{"id":65670,"date":"2022-08-31T16:40:02","date_gmt":"2022-08-31T14:40:02","guid":{"rendered":"https:\/\/reviews.tn\/news\/utilisation-dune-architecture-gan-pour-restaurer-des-fichiers-musicaux-fortement-compresses\/"},"modified":"2022-09-01T13:56:56","modified_gmt":"2022-09-01T11:56:56","slug":"utilisation-dune-architecture-gan-pour-restaurer-des-fichiers-musicaux-fortement-compresses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reviews.tn\/news\/utilisation-dune-architecture-gan-pour-restaurer-des-fichiers-musicaux-fortement-compresses\/","title":{"rendered":"Utilisation d’une architecture GAN pour restaurer des fichiers musicaux fortement compress\u00e9s"},"content":{"rendered":"

\ud83c\udfb6 2022-08-31 16:40:02 – Paris\/France. <\/strong>
\n<\/p>\n

Spectrogrammes de (a) extraits audio originaux, (b) versions MP3 32kbit\/s correspondantes, et (c), (d), (e) restaurations avec diff\u00e9rents bruits z \u00e9chantillonn\u00e9s al\u00e9atoirement \u00e0 partir de N (0,I). Cr\u00e9dit : Lattner & Nistal.<\/p>\n

Au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies, les informaticiens ont d\u00e9velopp\u00e9 des technologies et des outils de plus en plus avanc\u00e9s pour stocker de grandes quantit\u00e9s de musique et de fichiers audio dans des appareils \u00e9lectroniques. Une \u00e9tape importante pour le stockage de la musique a \u00e9t\u00e9 le d\u00e9veloppement de la technologie MP3 (c’est-\u00e0-dire MPEG-1 couche 3), une technique pour compresser des s\u00e9quences sonores ou des chansons dans de tr\u00e8s petits fichiers qui peuvent \u00eatre facilement stock\u00e9s et transf\u00e9r\u00e9s entre appareils.\n <\/p>\n

L’encodage, l’\u00e9dition et la compression des fichiers multim\u00e9dias, y compris les fichiers PKZIP, JPEG, GIF, PNG, MP3, AAC, Cinepak et MPEG-2, sont r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 l’aide d’un ensemble de technologies connues sous le nom de codecs. Les codecs sont des technologies de compression avec deux composants cl\u00e9s\u00a0: un encodeur qui compresse les fichiers et un d\u00e9codeur qui les d\u00e9compresse.<\/p>\n

Il existe deux types de codecs, les codecs dits sans perte et avec perte. Lors de la d\u00e9compression, les codecs sans perte, tels que les codecs PKZIP et PNG, reproduisent exactement le m\u00eame fichier que les fichiers d’origine. Les m\u00e9thodes de compression avec perte, en revanche, produisent un fac-simil\u00e9 du fichier original qui sonne (ou ressemble) \u00e0 l’original mais occupe moins d’espace de stockage dans les appareils \u00e9lectroniques.<\/p>\n

Les codecs audio avec perte fonctionnent essentiellement en compressant les flux audio num\u00e9riques, en supprimant certaines donn\u00e9es, puis en les d\u00e9compressant. G\u00e9n\u00e9ralement, la diff\u00e9rence entre le fichier original et le fichier d\u00e9compress\u00e9 est difficile ou impossible \u00e0 percevoir pour les humains.<\/p>\n

Cependant, lorsque les codecs avec perte utilisent des taux de compression \u00e9lev\u00e9s, ils peuvent introduire des d\u00e9gradations et alt\u00e9rer de mani\u00e8re perceptible les signaux audio. R\u00e9cemment, des informaticiens ont tent\u00e9 de surmonter cette limitation des codecs avec perte et d’am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des fichiers compress\u00e9s en utilisant des techniques d’apprentissage en profondeur.<\/p>\n

Des chercheurs de Sony Computer Science Laboratories (CSL) ont r\u00e9cemment d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle m\u00e9thode d’apprentissage en profondeur pour am\u00e9liorer et restaurer la qualit\u00e9 des chansons et des enregistrements audio fortement compress\u00e9s (c’est-\u00e0-dire des fichiers audio compress\u00e9s par des codecs avec perte avec des taux de compression \u00e9lev\u00e9s). Cette m\u00e9thode, introduite dans un article pr\u00e9-publi\u00e9 sur arXiv, est bas\u00e9e sur les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN), des mod\u00e8les d’apprentissage automatique dans lesquels deux r\u00e9seaux de neurones \u00ab\u00a0concourent\u00a0\u00bb pour faire des pr\u00e9dictions de plus en plus pr\u00e9cises ou fiables.<\/p>\n

\u00ab\u00a0De nombreux travaux ont abord\u00e9 le probl\u00e8me de l’am\u00e9lioration audio et de la suppression des artefacts de compression \u00e0 l’aide de techniques d’apprentissage en profondeur\u00a0\u00bb, ont \u00e9crit Stefan Lattner et Javier Nistal dans leur article. \u00ab\u00a0Cependant, seuls quelques travaux abordent la restauration de signaux audio fortement compress\u00e9s dans le domaine musical. Dans cette \u00e9tude, nous testons un g\u00e9n\u00e9rateur stochastique pour une architecture de r\u00e9seau antagoniste g\u00e9n\u00e9ratif (GAN) pour cette t\u00e2che.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Comme les autres GAN, le mod\u00e8le cr\u00e9\u00e9 par Lattner et Nistal est compos\u00e9 de deux mod\u00e8les distincts, appel\u00e9s \u00ab\u00a0g\u00e9n\u00e9rateur (G)\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0critique (D)\u00a0\u00bb. Le g\u00e9n\u00e9rateur re\u00e7oit un extrait d’un signal audio musical compress\u00e9 en MP3, repr\u00e9sent\u00e9 par un spectrogramme (c’est-\u00e0-dire une repr\u00e9sentation visuelle des fr\u00e9quences du spectre d’un signal audio).<\/p>\n

