restauration sonore

Cet article décrit la chaîne d'enregistrement et de lecture magnétique du son dans un magnétophone analogique professionnel. Le concept technologique du magnétophone repose sur trois entités distinctes.

• La première électrique concerne l'alimentation du magnétophone, relativement complexe, devant fournir de la puissance pour les moteurs de la platine, des tensions régulées pour les différents types asservissements et une tension régulée symétrique caractéristique pour le signal audio.
• La seconde mécanique concerne le transport du ruban magnétique, les systèmes de régulation de tension de bande, les guides-bandes, ainsi que toutes les pièces qui sont en contact avec la bande.
• La troisième électronique concerne le traitement du signal audio, ainsi que tous les systèmes de commutation, d'asservissement et de service.

Le traitement du signal audio se situe essentiellement au niveau de la chaîne d'enregistrement et de lecture du magnétophone, après les circuits de préamplification.

1 - Entrée audio canal gauche

Circuit d'enregistrement

Ce circuit comprend :

2 - Réglage du niveau nominal d'enregistrement

3 - Amplificateur d'enregistrement

L'adaptation avec la tête d'enregistrement se fait en courant : c'est-à-dire que l'impédance de sortie de l'amplificateur doit être très élevée par rapport à l'impédance de la tête pour travailler à courant constant dans la bande passante utile.

Les fréquences élevées sont amplifiées avec une pente de + 12 dB / Octave jusqu'à une fréquence dépendant de la vitesse d'enregistrement. Au delà de cette fréquence la pente est ramenée à + 6 dB / Octave jusqu'à une fréquence double.

Ce circuit comprend un réseau de correction normalisé pour chaque vitesse en fonction des normes NAB et CCIR.

4 - Correcteur des fréquences aiguës pour chaque vitesse

            9,5 cm/s

            19,05 cm/s

            38,1 cm/s

Ce correcteur permet de compenser les petites variations d'efficacité entre les têtes et les variations dues à l'usure.

Il permet également de s'adapter à un type de bande déterminée en fonction de sa réponse aux fréquences élevées.

5 - Circuit de blocage HF.

Ce circuit bouchon est accordé sur la fréquence de polarisation HF, il permet d'éviter un retour du courant sur la sortie de l'amplificateur.

6 - Switch pour le passage du signal BF en mode d'enregistrement.

7 - Circuit de mélange du signal BF et du signal de polarisation HF.

Circuit de polarisation

Ce circuit comprend:

8 - Réglage du niveau de polarisation pour chaque vitesse

9 et 16 - Switch pour le passage du courant d'effacement

10 - Diviseur et circuit de mise en forme pour le courant d' effacement

11 - Oscillateur à quartz ou fréquence fournie par un microprocesseur

12 - Circuit de commutation

14 - Commande de vitesse ( Slow - Medium - Fast)

15 - Commande d'enregistrement pour le canal audio droit

17 - Entrée audio canal droit

Têtes magnétiques

Matériau magnétique : ferrite, mumétal, l'alfénol, vacodur ou l'alfésil

Tête d'effacement :

Matériau : Ferrite

Entrefers : 100 à 200 microns

Self : O, 1 à 2 mH

Courant : 60 à 200 mA

Résistance / 0,5 à 3 Ohms

La tête est parcourue par un courant alternatif à haute fréquence de 80 à 150 KHz.

En passant devant la tête, la piste magnétique est soumise à un champ croissant puis décroissant. L'oxyde décrit un cycle d'hystérésis qui tend vers O.

Tête d'enregistrement :

Entrefers : 7 à 15 microns

Self : 4 à 10 mH

La surface de contact avec la bande et la qualité d'usinage de cette surface ont une grande importance sur le bruit de modulation et la durée des drops.

Tête de lecture :

La largeur de l'entrefer doit être au moins deux fois plus petit que la plus petite longueur d'onde à reproduire.

La surface de contact avec la bande et la dimension du circuit magnétique ont une influence sur la courbe de réponse aux basses fréquences. Les accidents de réponse se situent dans la bande de 40 à 250 Hz (+- 3 dB). Des shunts en baryum sont souvent intégrés dans le circuit magnétique ou dans le blindage pour amortir ces résonances. Dans certains cas, des filtres résonants inverses sont intégrés dans l'amplificateur.

Entrefer : 2 à 5 microns

Self : 50 à 100 mH

18 - Entrefer piste droite tête d'effacement

19 - Entrefer piste droite tête d'enregistrement

20 - Entrefer piste droite tête de lecture

21 - Entrefer piste gauche tête d'effacement

22 - Entrefer piste gauche tête d'enregistrement

23 - Entrefer piste gauche tête de lecture

24 - Circuit crosstalk

ce circuit permet d'atténuer la diaphonie entre deux pistes.

Cette diaphonie provient essentiellement du couplage entre les circuits magnétiques et les pistes sur la bande magnétique.

Elle est localisée dans les basses fréquences. Il est possible de diminuer le niveau de diaphonie en mélangeant en opposition de phase, le retour des amplificateurs de lecture des pistes perturbatrices avec le signal principal de chaque amplificateur de lecture.

Circuit de lecture

Ce circuit comprend :

25 - Amplificateur de lecture

Cette électronique doit permettre d'amplifier des signaux très faibles à fréquences basses, et supporter des niveaux élevées dans les fréquences élevées.

Le niveau en sortie de la tête de lecture est proportionnel au taux d'accroissement du flux magnétique et donc le niveau de sortie augmente avec la fréquence de 6 dB par octave (en supposant le flux à l'enregistrement constant).

Une égalisation est utilisée en lecture afin de corriger cette pente de la réponse en fréquence. Aux hautes fréquences, la longueur d'onde enregistrée sur la bande est très petite (en d'autres termes la distance entre deux inversions du flux magnétique est très petite). Plus la vitesse de défilement de la bande est élevée et plus la longueur d'onde enregistrée sera grande. A une certaine fréquence, la longueur d'onde égalera la largeur d'entrefer de la tête de lecture et le flux résultant dans la tête sera nul, aucun courant n'étant alors induit. La conséquence est l'apparition d'une fréquence de coupure en lecture (fréquence d'extinction) qu'on essaye de rendre aussi élevée que possible.

L'effet d'entrefer est notable au-dessous de la fréquence de coupure et il en résulte une décroissance progressive de la réponse en fréquences lorsque la longueur d'onde devient proche de la largeur de l'entrefer. Il est clair que la fréquence de coupure sera plus basse aux faibles vitesses de défilement (dans ce cas la longueur d'onde enregistrée est petite) qu'aux vitesses élevées

pour une largeur d'entrefer donnée.

Aux basses fréquences, la longueur d'onde enregistrée se rapproche des dimensions de la longueur de bande qui est en contact avec la tête.

Diverses soustractions et annulations se produisent alors, lorsque le flux magnétique provenant de la bande ne passe pas entièrement dans la tête ou lorsque le flux emprunte un "court-circuit" à travers la tête. Le résultat est l'apparition aux basses fréquences de "bosses" dans la réponse en fréquences.

