Numéro
J. Phys. Colloques
Volume 51, Numéro C2, Février 1990
Premier Congrès Français d'Acoustique / First French Conference on Acoustics
Page(s) C2-757 - C2-760
DOI https://doi.org/10.1051/jphyscol:19902176
Premier Congrès Français d'Acoustique / First French Conference on Acoustics

J. Phys. Colloques 51 (1990) C2-757-C2-760

DOI: 10.1051/jphyscol:19902176

DÉTECTION ET SUPPRESSION DE BRUITS IMPULSIONNELS APPLIQUÉS À LA RESTAURATION D'ENREGISTREMENTS ANCIENS

S. MONTRESOR1, J.C. VALIERE1 et M. BAUDRY2

1  Université du Maine, Laboratoire d'Acoustique, Route de Laval, BP. 535, F-72017 Le Mans Cedex, France
2  Université du Maine, Laboratoire d'Informatique, Route de Laval, BP. 535, F-72017 Le Mans Cedex, France


Résumé
Une méthode automatique de détection et de suppression des bruits impulsionnels dégradant les enregistrements phonographiques est présentée. L'utilisation d'un filtre dont la bande passante se situe en dehors de la bande utile du signal, constitue le principe essentiel de la détection. Différents filtres sont proposés du point de vue des performances de détection, y compris des ondelettes à support compact. On montre notamment l'influence du paramètre de régularité. Pour la reconstitution du signal, on compare deux techniques. L'une paramétrique utilise la prédiction linéaire, avant et arrière. La seconde utilise une décomposition sur une base d'ondelettes orthogonales, dans laquelle on effectue une interpolation des coefficients d'ondelettes.


Abstract
An automatic method for detecting and suppress impulsive noises which degrade gramophone records is described. The basic principle of the detection is a linear filtering which selects signals in a frequency range where the musical signal does not exist. Different kind of filters are composed according to the performances of the detection, including compactly supported Wavelets. The influence of the regularity parameter is shown. Two methods of reconstructing the signal are presented. The first one uses a parametric estimation, with backward-forward linear prediction. The second method uses an orthonormal Wavelet decomposition, in which a Wavelet coefficient interpolation is performed.