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Sujet de la discussionPosté le 10/08/2013 à 07:12:23Transformée de Hilber-Huang
Bonjour,
il n'y a, a priori, aucun message discutant de l'utilité de la transformée de Hilbert-Huang en traitement et synthèse sonore. Savez-vous s'il existe des VST utilisant cet algorithme ?
Un petit lien : https://en.wikipedia.org/wiki/Hilbert%E2%80%93Huang_transform
Il ne semble pas y avoir beaucoup de références en français.
EraTom
2282
AFicionado·a
Membre depuis 14 ans
2Posté le 10/08/2013 à 13:19:28
Je ne suis pas sûr que ce soit super intéressant...
Le truc que je trouve particulièrement étrange c'est l'utilisation arbitraires des splines (il existe d'autres méthodes) pour l'interpolation des extrémums afin de retrouver l'enveloppe :
- La transformation d'Hilbert permet normalement de le faire https://kurage.nimh.nih.gov/meglab/Meg/HilbertTransform
- Les splines imposent des dynamiques qui ne correspondent pas à celle d'un signal audio,
- Avec cette méthode de recherche des max et min ; que ce passe-t-il pour un signal entaché de bruit ?
C'est le 3ème point qui semble faible ; si le niveau de bruit est relativement important (SNR à préciser) tu peux obtenir des enveloppes totalement différentes d'une réalisation à une autre et ça à un gros impact sur la décomposition finale avec la création de gros artefacts.
(En parcourant les publi de Huang &co je ne trouve d'ailleurs pas de discussion ou de simulation montrant le comportement pour de faibles SNR).
Ce que je veux dire par là c'est que depuis 1998 il n'y a toujours pas de fondement mathématique rigoureux : parfois ça marche super bien, parfois ça ne marche pas du tout, et "on" ne sait pas vraiment pourquoi.
Huang le dit lui-même dans un papier de 2008 et la situation n'a pas avancée. https://www.msri.org/people/members/2008cc/Projects/Project_5B_Ice_Core_EMD/HuangWu_EMD_RevGeo_2008.pdf
§8 Conclusion [118]
Disons que s'il y a un intérêt à creuser cette méthode (et je n'en suis pas vraiment convaincu) elle est loin d'être mature et maîtrisée ; il faudra que ça passe par des fondements mathématiques rigoureux pour expliciter le comportement de cet algo.
On est très loin du niveau des travaux de Sabine van Huffel (et de tous ceux qui s'en inspirent), par exemple, sur les décompositions en sous-espace signal / bruit pour l'estimation des paramètres d'un modèles sinusoïdes amorties, par exemple, qui tardent toujours à s'imposer dans l'audio grand public.
0
[ Dernière édition du message le 10/08/2013 à 13:21:14 ]
plutonak
1101
AFicionado·a
Membre depuis 19 ans
3Posté le 10/08/2013 à 15:19:10
merci pour cette réponse détaillée. En effet, cette transformée est empirique et donc sans base mathématique solide. Je me disais juste qu'il y avait peut-être quelque chose à extraire de cet algorithme pour créer des effets particuliers.