Le g\u00e9n\u00e9rateur apprend en permanence \u00e0 produire une version restaur\u00e9e de ce signal d’origine, dont la taille est inf\u00e9rieure. Pendant ce temps, le composant critique de l’architecture GAN apprend \u00e0 faire la distinction entre les fichiers originaux de haute qualit\u00e9 et les versions restaur\u00e9es, rep\u00e9rant ainsi les diff\u00e9rences entre eux. En fin de compte, les informations recueillies par le critique sont utilis\u00e9es pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des fichiers restaur\u00e9s, en veillant \u00e0 ce que la musique ou les donn\u00e9es audio pr\u00e9sentes dans les fichiers restaur\u00e9s soient aussi fid\u00e8les que possible \u00e0 celles de l’original.<\/p>\n

Lattner et Nistal ont \u00e9valu\u00e9 leur architecture bas\u00e9e sur GAN dans une s\u00e9rie de tests, qui visaient \u00e0 d\u00e9terminer si leur mod\u00e8le pouvait am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des entr\u00e9es MP3 et g\u00e9n\u00e9rer des \u00e9chantillons compress\u00e9s de meilleure qualit\u00e9 et plus proches d’un fichier original que ceux cr\u00e9\u00e9s par d’autres mod\u00e8les de base pour la compression audio. Leurs r\u00e9sultats \u00e9taient tr\u00e8s prometteurs, car ils ont constat\u00e9 que les restaurations du mod\u00e8le de fichiers MP3 fortement compress\u00e9s (16 kbit\/s et 32 \u200b\u200bkbit\/s) \u00e9taient g\u00e9n\u00e9ralement meilleures que les fichiers compress\u00e9s d’origine, car elles sonnaient mieux pour les auditeurs humains experts. Lors de l’utilisation de taux de compression plus faibles (64 kbit\/s mono), en revanche, l’\u00e9quipe a constat\u00e9 que leur mod\u00e8le obtenait des r\u00e9sultats l\u00e9g\u00e8rement inf\u00e9rieurs \u00e0 ceux des outils de compression MP3 de base.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous effectuons une \u00e9valuation approfondie des diff\u00e9rentes exp\u00e9riences en utilisant des mesures objectives et des tests d’\u00e9coute\u00a0\u00bb, ont d\u00e9clar\u00e9 Lattner et Nistal. \u00ab\u00a0Nous constatons que les mod\u00e8les peuvent am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des signaux audio par rapport aux versions MP3 pour 16 et 32 \u200b\u200bkbit\/s et que les g\u00e9n\u00e9rateurs stochastiques sont capables de g\u00e9n\u00e9rer des sorties plus proches des signaux d’origine que celles des g\u00e9n\u00e9rateurs d\u00e9terministes.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Dans le cadre de leur \u00e9tude, les chercheurs ont \u00e9galement montr\u00e9 que leur architecture pouvait g\u00e9n\u00e9rer et ajouter avec succ\u00e8s un contenu haute fr\u00e9quence r\u00e9aliste qui am\u00e9liorait la qualit\u00e9 audio des chansons compress\u00e9es. Le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 comprenait des \u00e9l\u00e9ments percussifs, une voix chant\u00e9e produisant des sifflantes ou des plosives (c’est-\u00e0-dire des sons \u00ab s \u00bb et \u00ab t \u00bb) et des sons de guitare.<\/p>\n

\u00c0 l’avenir, le mod\u00e8le qu’ils ont cr\u00e9\u00e9 pourrait aider \u00e0 r\u00e9duire consid\u00e9rablement la taille des fichiers musicaux MP3 sans alt\u00e9rer leur contenu ni cr\u00e9er d’erreurs facilement perceptibles. Cela pourrait avoir des implications importantes pour le stockage et la transmission de musique sur les applications de Streaming<\/a> (par exemple, Spotify, Apple Music, etc.) et les appareils \u00e9lectroniques modernes, y compris les smartphones, les tablettes et les ordinateurs.\n <\/p>\n

\n

Google Lyra permettra les appels vocaux pour un autre milliard d’utilisateurs<\/p>\n

\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tPlus d’information:<\/strong>
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tStefan Lattner, Javier Nistal, Restauration stochastique d’audio musical fortement compress\u00e9 \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs. arXiv:2207.01667v1 [cs.SD]arxiv.org\/abs\/2207.01667<\/p>\n

\n \u00a9 2022 R\u00e9seau Science X\n <\/p>\n

\n Citation<\/strong>: Utilisation d’une architecture GAN pour restaurer des fichiers musicaux fortement compress\u00e9s (2022, 31 ao\u00fbt) r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 le 1er septembre 2022 sur https:\/\/techxplore.com\/news\/2022-08-gan-architecture-heavily-compressed-music.html\n <\/p>\n

Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute utilisation loyale \u00e0 des fins d’\u00e9tude ou de recherche priv\u00e9e, aucune partie ne peut \u00eatre reproduite sans l’autorisation \u00e9crite. Le contenu est fourni seulement pour information.\n <\/p>\n

SOURCE : Reviews News<\/a><\/em> <\/p>\n

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