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Description
Analyse de la qualité audio numérique à travers des expérimentations en Python
Missions réalisées
Ce projet visait à explorer de manière expérimentale les notions fondamentales de traitement numérique du signal audio. Nous avons analysé comment les paramètres d’échantillonnage et de quantification influencent la qualité du son.
À l’aide de Python et de notebooks Jupyter, nous avons généré, modifié et visualisé différents signaux. L’objectif : comprendre concrètement pourquoi le choix d’un taux d’échantillonnage et d’un nombre de bits a un impact fort sur la restitution sonore.
Objectifs pédagogiques
- Appréhender le fonctionnement de la conversion A/N
- Mettre en pratique les notions de quantification, codage, aliasing
- Comparer des signaux audio à différentes résolutions
Outils & Méthodes
- Manipulation de signaux sinusoïdaux en Python
- Utilisation des bibliothèques :
numpy,scipy,matplotlib - Export et comparaison de fichiers WAV à différentes qualités
Résultats & analyses
- Visualisation claire de l’impact du sous-échantillonnage
- Identification du bruit de quantification à faible résolution
- Remise en question des standards “HD audio” dans le grand public
Compétences
Traitement du signal
Échantillonnage audio
Étude de l’impact de la fréquence d’échantillonnage sur la fidélité du signal
Compréhension du théorème de Nyquist-Shannon et visualisation des effets d’aliasing
Quantification
Comparaison de signaux quantifiés à 8, 16 et 24 bits
Mise en évidence de la perte d’information liée à la réduction du nombre de bits
Développement
Visualisation spectrale
Utilisation de bibliothèques comme `numpy`, `matplotlib` et `scipy`
Spectrogrammes, signaux temporels et bruit de quantification analysés avec clarté
Système
Compression & formats audio
Réflexion sur les limites de la HD audio et les compromis entre qualité et poids des fichiers
Esprit critique face au marketing de l’audio 'Hi-Res'