Sur un plan électronique, il convient de donner au gain de l'amplificateur de lecture, une courbe en fonction de la fréquence, qui soit complémentaire de celle obtenu à travers la tête de lecture, c'est-à-dire une courbe qui aura une décroissance de gain de 6 dB par octave.

Dans un amplificateur bouclé d'une contre-réaction, on peut concevoir une structure capacitive puisque le gain obtenu est inversement proportionnel à l'impédance de la boucle de contre-réaction.

L'impédance d'une capacité est : 

Or lorsque w va augmenter, l'impédance va diminuer. Il en est de même pour l'amplificateur. En conséquence, il convient de stabiliser le gain de l'amplificateur.

Pour cela on place en série une résistance et une capacité dans la boucle de contre-réaction pour  que le produit de R.C. w  soit égal à 1.

L'amplificateur de lecture comprend également un réseau de correction normalisé pour chaque vitesse.

26 - Correcteur des fréquences aiguës pour chaque vitesse.

Ce correcteur permet d'ajuster les fréquences aiguës à la mise en place d'une nouvelle tête (tolérances de fabrication) et de compenser l'usure du circuit magnétique (chute des aiguës quand l'entrefer s'élargit).

27 - Blocage HF

Ce filtre permet d'atténuer une résiduelle HF issue de l'oscillateur ou des diviseurs. Cette résiduelle peut remonter les lignes d'alimentation malgré les découplages, ou encore provenir d'un couplage entre têtes, liaisons ou cartes. Il se situe généralement devant l'amplificateur de ligne. Le signal résiduel doit être suffisamment atténué pour se situer au moins 10 dB sous le bruit de fond.

28 - Réglage du niveau nominal de lecture correspondant à la piste gauche

29 - Switch de coupure du signal en lecture

30 - Sortie du signal audio (canal gauche)

31 - Commande de coupure du signal provenant des fonctions de la cinématique

32 - Sortie du signal audio (canal droit)

Une page consacrée à l'enregistrement magnétique du son est publiée sur le site.

En voici le sommaire :

- Rappel Historique

- Aimantation et induction rémanente

- Origine moléculaire de l'aimantation

- Hystérésis et champ coercitif

- Analyse du principe d'enregistrement

- Influence de l'impédance de la tête d'enregistrement

- Analyse de la non-linéarité du principe magnétique d'enregistrement

- Rôle de la polarisation dans l'enregistrement magnétique

- Polarisation par courant alternatif haute-fréquence

- Analyse du principe de lecture magnétique

- Principe de l'effacement magnétique

- Optimisation de la polarisation

- Normes en enregistrement-lecture

- Vitesses de défilment de la bande magnétique

- Fomats de la bande magnétique

W43 Waves

Le programme de traitement W43 de chez Waves est un réducteur de bruit de fond efficace et relativement simple au niveau de son utilisation. Waves fait référence au réducteur de bruit analogique Dolby Cat  N°43 (Academy Award for Technical Achievement, 1988) utilisé et très apprécié à une certaine époque en post-production. Le W43 diffère du W.N.S ( Waves Noise Suppressor), au niveau des réglages et des fonctionnalités. Son concept algorithmique, au niveau du traitement de signal, reste cependant assez proche du WNS, ou du DNS 3000 de Cedar. La simplicité d’usage de ce programme lui permet de s’insérer rapidement dans une voie de traitement , en post-production.

Le W43 supporte la résolution en 24 bits et jusqu’à 192 KHz en échantillonnage. Il existe au format TDM, RTAS, AS, VST et Audio Units., en version Windows et Mac OSX. Ce programme existe également dans le « bundle » Mercury de chez Waves.

Le W43 réduit les bruits de fond résiduels (broadband noise) à faible ou large bande avec un spectre de fréquences relativement invariant, comme les bruits issus de générateur, de moteurs, de groupe électrogène, de systèmes de climatisation, mais également certaines ambiances relativement dense proches du fond sonore. La réduction de bruit sera d’autant plus efficace que l’écart de niveaux entre les sons utiles et le bruit de fond sera élevé.

Les commandes du W43 sont les suivantes :

• Une commande par un potentiomètre rectiligne du type « Threshold » gradué de -3db à + 3db avec un 0 dB calibré à -39 dB FS. Cette commande de seuil fixe le niveau à partir duquel la réduction devient effective.

• Quatre potentiomètres rectilignes gradués de +2dB à -4dB , chacun étant accordé sur une bande de fréquences permettant ainsi de mieux cibler la part de bruit de fond que l’on souhaite réduire en fonction du spectre fréquentiel.

Potentiomètre Low : 30Hz – 80 Hz

Potentiomètre Low  Mid : 80 Hz – 1 KHz

Potentiomètre High Mid : 1 KHz – 3 KHz

Potentiomètre High : 3 KHz – 20 KHz

• Le bouton « engage » active ou désactive le processus de réduction de bruit.

L’ensemble de ces commandes constitue l’essentiel des réglages du W43.

Cela peut paraître succinct, toutefois l’efficacité se retrouve bien dans les résultats.

Le réglage résultant est donc déterminé par le choix d’un niveau « Threshold » et par un niveau de réduction centré sur une ou plusieurs plages de fréquence.

La barre d’outils propre au programme de traitement Waves propose les fonctions suivantes :

Undo : annule les dernières actions jusqu’à 32 actions.

Redo : active les dernières actions jusqu’à 32 actions.

Setup A/B : Commutation entre deux réglages.

Cette fonction permet de comparer différents réglages.

Copy A->B : Cette fonction copie les réglages du registre A vers le registre B.

Load : Charge les réglages enregistrés dans un fichier au format Waves.

Save : Sauvegarde les réglages dans un fichier au format Waves.

? :  Ouvre le manuel d’utilisation sur la fonction utilisée.

Les menus « Load » et « Save » permettent de gérer les « presets » et « setups » que l’on souhaite associer aux manipulations.

Le W43, à bien moindre prix par rapport à celui du WNS, peut s’ajouter à la liste suivante des réducteurs de bruit de fond :

Cedar DNS3000

WNS (Waves)

Z Noise (Waves)

Broadband SoundSoapPro (BIAS)

Denoise (PowerCore)

Denoiser (Samplitude Master 10)

Denoiser d’Izotope RX II.

La séparation des fonctions "support mécanique" et "substance magnétique" a permis la fabrication de la bande magnétique.

La bande magnétique est composée d'un support souple et mince, au début, fait de papier ou d'acétate de cellulose, puis de polyester (téréphtalate de polyéthylène glycol sous forme d'un ruban d'environ 25 microns d'épaisseur), et d'un enduit magnétique à base de poudre d'oxyde métallique noyée dans un liant.

