Soutenance de thèse de Hugo Caracalla : Sound texture synthesis from summary statistics
Hugo CARACALLA soutient en anglais sa thèse de doctorat réalisée au sein de l’équipe Analyse et synthèse des sons (STMS - CNRS/Ircam/Sorbonne Université), intitulée :
"Sound texture synthesis from summary statistics"
devant le jury composé de :
Joshua Reiss, Centre for Digital Music (C4DM), Queen Mary University of London (rapporteur)
Lonce Wyse, Communications and New Media Department, National University of Singapore (rapporteur en visioconf)
Carlos Agon, Université Paris VI
Elaine Chew, IRCAM
Patrick Perez, valeo.ai
Axel Roebel, IRCAM
Abstract:
Sound textures are a wide class of sounds that includes the sound of the rain falling, the hubbub of a crowd and the chirping of flocks of birds. All these sounds present an element of unpredictability which is not commonly sought after in sound synthesis, requiring the use of dedicated algorithms. However, the diverse audio properties of sound textures make the designing of an algorithm able to convincingly recreate varied textures a complex task.
Our work focuses on parametric sound texture synthesis. In this paradigm, a set of summary statistics are extracted from a target texture and iteratively imposed onto a white noise. If the set of statistics is appropriate, the white noise is modified until it resemble the target, sounding as if it had been recorded moments later.
In a first part, we propose improvements to perceptual-based parametric method. These improvements aim at making its synthesis of sharp and salient events by mainly altering and simplifying its imposition process.
In a second, we adapt a parametric visual texture synthesis method based statistics extracted by a Convolutional Neural Networks (CNN) to work on sound textures. We modify the computation of its statistics to fit the properties of sound signals, alter the architecture of the CNN to best fit audio elements present in sound textures and use a time-frequency representation taking both magnitude and phase into account.
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"Synthèse de textures sonores à partir de statistiques temps-fréquence"
Résumé :
Les textures sonores sont une catégorie de sons incluant le bruit de la pluie, le brouhaha d’une foule ou les pépiements d’un groupe d’oiseaux. Tous ces sons contiennent une part d’imprévisibilité qui n’est habituellement pas recherchée en synthèse sonore, et rend ainsi indispensable l’utilisation d’algorithmes dédiés. Cependant, la grande diversité de leurs propriétés complique la création d’un algorithme capable de synthétiser un large panel de textures.
Notre travail est axé sur la synthèse paramétrique de textures sonores. Dans ce paradigme, un ensemble de statistiques sont extraites d’une texture cible et progressivement imposées sur un bruit blanc. Si l’ensemble de statistiques est pertinent, le bruit blanc est alors modifié jusqu’à ressembler à la cible, donnant l’illusion d’avoir été enregistré quelques instants après.
Dans un premier temps, nous proposons l’amélioration d’une méthode paramétrique basée sur des statistiques perceptuelles. Cette amélioration vise à améliorer la synthèse d’évènements à forte attaque ou singuliers en modifiant et simplifiant le processus d’imposition.
Dans un second temps, nous adaptons une méthode paramétrique de synthèse de textures visuelles basée sur des statistiques extraites par un réseau de neurones convolutifs (CNN) afin de l’utiliser sur des textures sonores. Nous modifions l’ensemble de statistiques utilisées afin de mieux correspondre aux propriétés des signaux sonores, changeons l’architecture du CNN pour l’adapter aux événements présents dans les textures sonores et utilisons une représentation temps-fréquence prenant en compte à la fois amplitude et phase.