Le sujet scientifique de la séparation de sources sonores (SSS) vise à décomposer les signaux audio en leurs éléments constituants, par exemple en séparant la voix du chanteur principal de son accompagnement musical ou du bruit de fond. Dans le cas d’enregistrements historiques très anciens et très dégradés, la SSS étend de manière significative les méthodes classiques de débruitage en permettant de prendre en compte des motifs complexes de signal et de bruit et de rélaiser efficacement la séparation, là où les approches traditionnelles sont tenues en échec.
Les processus alpha-stables soulèvent des défis mathématiques et on déjà démontré leur efficacité dans des applications de filtrage et en terme algorithmique. Cette présentation introduira différents modèles alpha-stables d’un point de vue théorique, dans le but de les étendre dans plusieurs directions. Différents travaux de recherche théorique et d’applications au filtrage et à la restauration d’enregistrements anciens ainsi qu’à la localisation de sources ont été effectués.
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The scientific topic of sound source separation (SSS) aims at decomposing audio signals into their constitutive components, e.g. separate the main signer voice frotm the background music or from the background noise. In the case of very old and degraded historical recordings, SSS strongly extends classical denoising methods by being able to account for complex signal or noise patterns and achieve efficient separation where traditional approaches fail.
Alpha-stable processes enjoy important mathematical challenges, efficient filtering applications and computational efficiency. This presentation targets at studying these models from a theoretical point of view, for the purpose of extending them in several directions : audio source localization, theoretical research in multichannel scenarios and restoring old historical recordings.
