Le thème de recherche
Traitement du Signal et Analyse de Données Audio développe des méthodes d’analyse de données en les appliquant de façon privilégiée aux données sonores.
Ces développements reposent sur des techniques de traitement du signal et d’apprentissage statistique, et se concentrent principalement sur les méthodes :
- de décomposition de données et d’apprentissage de représentations, notamment les représentations parcimonieuses,
- et de modélisation paramétrique.
Ces méthodes sont employées dans des tâches :
- de séparation de sources,
- de description de signaux de contenus et de scènes d’activité humaine, notamment par classification automatique ;
et appliquées à :
- l’extraction d’information musicale (MIR: Music Information Retrieval),
- l’analyse de scènes sonores et l’audition pour les machines (machine listening),
- la transformation de signaux audio (débruitage, rehaussement, dereverberation, spatialisation),
- l’analyse de données multidimensionnelles, hétérogènes ou multimodales, notamment les contenus multimédia,
- l’analyse de signaux physiologiques, notamment électroencéphalographiques (EEG).