Les phases de fabrication de la bande magnétique sont les suivantes :

1. Préparation de l'oxyde magnétique
2. Préparation du liant
3. Mélange des préparations
4. Enduction du support
5. Calandrage
6. Découpage
7. Contrôle
8. Conditionnement

La préparation de l'oxyde de fer sous forme de cristaux allongés ou aciculaires peut être décrite de la manière suivante :

Le minerai de base est l'oxyde ferrique hydraté. Celui-ci est déshydraté puis réduit par l'hydrogène ou le monoxyde de carbone à l'état de magnétite Fe₂O₂, puis par oxydation contrôlée, on obtient l'oxyde ferrique sous sa forme aciculaire. Le mélange des grains au liant est une étape longue et délicate, qui doit être poussée pour que tous les grains soient individuellement enrobés et qu'il ne se forme aucun agglomérat, tout en évitant que les grains soient brisés.

Le couchage ou l'enduction du support est effectué sur un ruban de grande largeur défilant à vitesse constante, il est ensuite suivi de l'orientation magnétique des grains et du séchage de la couche, qui diminue de volume.

Le calandrage permet d'obtenir une épaisseur constante et un parfait état de surface, indispensables à une bonne restitution des hautes fréquences. Lorsque le défilement implique un glissement des spires les unes par rapport aux autres, on munit le support, sur sa face libre, d'une couche lubrifiante à base de graphite, appelée dorsale.

Les bandes sont ensuite fendues en des rubans de largeur voulue, contrôlées et mises en noyau ( I.E.C International Electrotechnical Commission ou C.C.I.R Comité International des télécommunications ou N.A.B National Association of Broadcasters ) ou en bobine (plastique ou métallique) puis conditionnée en boîte.

Afin de permettre une bonne interchangeabilité entre machines, les largeurs de bandes ont été normalisées :

Bande magnétique de 2 pouces en bobine métallique

Le Z Noise de Waves.

Le réducteur de bruit Z Noise développé par Waves se démarque nettement de la suite de restaurations X-Waves.

L’algorithme utilisé dans ce type de réducteur repose toujours sur le principe d’atténuation spectrale à court terme qui consiste à  effectuer une analyse du signal bruité par une transformée de Fourier à court terme, puis à atténuer certains points des spectres à court terme. L’atténuation apportée est d’autant plus importante que le niveau du spectre à court terme est proche d’une estimation spectrale de la puissance du bruit de fond. La mesure de la densité spectrale de puissance du bruit de fond est en général réalisée au préalable à partir d’un morceau de bruit isolé pris en début ou en fin de l’enregistrement (Learn ou Extract). Ceci suppose que le bruit de fond soit stationnaire tout au long de l’enregistrement, ce qui est généralement le cas des bruits de fond issus de l’enregistrement magnétique mais également de la lecture des supports par frottement. Il peut s’agir aussi de bruits issus d’interférences électriques ou électromagnétiques.

La particularité de ce réducteur réside dans des paramètres de réglages temporels et fréquentiels, pertinents et innovants, mis à la disposition de l’utilisateur au moyen d’une interface graphique ergonomique.

Les paramètres dynamiques concernent la réponse temporelle du traitement de bruit de fond, en permettant d’agir sur le temps d’entrée du traitement (0,01 ms à 1000 ms) ainsi que son temps de sortie (0,01 ms à 5000 ms) tout en respectant le profil des transitoires. Ces réglages sont très importants car ils permettent d’améliorer les transitions de niveaux (passage d’un niveau fort à un niveau faible et inversement) en fonction de l’action du traitement de bruit de fond résiduel.

Les paramètres fréquentiels permettent de corriger la réponse en fréquence du profil de bruit résiduel à réduire en utilisant un filtre de type paramétrique. Ce filtre permet donc de préciser des aspects spécifiques du bruit résiduel, et ce, sur l’ensemble de la bande passante.

La combinaison de ces paramètres améliore sensiblement les conditions de la réduction de bruit de fond. Une automatisation de l’ensemble de ces paramètres serait souhaitable, afin de mieux adapter la flexibilité du traitement en fonction de l’évolution dynamique d’une œuvre.

Les opérations réalisées en temps réels offrent la possibilité d'écouter les modifications tout en effectuant le réglage des différents paramètres. Il est ainsi possible d'écouter le signal traité ou simplement le bruit supprimé.

• L'écran d’analyse affiche le signal d'entrée en rouge, le profil du bruit en blanc, le signal de sortie en vert et la courbe d'égalisation en orange.

• Le filtre égaliseur à cinq bandes du profil de bruit offrent les contrôles suivants pour améliorer la réponse en fréquence du profil de bruit : Activer - Désactiver, types de filtres, fréquence, gain et contrôle de pente Q.

Bande 1 (par défaut) rouge -  fréquence 60Hz - type (low shelf) passe-haut. 

Bande 2 (par défaut) magenta - fréquence 181Hz type (bell). 

Bande 3 (par défaut) bleu - fréquence 577Hz type (bell). 

Bande 4 (par défaut) vert - fréquence 1702Hz type (bell) 

Bande 5 (par défaut) jaune - fréquence 5806Hz type (high shelf) passe-haut.

• Le niveau de seuil (Threshold -20 à +50 dB) détermine le niveau en dessous duquel la réduction est appliquée, tandis quau dessus le bruit demeure inchangé ou peu traité.

• La fonction « Reduction » définit la quantité de bruit résiduel traité (0 à 100%) appliquée au signal en dessous du seuil.

• L'indicateur «  Noise Reduction » affiche la quantité de bruit enlevé.

• Le paramètre « Attack »  ajuste le temps pour que la réduction s'applique.

• Le paramètre « Release » règle le temps que l'atténuation met pour se désactiver.

• Le paramètre « Transient » préserve les transitoires.

• Le paramètre « Knee » règle la pente de la courbe de réduction de gain.

• La fonction « Learn » permet de créer un profil de bruit à partir d'une portion de signal ne contenant que du bruit.

• La fonction « Extract » créé un profil de bruit à partir d'un signal mélangé (signal utile et bruit résiduel).

• La fonction « Adaptive » analyse la piste en temps réel pour un profil de bruit variable et dynamique.

• Le paramètre « Smooth » améliore la résolution fréquentielle des fréquences aiguës, mais consomme plus de ressources au niveau du processeur.

• Le paramètre « Punch » améliore la résolution temporelle pour des signaux à traiter comprenant des attaques significatives comme les sons percussifs ou les cordes pincées.

• Le paramètre « Norm » permet un équilibre entre les deux modes précédents.

• La fonction « Output » permet de contrôler et d'écouter alternativement le signal traité et le bruit réduit.

Le réducteur de bruit Z Noise n’a pas de réglages par défaut. Chaque cas nécessite des réglages spécifiques. Ce programme de traitement mérite que l’on s’y attarde en prenant soin de bien analyser l’œuvre à restaurer.

Prochainement, il est prévu la publication d'une nouvelle page destinée à la technique d'enregistrement et de lecture des disques analogiques moulés.

