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• W100644437 abstract "Cette these traite du probleme de l'identification, directement a partir du signal acoustique, de sons polyphoniques de piano, c'est a dire de la reconnaissance de plusieurs notes jouees simultanement sur le meme instrument. Ce probleme est en liaison etroite avec celui traitant de la determination de la frequence fondamentale de signaux sonores, sujet de recherche dont les applications concernent aussi bien la reconnaissance de la parole que la reproduction du fonctionnement de l'oreille humaine. Les sons polyphoniques de piano sont des signaux a large bande de frequence fondamentale (32,71 hz - 987,77 hz, octaves zero a quatre), complexes, non-stationnaires, inharmoniques, de grande richesse spectrale, pour lesquels les interactions entre les composantes des differentes notes emises sont frequentes et qui presentent, de ce fait, de grandes difficultes d'analyse. L'etude realisee sur les sons de piano (notes isolees, notes repetees, sons polyphoniques), a partir de laquelle les bases de l'algorithme d'identification ont ete determinees, est presentee dans la premiere partie de cette these. Les evolutions temporelles de l'amplitude et de la frequence des partiels et l'evolution temporelle de l'energie du signal ont ete etudiees afin de determiner notamment si des caracteristiques particulieres de ces variables pouvaient etre utilisees : evolutions synchrones de l'amplitude et/ou de la frequence des partiels d'une note par exemple. La deuxieme partie decrit l'algorithme d'identification dont les deux points fondamentaux sont, d'une part, l'utilisation d'une base de donnees (creee par apprentissage statistique) et d'autre part, l'emploi d'un algorithme original d'identification de notes autorisant l'absence temporaire et/ou les variations frequentielles, ainsi que la coincidence de partiels de notes differentes. Une partie, enfin, est consacree aux resultats experimentaux, et montre que, d'une part, les taux d'identification correctes des notes sont tres eleves (superieurs a 95%) pour des combinaisons de quatre notes, et que d'autre part, l'algorithme utilise est tres resistant au bruit blanc gaussien. Ce travail contribue aux domaines de l'acoustique musicale, du traitement du signal et de la perception auditive." @default.
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