2012-2013 GENIE ELECTRIQUE Anne 5 - Sem. 9

2.9.3T Traitement numrique II Obligatoire

Crdits ECTS : 3

US Credits : 1.50

Intervenants : Youssef Daher (I) Joumanah Farah (II) Rima Hleiss (III).

Langue : Franais/French

Heures totales lve : 48 h

Priode : du 01 Octobre au 15 Fvrier

Acquis de la formation

Ce cours propose un tour d'horizon rapide des bases du traitement de la parole et de l'image. Les applications en traitement de la parole seront prsentes en insistant sur les techniques de prdiction linaire (finalit de compression de signaux de parole). En traitement d'image, l'objectif sera de sensibiliser les lves sur les particularits et les problmes inhrents l'extension en deux dimensions des signaux ainsi que la comprhension des notions utilises dans le traitement numrique de la parole et de limage, tant du point de vue algorithmique que mathmatique. Aprs avoir suivi le cours, l'tudiant sera en mesure de:

Acqurir une bonne vision des outils de traitement d'images Implmenter des algorithmes pour le rehaussement et la restauration d'images en utilisant diverses mthodes

numriques telles que les transformes de Fourier, les ondelettes, etc. Appliquer les principales mthodes de traitement numrique du signal pour l'analyse, la compression, la

synthse et la reconnaissance de la parole. Connatre les proprits acoustiques de la parole qui sont pertinentes aux problmes de codage, synthse et

reconnaissance.

Prrequis

Il est conseill d'avoir suivi des cours de traitement numrique 1 et de signaux et systmes linaires.

Contenu

A. Traitement dimages

1. Aspects gnraux du traitement dimages. 2. Vision humaine et capteurs dimages.

Rappels doptique, Perception humaine de la lumire monochromatique et de la couleur, Modle de lil.

3. Caractrisation et traitement de limage. Modlisation mathmatique de limage, Numrisation, Amlioration, Restauration, Filtrage bi-indiciel.

4. Analyse et comprhension des images.

Extraction de primitives, Recherche de contours et de lignes, Analyse de texture, Segmentation, Codage et compression d'images, Analyse morphologique, Techniques rcentes danalyse et de compression (MPEG, JPEG).

5. Applications.

Illustration temps rel des confrences de base, Imagerie mdicale.

B. Traitement de la parole

6. Introduction

La parole - moyen fondamental de communication entre les humains, Gnralits sur le signal vocal. 7. Production et perception de la parole.

Aperu anatomique, Mcanisme de la phonation, Phontique articulatoire, Acoustique de la phonation, Modlisation de la production de la parole, Mcanisme de l'audition, Psychoacoustique, Masquage et bandes critiques.

8. Analyse et modlisation de la parole.

Traitement court terme, Analyse temporelle, Analyse spectrale et spectro-temporelle, Analyse cepstrale, Analyse base sur la prdiction linaire, Estimation des formants et de la priode du fondamental.

9. Compression et codage de la parole.

Codeurs d'onde (MIC, MICD, MICDA), Codage en sous-bandes, Vocodeurs, Quantification vectorielle, Codage par dictionnaire d'excitations (CELP).

10. Synthse de la parole.

Prosodie. Synthse directe, Synthse travers un modle, Simulation du conduit vocal, Synthse partir d'un texte.

11. Reconnaissance de la parole.

Comparaison dynamique (DTW, Mthodes statistiques (modles de Markov cachs, algorithmes de Baum-Welch et de Viterbi), Reconnaissance de mots isols et enchans.

Bibliographie

Christian Gargour, Traitement numrique des signaux, 2me

dition, Presses de lUniversit de Qubec, 2011. Ren Bouillot, Cours de traitement numrique de limage, DUNOD, 2005. GONZALEZ, WOODS et EDDINS, Digital Image Processing Using MATLAB, PrenticeHall, 2004. BOLON, P., J.M. CHASSERY, J.P. COCQUEREZ, D. DEMIGNY, C. GRAFFIGNE, A. MONTANVERT, S. PHILIPP, R., ZBOUDJ et J. ZRUBIA, Analyse dimage : filtrage et segmentation, Masson, 1995. Ph. Destuynder, Analyse et traitement des images numriques, Herms. Ren Boite, Herv Bourlard, Thierry Dutoit, Jol Hancq et henri Leich, Traitement de la parole, PPUR, 2000.

Lien valuation-comptences

Deux examens, l'un la mi-session, l'autre la fin de la session. Contrle continu (CC) Date : Mi-session Examen final (EF) Date : Fin de session

Note finale : 0.4*[Min (CC, EF)] + 0.6*[Max (CC, EF)]