Le plan de cette page sera le suivant :

1. Généralités

            1 . 1. Historique

            1 . 2.Types de gravure

2. Procédé de gravure latérale

            2 . 1. Enregistrement à vitesse constante

            2 . 2. Caractéristiques d’enregistrement de la gravure

                        2 . 2 . 1. Courbe avec constante t₁

                        2 . 2 . 2. Courbe avec constante t₂

                        2 . 2 . 3. Courbe avec constante t₃

            2 . 3. Pente maximale de la courbe enregistrée

3. Normes relatives aux disques moulés

            3 . 1. Sens de rotation

            3 . 2. Catégories normalisées

            3 . 3. Vitesse de rotation

            3 . 4. Caractéristiques dimensionnelles du sillon

            3 . 5. Diamètre du trou central

4. Caractéristiques du graveur de disque

            4 . 1. Graveur électrodynamique

            4 . 2. Graveur électromagnétique

            4 . 3. Courbe de réponse du graveur

                        4 . 3 . 1. Relevé de la courbe de réponse

                        4 . 3 . 2. Méthode du faisceau réfléchi

                        4 . 3 . 3. Méthode de Gutwein

            4 . 4.Distorsions apportées par la gravure

                        4 . 4 . 1. Distorsions linéaires

                        4 . 4 . 2. Distorsions non linéaires

5. Les supports et l’industrie phonographique

            5 . 1. La cire

            5 . 2. Les disques vernis

            5 . 3. La galvanoplastie

            5 . 4. Le moulage

6. La lecture des disques

            6 . 1. Principe

            6 . 2. Lecteur électromagnétique

            6 . 3. Lecteur électrodynamique

            6 . 4. Pointes de lecture

            6 . 5. Distorsions apportées par le lecteur

                        6 . 5 . 1. Mouvement autour de l’axe X X’

                        6 . 5 . 2. Mouvement autour de l’axe Y Y’

                        6 . 5 . 3. Mouvement autour de l’axe Z Z’

7 . Conclusions

"Subjective evaluation of an autoregressive model-based method for the restoration of audio recordings contaminated with impulsive noise."

Thèse de Greg Eustace présentée à l'Université Mc Gill Montréal Canada. Octobre 2008.

Résumé :

De nombreux signaux musicaux d'intérêt historique sont stockés sur des supports analogues dégradés, tels que les enregistrements phonographiques.

La dégradation est souvent associée à des gênes sonores qui sont désagréables pour l'auditeur. La restauration audio utilise les technologies de traitement du signal numérique pour réduire ces artefacts associés aux bruits des signaux audionumériques. La restauration des clics, en particulier, s'attaque à la corruption du signal par des bruits impulsifs.

Ce projet a permis de développer un logiciel de restauration de clics, lequel utilise une méthode fondée sur le modèle auto-régressif bien connu pour détecter et supprimer les clics. Les résultats de la restauration ont été évalués subjectivement par des auditeurs experts, qui ont comparé la qualité sonore associée aux enregistrements phonographiques restaurés par la méthode d'auto-corrélation avec celle d'un système matériel de restauration très respecté et disponible commercialement.

Cette thèse reprend les travaux précédents sur la restauration audio, décrit la conception et la mise en œuvre du logiciel de restauration, explique la procédure d'évaluation, indique les résultats obtenus, dresse les conclusions et propose des suggestions de travaux futurs.

Téléchargement de la thèse G.Eustace (format .pdf) Numéro de publication : MR53518. 85 pages.

Cette seconde partie du traitement de signal dans la restauration sonore concerne les bruits impulsionnels.

Les notes bibliographiques concernent les deux articles.

2  Bruits impulsionnels.

Les enregistrements anciens présentent généralement des défauts qui n'affectent que de courts instants de l'enregistrement. Parmi ceux-ci, on distingue en général deux types de dégradations :

Les bruits impulsionnels (impulsive-noise ou clicks en anglais) qui ont une durée extrêmement brève, de l'ordre de la milliseconde. Les bruits impulsionnels qui sont en général très nombreux (plus de 4000 en moyenne pour un morceau musical complet issu d'un disque 78 tours) constituent l'essentiel des défauts localisés présents sur les disques analogiques.

Les craquements (ou scratches en anglais) qui perturbent le signal durant des durées beaucoup plus importantes de l'ordre de la vingtaine de millisecondes. Les craquements correspondent à des dégradations importantes du support de l'enregistrement.

Dans, la suite on présente la technique la plus utilisée actuellement pour le traitement des bruits impulsionnels.

2.1 Détection des bruits impulsionnels.

 

 

Le principe de la méthode  détection est de travailler à partir du signal résiduel (ou erreur de modélisation) issu de la modélisation autorégressive (ou AR) du signal. On montre en effet que les bruits impulsionnels présents dans le signal, même à niveau très faible, apparaissent clairement dans le signal résiduel.

Pour simplifier la situation réelle, on suppose, d'une part que le signal utile s(n) (signal audio et bruit de fond) est un processus stationnaire issu d'un modèle autorégressif supposé connu. 

On notera 1 = A(z) sa fonction de transfert, p son ordre, et a0, a1,…, ap ses coefficients (avec a0 = 1). D'autre part, on admet que le bruit impulsionnel peut être assimilé à une impulsion de Dirac additionnée au signal utile (on notera d(n) = d0δ(n0) le bruit impulsionnel). Le "signal résiduel" x(n) est obtenu par filtrage du signal bruité par l'inverse de la fonction de transfert du modèle, c'est-à-dire avec les notations de la transformée en Z :

 

 

Dans cette équation, le terme A(z)S(z) correspond au signal résiduel associé à la modélisation AR et notée e(n) (à proprement parler c'est le seul signal qui devrait être appelé signal résiduel).

Le second terme de (6.9) représente l'image du bruit impulsionnel dans le domaine du signal résiduel.

 

Mise en évidence du bruit impulsionnel par passage au résiduel :

 

On définit le niveau relatif du bruit impulsionnel (noté N) comme la puissance maximale du bruit impulsionnel divisée par la puissance du signal qu'il affecte. Pour le signal original, le niveau relatif du bruit impulsionnel s'écrit :

 

 

Pour le signal résiduel, d'après la relation (6.9), le niveau relatif du bruit impulsionnel devient :

 

 

Dans l'hypothèse d'un signal AR, e(n) est un bruit blanc, la relation de filtrage (6.9) qui existe entre le signal s(n) et le signal résiduel implique donc que :

 

 

Le terme entre parenthèses correspond à l'énergie totale de la fonction de transfert du modèle AR, on montre que celle-ci est forcément supérieure à 1. En reportant ce résultat dans l'équation (6.11) et en comparant avec l'expression (6.10), on obtient la relation suivante entre les niveaux relatifs du bruit impulsionnel :

 

 

Les coefficients ai du modèle AR n'étant pas connus, on ne peut en toute généralité que minorer le terme de droite de l' l’équation ci dessus en remarquant que a0 = 1 implique

Ceci revient à dire que l'amplitude du bruit impulsionnel ne peut pas diminuer lors du passage au signal résiduel. En prenant en compte ce résultat, la relation (6.13) devient

 

 

L'intérêt de travailler sur le signal résiduel e(n) tient essentiellement au fait que dès que la fonction de transfert du modèle AR présente des zones assez résonantes, le gain de l'équation (6.14) devient très important. Pour la plupart des signaux audio, ce gain est largement supérieur à 20 dB. L'équation (6.14) indique donc que le bruit impulsionnel à détecter est fortement amplifié lors du passage au signal résiduel. En fait, il faut noter qu'il s'agit d'une amplification relative, c'est-à-dire que le bruit impulsionnel conserve à peu près son amplitude, par contre le signal dans lequel il est noyé voit son amplitude fortement diminuer.

