Université Mohamed El Bachir El Ibrahimi - BBA
Faculté des Sciences et de la Technologie
Département d’électronique
2ere Année master: systèmes de télécommunications
Module : TP Technologie et protocoles pour le multimédia
Enseignant: Ghazali Fateh
TP N°1 :Traitement monomédia : standards audio (MP3)
Objectif :
Le but de ce TP est d’implémenter sous matlab un compresseur / décompresseur audio standard
MP3.
Standard MP3 : Un signal audio numérique est stocké sur un disque. L’intérêt de la compression est
de réduire la taille des fichiers audio en se basant sur l'analyse fréquentielle. Le compresseur standard
MP3 est l'abréviation de MPEG-1/2 Audio Layer 3. Ce format propose une bonne qualité sonore . Le
processus de compression /décompression
suivante:
audio standard MP3 est illustré dans la figure
Ecouter
seuillage
FFT
signal audio .wav
Ecouter
signal
décompressé
Coder les
fréquences
nulles(ex:RLE)
r: facteur de
compression
souhaité1:10
présentation
fréquentielle
signal compressé
IFFT
Décodeur
RLE
Manipulation 1 : implémentation de compresseur MP3
1- charger le fichier audio.wav , et écouter le son correspond à ce fichier.
2- appliquer la transformée de fourrier discrète (z=fft(y))
3- calculer la valeur du seuil s en fonction du facteur de compression (r) en suivant les étapes suivantes:
a- trier les valeurs du module de la transformée de Fourier : zs=sort(abs(z)) ;
b- chercher la valeur s en fonction du facteur de compression r : s=zs(round(N*(1-1/r)) ; (r=2).
4- enfin, mettre à 0 les valeurs inférieures au seuil s: z(abs(z)<s)=0.
5- Reconstituer le signal en appliquant la transformée de Fourier inverse : y_comp=ifft(z)
a- écouter le son du signal restitué. commenter le résultat.
b- calculer l'erreur quadratique moyenne EQM entre le signal original et le signal restitué.
6- Refaire les questions 3-4-5 pour les différentes valeurs r(r=3:10). Ensuite, déterminer la valeur
optimale de r en tenant compte le critère de perception humaine et le critère basé EQM .
Manipulation 2 : Amélioration : représentation temps-fréquence
1- Découper le signal en morceaux. Par exemple, on peut découper en morceaux de 1024 échantillons
2- appliquer la manipulation précédente pour chaque marceau
3- comparer vos résultats