1. La synthèse analogique

La synthèse analogique consiste à créer, à partir d’oscillateurs de base(générateurs de signaux électriques), un son.

Exemple : onde carrée

Décomposition de Fourier d’une onde carrée.

Les ondes de base générées sont souvent les ondes triangulaires, en dent de scie, carrées, sinusoïdales, impulsionnelles, etc.

Plusieurs oscillations sont généralement superposées pour donner un son dense et riche en harmoniques, souvent trop riche. Le traitement de l’onde qui s’en suivra sera de type soustractif, c’est à dire que des modules (filtres) vont enlever certaines harmoniques au son.

2. La synthèse FM

La synthèse FM (à modulation de fréquence) fonctionne sur un autre principe. Elle consiste à moduler l’onde de base de manière non linéaire. Elle permet donc, à partir d’une sinusoïde, de créer une onde complexe, comme on peut le voir clairement ci dessous :

Onde en dent de scie de 100 Hz modulée par une onde sinusoïdale de 400 Hz (Document : Sound Forge)

3. La synthèse numérique

Plus récente que les synthèses analogique et FM, la synthèse numérique utilise un tout autre procédé : un synthétiseur ou un sampler qui joue des échantillons sonores enregistrés et mémorisés dans une banque de sons. Il est capable, en lisant un échantillon plus ou moins vite, de transposer le son et ainsi de couvrir plusieurs octaves.

Le désavantage de ce type de procédé est qu’un son est plus court lorsqu’il est joué plus aigu, plus long lorsqu’il est joué plus grave, ce qui est incompatible avec un son acoustique dont la durée est indépendante de la hauteur de la note.

L’avantage certain est que les sources sonores de base sont infinies, et non plus limitées par quelques oscillateurs comme dans le cas de la synthèse analogique.

Qu’est-ce que la numérisation ?

L'opération de numérisation se réalise en théorie en deux étapes :

• échantillonnage,
• quantification.

L'échantillonnage consiste à passer d'un signal à temps continu (un signal électrique, un signal acoustique...), en une suite discrète de valeurs (valeurs mesurées à intervalles réguliers).

Signal discret - signal continu

• Signal à temps continu : par exemple :

• la hauteur du bouchon qui flotte sur l'eau,

• le signal électrique qu'utilise un amplificateur audio,

• le signal hertzien de modulation d'amplitude (AM), ou de fréquence (FM),

• la vitesse d'une voiture...

• Signal à temps discret :

• les mesures quotidiennes du taux de globules rouges dans le sang

• la donnée de la température au bulletin météo tous les matins

• le pourcentage de spectateurs regardant le journal de 20h d'un chaîne de télévision

• les mesures régulières de l'activité d'un volcan...

• Interprétation temporelle

L'interprétation temporelle est très simple : on mesure périodiquement la valeur d'un signal à temps continu. Par exemple, on mesure la vitesse d'une voiture toutes les 10 secondes et on reporte les points sur un graphe. Chaque mesure s'appelle un échantillon. La période d'échantillonnage est la période de temps séparant deux échantillons successifs. La fréquence d'échantillonnage ou taux d'échantillonnage s'exprime en hertz, et correspond à l'inverse de la période d'échantillonnage (un période d'échantillonnage de 10 s correspond à une fréquence d'échantillonnage de 0,1 Hz).

Dans un premier temps, la reconstruction du signal n'est possible que si les variations de celui-ci sont assez lentes, ou réciproquement si la période d'échantillonnage est assez fine.

La reconstruction en pratique consiste à maintenir constante la valeur de l'échantillon jusqu'à l'arrivée de l'échantillon suivant.

• Interprétation fréquentielle

D'un point de vue théorique, l'échantillonnage correspond à la "périodisation" du spectre. En conséquence, l'intégrité du signal est maintenue tant que les copies (les alias en anglais) du spectre ne se superposent pas l'une sur l'autre. Le phénomène de recouvrement des spectres est nuisible et s'appelle le repli spectral (ou aliasing en anglais). Une conséquence de cette interprétation est l'obtention du théorème d'échantillonnage : pour éviter le repli spectral, il faut et il suffit que le signal original soit à bande limitée et que la fréquence d'échantillonnage soit supérieure à deux fois la bande utile du signal. En pratique, le signal audio utile est limité par notre perception, c'est-à-dire 16 kHz, donc, la fréquence d'échantillonnage doit être supérieure à 32 kHz. Pour que le signal audio respecte les conditions du théorème d'échantillonnage, il faut s'assurer d'avoir éliminé toutes les composantes hautes fréquences à l'aide d'un filtre anti-repliement (anti-aliasing).

• Effet du repli spectral

Le repli spectral est nuisible :

• en vidéo où la chemise à rayures fait un moirage à l'écran,

• au cinéma ou à la télévision où les roues des voitures et des charrettes semblent tourner au ralenti dans un sens ou dans l'autre.

• Pratique de l'échantillonnage

Les signaux sonores ont en général peu d'énergie à haute fréquence.

La qualité de l'échantillonnage et de la restitution sonore dépend essentiellement de la qualité du filtre analogique anti-repliement. En particulier, le prix des cartes audio pour les ordinateurs personnels est essentiellement déterminé par la qualité des convertisseurs (et donc de la qualité des filtres anti-repliement). Par exemple, de nombreuses cartes bon marché ne possèdent pas de filtres anti-repliement adaptées à toutes les fréquences d'échantillonnage proposées.

La reconstruction avec des dispositifs bloqueurs induit une génération de composantes hautes fréquences non désirées. Il est nécessaire d'utiliser un filtre du même type que le filtre anti-repliement pour la conversion numérique/analogique.

Les techniques évoluées d'échantillonnages consistent à sur-échantillonner / sous-échantillonner. D'un point de vue théorique, cela consiste à déplacer le problème du filtrage anti-repliement du domaine analogique dans le domaine numérique, ce qui coûte beaucoup moins cher. C'est ce que l'on voit affiché sur les spécifications techniques des lecteurs de CD audio.

4. La synthèse à modélisation physique

Comme nous le verrons, un son acoustique est identifié par l’oreille humaine par certains caractères propres à l’instrument (attaque, évolution harmonique). Ainsi, il est venu récemment à l’idée des ingénieurs du son d’analyser les caractères audibles de l’instrument et de recréer par un algorithme certains de ces caractères : la forme de l’instrument, le matériau, le constituant, etc. Ainsi, il est à présent possible, par exemple, de créer virtuellement un violon en cuivre !