum Density (PSD), PSD estimators (periodogram, Welch), AR model
• Frequency estimation (Fourier, HR methods)
• Time-Frequency analysis/synthesis: Short Time Fourier Transform (STFT)/Gabor, bank filters interpretation (Wide/short band, speech analysis), uncertainty principle, non surjectivity of STFT, re-synthesis of the signal (Frames introduction), MDCT
• Non uniform bank filters, introduction to wavelets and non stationary Gabor frames
• Atomic decomposition: Matching Pursuit, Introduction to sparsity

Practical content:
• Introduction to audio Analysis/Synthesis
• Denoising and compression of audio signal
• Audio signal restauration (declipping, decliccing)
Veuillez patienter