v2.3.2 (2860)

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

Descriptif

Signal processing tools are important in many areas of acoustics where experimental or numerical data analysis is required.

This course will give the opportunity for students to learn 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

  • Travaux pratiques : 15
  • Cours magistral : 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)

Mots clés

audio, time-frequency analysis, filtering, sparsity
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