CE23 - Intelligence artificielle et science des données

Analyse de la Qualité Audio Pour Représenter, Indexer et Unifier les Signaux – AQUA-RIUS

Résumé de soumission

La qualité audio est une caractéristique importante qui transporte une information intrinsèque sur le procédé de création d'une oeuvre musicale depuis son enregistrement jusqu'au mastering en studio. Récemment, nous avons proposé une méthode innovante
permettant de détecter la liste d'effets appliqués à un signal ainsi que la décennie de création d'une oeuvre. Ainsi, le projet AQUA-RIUS vise une étude exhaustive de la qualité audio avec une méthodologie d'apprentissage profond à travers 3 questions scientifiques: 1) l'analyse et la modélisation de la qualité audio, 2 )la simulation de la qualité audio pour l'augmentation de données dans un cadre d'apprentissage machine pour améliorer la robustesse des modèles entraînés et 3) l'ingénierie inverse pour permettre la restauration de signaux et le contrôle de la qualité audio. L'expertise en traitement du signal et en apprentissage profond des 3 partenaires du projet (IBISC, IRCAM, Telecom Paris) est le principal atout de ce projet.

Coordination du projet

Dominique Fourer (Université d'Evry-Val d'Essonne)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

LTCI Telecom ParisTech
IRCAM INSTITUT DE RECHERCHE ET COORDINATION ACOUSTIQUE MUSICALE
IBISC Université d'Evry-Val d'Essonne

Aide de l'ANR 510 157 euros
Début et durée du projet scientifique : décembre 2022 - 42 Mois

Liens utiles

Explorez notre base de projets financés

 

 

L’ANR met à disposition ses jeux de données sur les projets, cliquez ici pour en savoir plus.

Inscrivez-vous à notre newsletter
pour recevoir nos actualités
S'inscrire à notre newsletter