Acoustique musicale

Résumé

L'acoustique musicale est le domaine de l'acoustique consacré à l'étude des sons musicaux et leur mode de production par les instruments de musique et la voix. Née du souci de relier la tradition musicale, principalement de la musique savante, à l'esprit scientifique, l'acoustique musicale fut l'un des premiers champs d'investigation de l'acoustique. L'acoustique musicale comprend :

des études mécaniques, quand il s'agit d'étudier les corps vibrants qui sont à l'origine des sons, dans les instruments de musique et dans la voix humaine ;
de l'acoustique, lorsqu'elle étudie les ondes stationnaires dans un tuyau, par exemple d'orgue, ou les propriétés physiques des ondes sonores qui se propagent dans l'air : intensité, fréquence (fondamentale et partiels), timbre, évolution temporelle ;
de la psychoacoustique, quand elle s'intéresse à la perception de ces sons, indépendamment des questions d'esthétique musicale.

Par rapport aux sons de la parole, les sons musicaux utilisent une p

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Acoustique_musicale

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Multi-party Speech Recovery Exploiting Structured Sparsity Models

Afsaneh Asaei, Hervé Bourlard, Volkan Cevher, Mohammadjavad Taghizadeh

We study the sparsity of spectro-temporal representation of speech in reverberant acoustic conditions. This study motivates the use of structured sparsity models for efﬁcient speech recovery. We formulate the underdetermined convolutive speech separation in spectro-temporal domain as the sparse signal recovery where we leverage model-based recovery algorithms. To tackle the ambiguity of the real acoustics, we exploit the Image model of the enclosures to estimate the room impulse response function through a structured sparsity constraint optimization. The experiments conducted on real data recordings demonstrate the effectiveness of the proposed approach for multi-party speech applications.

2011

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Multi-party Speech Recovery Exploiting Structured Sparsity Models

Afsaneh Asaei, Hervé Bourlard, Volkan Cevher, Mohammadjavad Taghizadeh

We study the sparsity of spectro-temporal representation of speech in reverberant acoustic conditions. This study motivates the use of structured sparsity models for efficient recovery of speech. We formulate the underdetermined convolutive speech separation in spectro-temporal domain as the sparse signal recovery where we leverage model-based recovery algorithms. To tackle the ambiguity of the real acoustics, we exploit the Image Model of the enclosures to estimate the room impulse response function through a structured sparsity constraint optimization. The experiments conducted on real data recordings demonstrate the effectiveness of the proposed approach for multi-party speech applications.

Idiap2011

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Multi-party Speech Recovery Exploiting Structured Sparsity Models

Afsaneh Asaei, Hervé Bourlard, Volkan Cevher, Mohammadjavad Taghizadeh

We study the sparsity of spectro-temporal representation of speech in reverberant acoustic conditions. This study motivates the use of structured sparsity models for efficient speech recovery. We formulate the underdetermined convolutive speech separation in spectro-temporal domain as the sparse signal recovery where we leverage model-based recovery algorithms. To tackle the ambiguity of the real acoustics, we exploit the Image Model of the enclosures to estimate the room impulse response function through a structured sparsity constraint optimization. The experiments conducted on real data recordings demonstrate the effectiveness of the proposed approach for multi-party speech applications.

2011

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