 

Localisation du bruit impulsionnel par filtrage adapté.

 

 

Au point précédent, nous avons vu que le bruit impulsionnel était convolué par la réponse impulsionnelle du filtre inverse A(z) lors du passage au résiduel. Ce nouveau bruit impulsionnel est noyé dans le signal résiduel qui est un bruit blanc gaussien dans l'hypothèse où le signal de départ provient d'un processus autorégressif.

Dans ces conditions, on montre que la meilleure stratégie de détection du bruit impulsionnel, au sens du rapport de vraisemblance, consiste à utiliser le filtre dit adapté. La détection du bruit impulsionnel s'effectue alors simplement en comparant l'amplitude maximale du signal après filtrage adapté à un seuil [Van Tress 68]. Dans le cas réel, le fitre adapté est obtenu en inversant l'ordre temporel des coefficients de la réponse impulsionnelle du filtre A(z) [Van Tress 68] [Charbit 90]. 

La détection par filtrage adapté est représentée sous forme schématique par la partie droite de la figure 6.5.

Une remarque intéressante est que le résultat du filtrage adapté s'interprète aussi comme l'intercorrélation de la réponse impulsionnelle A(z) avec le signal résiduel 

(ce que l'on note par y(n) = R a,x (n)). En se souvenant que d'après la relation (6.9), le signal résiduel x(n) est composé de deux termes distincts, on obtient par linéarité

 

 

Le second terme de cette relation correspond à l'image bruit impulsionnel après filtrage adapté, on note que celle-ci correspond à l'autocorrélation de la réponse impulsionnelle A(z) translatée autour de l'indice temporel n0 où est localisé le bruit impulsionnel. Le niveau relatif du bruit impulsionnel    dans le signal obtenu en sortie du filtre adapté est donc défini par

 

 

L'autocorrélation d'un signal étant toujours maximale en zéro, on a

 

 

Ce point illustre un des avantages du filtrage adapté : quelle que soit la forme de la réponse impulsionnel A(z), la détection (si elle a lieu) intervient toujours à l'indice n₀ qui correspond à la position exacte du bruit impulsionnel. Par ailleurs, comme le signal résiduel e_(n) est un bruit blanc, on a une relation similaire a (6.12) qui s'écrit

 

 

La quantité entre parenthèse qui correspond à l'énergie totale de la réponse impulsionnelle du filtre inverse A(z) est égale au terme R _a,a (0) qui figure au numérateur de (6.16) (théorème de Parseval). En reportant (6.17) dans (6.16) on déduit donc que le niveau relatif du bruit impulsionnel vérifie

On note au passage que la limite de détection associée au filtre adapté ne dépend que de l'énergie du signal recherché (au numérateur) et de la puissance du bruit blanc dans lequel il est noyé (au dénominateur) [Van Tress 68]. Par suite, en faisant apparaître l'expression du niveau relatif du bruit impulsionnel N(résiduel) défini par (6.11) on obtient

 

On obtient donc une relation analogue à (6.14) qui décrit le gain obtenu lors du filtrage adapté

 

 

L'étape de filtrage adapté se traduit donc bien par un gain, puisque le terme de droite dans l'équation ci-dessus et forcément supérieur à 1. De plus, ce gain est d'autant   plus important que la réponse impulsionnelle A(z) est "étendue", c'est-à-dire qu'elle présente plusieurs termes d'amplitudes comparables.

Le principal intérêt du filtrage adapté est de permettre une localisation plus précise du défaut, en effet, l'étalement du bruit impulsionnel dû au filtrage par A(z) lors du passage au résiduel peut rendre dicile la location du bruit impulsionnel. Or nous avons vu que le filtrage adapté permet de déterminer sans ambiguïté la position du bruit impulsionnel.

 

Mise en œuvre

 

La procédure complète de détection des bruits impulsionnels est représentée par le schéma de la figure 6.5. Où la première étape de filtrage correspond au passage au signal résiduel, tandis que le filtrage par A(z-1) (réponse impulsionnelle du filtre inverse retournée ) et le seuillage représentent la détection par filtrage adapté.􏰚

On note qu’il est nécessaire d’estimer la puissance du signal résiduel afin de fixer le seuil de détection. Plus précisément la relation (6.15 ) montre que pour obtenir un taux de fausses alarmes fixé, le signal sur lequel on doit appliquer le seuil est 

 

 

(se souvenir que R a,e(n) est un signal gaussien) [Van Tress 68 ]. La réponse A(z) étant connue, et en utilisant le résultat (6.17), le seul paramètre à déterminer est bien E {e2}.

Une remarque est que cette puissance ne correspond pas au σ2 fourni par la modélisation AR du fait de la présence du bruit

 

Figure 5 : Schéma de principe de la détection des bruits impulsionnels.          

 

 

résiduel additionné au signal résiduel e(n). En effet  σ2 représente la puissance du signal x(n) (bruit impulsionnel compris) et donc σ2 > E {e2}. 

En pratique, pour estimer la puissance de e(n) qui est inconnu, à partir du signal x(n) on rejette dans x(n) les valeurs trop importantes qui ont de fortes chances d’être dues à la présence de bruits impulsionnels avant d’estimer la puissance.

 

En pratique la situation est moins favorable que le cas idéal décrit aux paragraphes précédents pour plusieurs raisons :

 

 

- Le bruit impulsionnel, même s'il est très bref, n'est pas une impulsion de Dirac (pour

mémoire, une milliseconde à la fréquence d'échantillonnage de 32 kHz représente tout de même 32 échantillons).

 

- Le modèle AR du signal n'est pas connu, il doit être estimé. Le problème est que la

présence de bruits impulsionnels tend à aplatir le spectre du modèle estimé en limitant la dynamique des zones résonantes et en relevant le niveau des zones de faible niveau. D'après la relation (6.14), ceci limite les possibilités de détection du système.

 

- Pour la plupart des signaux audio, l'hypothèse d'un signal AR n'est elle-même pas

vérifiée. En particulier il est bien connu que pour des sons de parole voisés le signal

résiduel n'est pas un bruit blanc mais plutôt une suite d'impulsions quasi périodiques

[Makhoul 75]. Il faut donc tenir compte de cet aspect lors du réglage du seuil de détection.

 

Malgré tout, les résultats obtenus restent très satisfaisants. La figure 6.6 présente un exemple de détection pour un extrait de signal réel. Les paramêtres retenus pour la modélisation sont une durée de trame de 500 échantillons, soit 20 ms compte tenu de la fréquence d'échantillonnage, et un ordre de 20 pour le modèle, la méthode de modélisation AR utilisée est la méthode de covariance (Least-Square en anglais) [Kay 88]. On note que le bruit impulsionnel qui est à peine visible sur le signal est détecté dans ce cas. De plus, le rapport de l'équation (6.14) vaut environ 40 dB pour le modèle estimé dans cet exemple, c'est-à-dire qu'un bruit impulsionnel d'amplitude 10 fois plus faible que celui qui est représenté sur la figure 6.6 serait encore détecté.

