SAÉ 2.2 · Traitement du signal

Mesurer et caractériser un signal ou un système

2ᵉ semestre — IUT Nancy-Brabois
Étudiant : Tom Hennequin

Cette SAÉ m'a permis de découvrir la synthèse sonore par modèle physique en Matlab, à travers l'implémentation de l'algorithme de Karplus-Strong pour simuler le son d'une guitare à corde pincée.

Illustration SAÉ 2.2 — Synthèse Karplus-Strong

Objectifs et principes abordés

La SAÉ 2.2 avait pour objectif de nous familiariser avec les traitements fondamentaux des signaux numériques, notamment le filtrage et la synthèse sonore. Le cœur du projet reposait sur l'algorithme de Karplus-Strong, un modèle de corde pincée permettant de générer des sons réalistes de guitare sous Matlab. Pour cela, nous avons travaillé avec une fréquence d'échantillonnage de 44 100 Hz (qualité CD) et étudié plusieurs blocs essentiels : la génération d'un bruit blanc court appelé « noise burst », une ligne à retard de longueur L, et un filtre passe-bas d'ordre 1 calculant la moyenne de deux échantillons consécutifs. L'ensemble de ces éléments forme une boucle de rétroaction qui, à chaque itération, produit un signal dont le contenu fréquentiel s'enrichit progressivement en harmoniques, imitant ainsi le comportement naturel d'une corde de guitare qui vibre puis s'amortit.

Résultats obtenus

Les résultats obtenus correspondent dans l'ensemble aux attentes du sujet. J'ai réussi à implémenter la boucle principale de l'algorithme en complétant le programme Matlab fourni, à générer différentes notes musicales en modifiant la fréquence F0, et à visualiser aussi bien le signal temporel que son spectre fréquentiel. J'ai également pu vérifier que les pics du spectre apparaissaient bien aux fréquences multiples de F0, confirmant la présence des harmoniques caractéristiques d'un instrument à cordes. En fin de projet, j'ai joué une courte partition en enchaînant plusieurs notes et en y ajoutant un effet guitare de type saturation.

Réussites

Parmi mes réussites, je retiens avant tout la compréhension du fonctionnement global de l'algorithme de Karplus-Strong et la manière dont chaque bloc contribue à la qualité du son synthétisé. J'ai également réussi à implémenter correctement la ligne à retard sous forme de tableau décalé à chaque pas d'échantillonnage, ce qui était la partie la plus délicate du programme. La visualisation du spectre m'a permis de vérifier concrètement la cohérence des résultats avec la théorie : les harmoniques apparaissaient bien aux multiples de F0. Enfin, j'ai apprécié la partie créative du projet, qui consistait à jouer une partition de mon choix avec un effet ajouté.

Difficultés rencontrées

Les principales difficultés ont porté sur la compréhension de la boucle de rétroaction et l'ordre dans lequel les opérations devaient être réalisées à chaque itération. Il fallait être rigoureux sur la mise à jour de la ligne à retard, car une erreur d'indice ou d'ordre d'exécution produisait un son incorrect ou silencieux. La notion de réponse en fréquence du filtre passe-bas m'a également demandé un effort de compréhension supplémentaire, notamment pour interpréter les résultats obtenus avec la fonction freqz de Matlab. J'ai surmonté ces difficultés en relisant attentivement les équations du sujet et en testant mon code pas à pas, en affichant les valeurs intermédiaires pour vérifier chaque étape.

Prise de recul et pistes d'amélioration

Avec le recul, je pense que j'aurais pu davantage explorer l'influence du paramètre a sur l'amortissement de la note, et prendre plus de temps pour comparer différents effets guitare avant d'en choisir un. Si je devais refaire ce projet, je commencerais par structurer mon code en fonctions séparées pour chaque bloc (génération du bruit, filtrage, synthèse), ce qui rendrait le programme plus lisible et plus facile à modifier. Je pourrais également approfondir l'implémentation d'effets plus complexes comme le chorus ou le délai, qui nécessitent une bonne maîtrise des lignes à retard, concept directement réutilisable depuis cet algorithme.

Cette SAÉ m'a offert une introduction concrète au traitement du signal audio et m'a montré comment des principes mathématiques simples peuvent aboutir à un résultat sonore convaincant, ce qui m'a donné envie d'explorer davantage ce domaine.

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