Time-frequency multipliers for sound synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Time-frequency analysis and wavelet analysis are generally used for providing signal expansions that are suitable for various further tasks such as signal analysis, de-noising, compression, source separation, ... However, time-frequency analysis and wavelet analysis also provide efficient ways for constructing signals' transformations. They are modelled as linear operators that can be designed directly in the transformed domain, i.e. the time-frequency plane, or the time-scale half plane. Among these linear operators, transformations that are diagonal in the time-frequency or time scale spaces, i.e. that may be expressed by multiplications in these domains, deserve particular attention, as they are extremely simple to implement, even though their properties are not necessarily easy to control. This work is a first attempt for exploring such approaches in the context of the analysis and the design of sound signals. We study more specifically the transformations that may be interpreted as linear time-varying (LTV) systems (often called time-varying filters). It is known that under certain assumptions, the latter may be conveniently represented by pointwise multiplication with a certain time frequency transfer function in the time-frequency domain. The purpose of this work is to examine such representations in practical situations, and investigate generalizations. The originality of this approach for sound synthesis lies in the design of practical operators that can be optimized to morph a given sound into another one, at a very high sound quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».