 

Correction des bruits impulsionnels

 

Pour s'affranchir de la perturbation due au bruit impulsionnel, on cherche à interpoler le signal.

La méthode la plus robuste pour les signaux audio consiste à considérer que les données à

interpoler sont issues d'un signal autorégressif. Dans cette approche, le modèle AR du signal s(n) est connu, et on cherche à interpoler les données manquantes avec une erreur quadratique moyenne d'interpolation minimale (c'est-à-dire que le signal interpolé  S(n) minimise E {| s(n) - S(n) | 2 } ). Il est possible de trouver l'expression analytique de l'estimateur linéaire des données manquantes qui vérifie cette propriété de variance minimale [Jansen 86].

 

Figure 6 : Détection d'un bruit impulsionnel. En haut, le signal original, le niveau relatif du bruit impulsionnel est de -18 dB (rapport 1/8 en amplitude). En bas, le signal résiduel après filtrage adapté.

Dans le cas général, la procédure d'interpolation obtenue est assez lourde à mettre en œuvre puisque la résolution du système implique l'inversion d'une matrice de dimension ι × ι, où ι est le nombre d'échantillons à interpoler. Toutefois, si tous les échantillons à interpoler sont consécutifs, la matrice à inverser présente une structure particulière dite de Toeplitz.

L'inversion de cette matrice peut alors être réalisée de manière beaucoup moins coûteuse grâce à l'algorithme de Levinson [Press 86]. Pour les bruits impulsionnels, il est donc toujours plus efficace d'interpoler séparément chaque défaut pour se ramener au cas d'échantillons consécutifs.

Toutefois, ceci n'est possible que si les bruits impulsionnels sont séparés d'au moins p (ordre du modèle AR) échantillons de signal sans défauts. En effet, si les zones à interpoler sont trop proches il devient impossible de considérer les défauts séparément, il est alors nécessaire de réaliser l'interpolation globale (donc coûteuse).

Avec cette méthode, l'interpolation de zones de signal allant jusqu'à plusieurs dizaines d'échantillons successifs est quasiment inaudible pour la plupart des signaux audio [Jansen 86].

 

Bibliographie :

 

[Boll 79] S. F. Boll. Suppression of acoustic noise in speech using spectral substraction. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. 27 (2), pp. 113{120, 1979.

[Brillinger 81] D. R. Brillinger. Time Series Data Analysis and Theory. Holden-Day, expanded edition, 1981.

[Cappe 93] O. Capp_e. Techniques de R_eduction de Bruit pour la Restauration d'Enregistrements Musicaux. PhD thesis, ENST, Sep 1993.

[Charbit 90] M. Charbit. Eléments de théorie du Signal: les signaux aléatoires. Collection Pédagogique de Télécommunication. Ellipse, Paris, 1990.

[Ephraim 84] Y. Ephraim and D. Malah. Speech enhancement using a minimummean-square error short-time spectral amplitude estimator. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. 32 (6), pp. 1109{1121, 1984.

[Jansen 86] A. J. E. M. Jansen, R. N. J. Veldhuis, and . B. Vries. Adaptive interpolation of discrete-time signals that can be modelled as autoregressive processes. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. 34 (2), pp. 317{330, 1986.

[Kay 88] S. M. Kay. Modern Spectral Estimation. Prentice Hall, Englewood Cli_s, NewJersey, 1988.

[Lim 79] J. S. Lim and A. V. Oppenheim. Enhancement and bandwidth compression of noisy speech. Proc. IEEE, vol. 67 (12), Dec 1979.

[Lim 83] J. S. Lim. Speech enhancement. Prentice-Hall signal processing series. Prentice-Hall, 1983.

[Makhoul 75] J. Makhoul. Linear prediction: A tutorial review. Proc. IEEE, vol. 63 (11), pp. 1380{1418, Nov 1975.

[Press 86] W. H. Press. Numerical Recipes, The Art of Scienti_c Computing. Cambridge University Press, Cambrige, 1986.

[Van Tress 68] H.L. Van Tress. Detection, Estimation and Modulation Theory. Wiley, New York, 1968.

 

 

 

 

 

 

 

 

Le traitement du signal dans la restauration sonore est un extrait du document intitulé " Traitement des Signaux Audio-Fréquences de Jean Laroche ,département Signal, Groupe Acoustique TELECOM.

Cette première partie est consacrée à la méthode de la soustraction de puissance utilisée dans l'atténuation du niveau de bruit de fond.

La seconde partie sera consacré aux bruits impulsionnels.

Les références bibliographiques seront publiées à la fin de la seconde partie.

La restauration d'anciens enregistrements par des techniques de traitement du signal est un domaine qui s'est développé avec la généralisation de l'audionumérique, c'est-à-dire depuis environ une dizaine d'années. Il existe maintenant plusieurs systèmes commerciaux qui permettent de traiter des anciens enregistrements en temps réel. Il faut toutefois avoir conscience du fait que ce type de technique ne peut être efficace que si les démarches préliminaires au traitement ont été  réalisées avec soin. Ces démarches peuvent être, par exemple, la sélection d'un enregistrement original (recherche historique et musicologique) et le choix d'une technique de transfert adapté au support de l'enregistrement (ce qui suppose des connaissances historiques ainsi que l'utilisation d'un système mécanique approprié). On peut aussi imaginer (et c'est ce qui est souvent fait) de retravailler l'enregistrement historique à la manière de l'ingénieur du son, étant entendu que ce sont alors des compétences artistiques qui guident le traitement.

La partie abordée dans la suite de ce chapitre concerne uniquement l'aspect "signal", c'est-à-dire l'élimination des dégradations présentes sur l'enregistrement dont on suppose qu'il a déjà été transféré de manière adéquate sous forme numérique.

1 Bruit de fond

1.1 Principe du traitement

Les références [Lim 79] [Lim 83] présentent un panorama des techniques de réduction de bruit utilisées pour les signaux de parole au début des années 80. Ces techniques s'appliquent aussi, pour la plupart, au cas des anciens enregistrements, toutefois il est nécessaire de prendre en compte deux aspects importants :

-  On ne dispose en général que d'une seule copie de l'enregistrement, ce qui exclue les méthodes de type multi capteurs.

-  Compte tenu de la diversité des signaux musicaux présents sur les enregistrements, il est difficile d'émettre des hypothèses sur la nature du signal. En conséquence beaucoup de méthodes utilisées pour le débruitage de signaux de parole ne sont pas directement utilisables pour les anciens enregistrements (par exemple, lorsqu'elles supposent que le signal est quasi-périodique).

