Catégorisation des Sons de Matériaux Frappés : Approches Perceptive et Statistique

Ce projet de recherche vise à développer un algorithme de catégorisation automatique des sons d'environnement produits par des objets impactés en fonction du matériau perçu. Il s’agit ainsi de mettre en relation des caractéristiques acoustiques des signaux numériques et des attributs perceptifs de haut niveau. Les applications premières concernent notamment l’indexation des bases de données audio pour proposer à l'utilisateur une navigation dite « par le contenu ». Cette étude se limite à la catégorisation perceptive de cinq classes de matériaux : le bois, le métal, la pierre, le plastique et le verre. Il s’agit pour chacune de ces classes, de définir les constituants fondamentaux des signaux d’impacts susceptibles de fournir une information perceptive pertinente et de construire un espace de catégorisation. Cet espace est décrit par un modèle statistique et constitue la base de l'algorithme de catégorisation.


Year:
2008
Note:
Mémoire de fin d'étude réalisé au CNRS-LMA Marseille sous la direction de Richard Kronland-Martinet et Mitsuko Aramaki
Laboratories:




 Record created 2009-04-03, last modified 2018-03-17

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