Dans ces conditions, les techniques utilisées pour la restauration d'enregistrements musicaux fonctionnent généralement selon le principe d'atténuation spectrale à court terme qui consiste à  effectuer une analyse du signal bruité par transformée de Fourier à court terme, puis à atténuer certains points des spectres à court terme. L'atténuation apportée est d'autant plus importante que le niveau du spectre à court terme  est proche d'une estimation spectrale de la puissance du bruit de fond Pd(ω_k). La mesure de la densité spectrale de puissance du bruit de fond est en général réalisée au préalable à partir d'un morceau de bruit seul pris en début ou en fin de l'enregistrement. Ceci suppose que le bruit de fond soit stationnaire tout au long de l'enregistrement. Le schéma de principe d'une telle technique est représenté par la figure 1. Dans ce schéma, la règle de suppression désigne le mécanisme qui permet de calculer l'atténuation à apporter à chaque point de la transformée à court terme.

1.2  Mise en œuvre

 

Un grand nombre de règles de suppression a été proposé dans la littérature [Lim 79], nous allons ici détailler le raisonnement qui permet d'obtenir l'une d'elles qui est appelée soustraction en puissance.

On suppose que le bruit de fond d(n) est un signal stationnaire qui est venu s'additionner au signal sonore inconnu s(n). On admet de plus que les signaux d(n) et s(n) sont décorrélés.

Le signal observé (l'enregistrement bruité) est noté  x(n). On montre aisément que la non corrélation du signal inconnu et du bruit de fond implique la relation suivante sur les modules des transformées de Fourier à court terme des différents signaux :

 

 

Figure 2 : Notations

Le bruit de fond étant supposé stationnaire, la quantité E ne dépend pas de l'indice temporel p, elle est égale à l'espérance du périodogramme du bruit (défini comme le module au carré de la transformée de Fourier discrète). On peut montrer que cette quantité constitue bien une estimation de la densité spectrale de puissance du bruit de fond [Kay 88] [Brillinger 81], on choisit donc de noter : 

L’équation 6.1 devient donc :

ce qui peut s’écrire à nouveau :

Cette dernière relation va nous permettre de définir le signal restauré y(n). Pour mettre, en évidence l'atténuation apportée à chaque point du spectre à court terme, on écrit que le spectre à court terme du signal restauré est obtenu comme suit :

 ce qui implique :

C'est cette forme qui est à l'origine de la dénomination de la soustraction en puissance. En comparant les relations (6.6) et (6.4), il apparaît que le signal y(n) restauré vérifie la propriété suivante : 

On obtient donc une estimation non biaisée du carré du module de la transformée de Fourier à court terme du signal inconnu. Ceci est intéressant car on sait que des sons qui présentent des transformées de Fourier à court terme semblables en module sont perçus comme étant très proches à l'écoute (c'est le principe du spectrogramme où l'on ne représente que le module des spectres à court terme). Attention toutefois, cette propriété est loin d'être infaillible et il est très facile de trouver des contres exemples. Cependant, la relation (6.7) garantit tout de même en pratique une forte ressemblance du signal restauré y(n) avec le signal original inconnu lors de l'écoute.

Il faut cependant remarquer que l'estimation obtenue en pratique est tout de même biaisée pour les faibles valeurs du spectre. Ceci vient du fait que la quantité définie par l'équation (6.6) n'est pas forcément positive. Afin de préserver le sens physique de Y (p,ω_k)²  (et de pouvoir synthétiser un signal temporel), on choisit en général de forcer à zéro les valeurs négatives. 

La règle de suppression dite de soustraction en puissance s'écrit donc :

mais ceci n'est vrai qu'en moyenne. 

Figure 3 :  Exemple de modification spectrale par la règle de soustraction en puissance : Cas d'un signal de fort niveau. A gauche, le spectre original X (p,ω_k)  avec en pointillé l'estimation de la densité spectrale du bruit de fond Pd(ω_k) (ici un bruit blanc). A droite, le spectre modifié ,Y (p,ω_k). Seule une partie des spectres est représentée.

Figure  4 :  Exemple de modification spectrale par la règle de la soustraction en puissance. Cas d'un instant de silence. A gauche, le spectre original X (p,ω_k),avec en pointillés l'estimation de la densité spectrale du bruit de fond P_d(w_k) (ici un bruit blanc). A droite, le spectre modifié Y (p,ω_k). Seule une partie des spectres est représentée.

Si on ne considère qu'une seule trame à court terme (c'est-à-dire une seule réalisation), on constate une grande disparité entre X (p,ω_k)² et  ce qui est une propriété bien connue du périodogramme [Kay 88]. C'est le moyennage effectué sur plusieurs fenêtres distinctes qui garanti l'aspect lisse de Pd(ω_k), il n'en va pas de même pour X (p,ω_k)². Le point gênant est que, dans une zone de silence, X (p,ω_k)² est susceptible de prendre des valeurs nettement plus grandes que Pd(ω_k). Ces valeurs du spectre à court terme sont donc peu atténuées puisque rien ne les différencie des composantes de signal de bas niveau. En conséquence le spectre du signal en sortie présente des pics (cf. partie droite de la figure 4).

La présence de ces pics, dont les positions varient aléatoirement d'une trame à court terme à l'autre, se traduit par un phénomène audible et peu naturel connu sous le nom de bruit musical. La solution la plus intuitive à ce problème consiste à surestimer le niveau de bruit de fond, c'est-à-dire à multiplier Pd(ω_k) par un facteur supérieur à 1. On conçoit en effet que si l'estimation du bruit de fond (en pointillés sur la partie gauche de la figure 4) est artificiellement surélevée jusqu'à passer au dessus des variations de X (p,ω_k)², alors le spectre modifié sera bien identiquement nul. L'inconvénient de cette solution c'est que l'atténuation apportée aux valeurs du spectre à court terme, qui correspondent au signal devient de plus en plus importante ce qui finit par créer des distorsions audibles du signal. Plusieurs autres solutions à ce problème ont  été proposées, on en trouvera des exemples dans [Boll 79] ou dans [Ephraim 84].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cette restauration a concerné un lot de 256 cassettes de bandes magnétiques à restaurer et à finaliser sur disques compacts audio (CDA).

Ces cassettes magnétiques sont des enregistrements stéréophoniques de vinyles (33T LP microsillon) effectuées au début des années 1980. Chaque cassette a été enregistrée sur  ses deux faces (Face A et Face B avec des réducteurs de bruit du type dolby B ou C). La durée des cassettes est de 90 minutes, soit 45 minutes par face. Ces cassettes ont en moyenne 30 années d’existence.

Les bandes magnétiques ont été relativement bien conservées. Le vieillissement constaté a altéré légèrement ( 2 dBVU ) le niveau audio général et le niveau de reproduction des fréquences aiguës. L’altération étant différente entre les différents types de bande magnétique (Type I, II, III et IV). Le type I est le plus vulnérable, au temps et aux conditions de stockage (humidité, variations de températures).

Certaines cassettes ont nécessité une intervention mécanique au niveau des guides de la bande magnétique avec un démontage du boîtier de la cassette.

La finalisation de cette restauration a permis la gravure de 512 disques compacts audio et la création d’une collection intitulée « Musiques de jazz ».

Une restauration de ce type a demandé du temps et de la méthode pour parvenir à ses fins.

La restauration s’est effectuée en quatre étapes suivantes :

Etape 1 : Numérisation des données en blocs

Etape 2 : Montage des blocs

Etape 3 : Traitements des fichiers

Etape 4 : Gravure et impression

Etape 1 : Numérisation des données en bloc.

Avant la numérisation, on vérifie l’état du support. On fait défiler rapidement la bande magnétique, sur sa longueur afin de d’assurer de son intégrité et d’effectuer une aération du support.

La numérisation des cassettes s’est effectuée à une fréquence d’échantillonnage de 44,1 KHz et une résolution de 16 bits. Ce choix a été effectué en fonction de la finalisation sur disque compact, mais aussi en fonction des besoins du stockage et de la sauvegarde des données. Ce choix a permis également d’éviter de longues étapes de conversion de fichiers et de « dithering », en fonction de la quantité des données.

La conversion analogique numérique s’est effectuée avec une électronique « Apogee type Rosetta » (Liaison IEEE 1394), sur une station G4 (Mac OSX) à partir d’une session de numérisation créée dans l’éditeur Peak 5 Pro de Bias.

Les signaux d’horloge ont été du type « interne ».

Le lecteur de bande magnétique était un Nakamichi « Dragon » doublé d’un JVC TD-V562, préalablement nettoyés, azimutés, alignés, et vérifiés après chaque report de bande.

Le report audio s’est effectué à niveau nominal (soit +4dBu en sortie ligne de lecteur, après une adaptation -10dbu vers +4dBu et +4dBu en entrée ligne du convertisseur), en respectant la sélection et l’activation en lecture des réducteurs de bruit dolby utilisés au cours des enregistrements. Selon les cas, il s’agissait soit du dolby type B ou type C. Le lecteur de cassette a détecté automatiquement, en fonction des boîtiers, les courbes d’égalisation nécessaires pour la lecture des bandes (Type I, II, III, ou IV).

Chaque face de cassette a été numérisée en un seul bloc (pas d’arrêt entre les morceaux)

Pour une cassette, on dispose ainsi, d’un bloc de données audionumériques pour la face A et également un bloc pour la face B.

Les fichiers entrelacés au format Wav sont ensuite nommés et placés dans un répertoire par cassette traitée.

Ces données audionumériques sont temporairement conservées mais non stockées.

Elles ont été transférées vers la station de montage.
La numérisation de ces supports magnétiques ont nécessité 384 heures de report numérisé.

Etape 2 : Montages des blocs.

Cette deuxième étape s’intéresse beaucoup plus au contenu des faces lues et numérisées. Elle s’intéresse également au stockage et à la sauvegarde des données.

Au cours de cette étape, les fichiers blocs ont été transférés sur une station de montage dotée de ProTools en tant qu’éditeur et gestionnaire de l’espace de travail.

Une session de montage temporaire a été créée.

Les fichiers correspondant aux cassettes numérisées ont été importés, vérifiés à l’écoute, puis découpés en morceaux. Chaque morceau correspond ainsi à un morceau du disque vinyle original, enregistré sur la bande magnétique. La coupe intervient au milieu de chaque silence entre chaque morceau. Les régions découpées sont nommées et correspondent au titre de chaque morceau. Aucun traitement n’est envisagé à ce stade. Les régions de la session sont ensuite exportées au format entrelacé .wav et placées dans un répertoire correspondant au numéro de la cassette traitée.

Ces fichiers classés dans des répertoires correspondent à la source originale, numérisée, découpée et nommée. Ils sont ensuite enregistrés sur un disque dur pour le stockage et sur un second disque en mode Raid 1 pour la sauvegarde de ces mêmes données. (Capacité 500 Go pour chaque disque).

Aucune session de montage est conservée.

Cette étape s’effectue en même temps que la numérisation. Le contrôle de la numérisation se réalise dans l‘étape 2, au moment de la lecture des régions. Au cours de la numérisation, on ne peut vérifier que le signal entrant dans le convertisseur.

A ce stade, un rapport d’archive (format .pdf) est obtenu grâce à l’utilitaire Wave Agent de chez Sound Devices.

Etape 3 : Traitement des fichiers.

Le traitement des fichiers provenant de l’étape 2 a été effectué sur station Pyramix (Merging Technologies). Un projet de traitement et de finalisation temporaire est ainsi créé. Avant d’être montés, les fichiers sont traités dans l’application « Izotope RXII Advanced » en « batch processing » c’est-à-dire en traitement appliqué à tous les fichiers du répertoire. Le traitement essentiellement utilisé est le « Declick & Decrackle » avec un réglage optimisé pour le traitement de la lecture des vinyles. Aucun traitement concernant le bruit de fond des bandes magnétiques a été retenu. Sauf dans les quelques cas où le réducteur Dolby  n’a pas été utilisé à l’enregistrement. D’une manière générale, et dans ce cas précis, le niveau de bruit de fond lu est rendu négligeable par l’utilisation des réducteurs de bruit en lecture. Après traitement, les répertoires sont respectivement montés par le Media Management dans le projet. Les fichiers sont disposés sur les pistes de la fenêtre d’édition du projet. Cette disposition correspond à l’ordre final de lecture des fichiers, et donc à l’ordre chronologique de lecture du disque compact audio. Les clips sont montés par leur début et par leur fin en utilisant les poignets d’édition propres à chaque clip.

Des « fade in » et des « fade out » sont ensuite déterminés pour chaque clip.

Des index de début et de fin de clip sont ensuite posés aux extrémités de chaque clip, afin de permettre la génération d’une image disque destinée au logiciel de gravure. Les temps de pause entre chaque clip est de 2 secondes. Cette image disque est générée en sortie de la tranche « master » de la console du projet. Un traitement dynamique a été appliqué afin de compenser l’affaiblissement général de niveau constaté, tout en limitant le niveau des crêtes du signal à -9 dB FS. Une correction fréquentielle a également été choisie entre 8Khz et 15 Khz  avec une pente très large et un gain positif et progressif de l’ordre de 1,5 à 3 dB. Pour cette opération de traitement , le « bus tool » de la tranche « master » a été sollicité. Le niveau général a été contrôlé à travers un triple indicateur de niveau (vu-mètre, crête mètre et écart dynamique).

Chaque image disque correspondant à la gravure d’un support cd est également stockée sur disque dur.

Cette restauration stocke donc les données numérisées en début de chaîne et en fin de traitement pour l’exploitation d’un nouveau support.

Etape 4 : Gravure et impression.

La gravure s’effectue à partir d’une image disque (fichier .pmi) générée directement à partir du projet de finalisation Pyramix. Avant d’effectuer cette image, le projet finalisé est essayé et lu sur un lecteur virtuel. La chronologie des index est vérifiée, avec les temps de pause et l’enchaînement des « fades » entre les morceaux. Il s’agit d’une ultime vérification avant la gravure. L’image disque est ensuite exploitée par le programme « DiscWrite » qui permet directement la gravure sur compact disc, selon la norme « redbook ».

L’exploitation des métadonnées du type CD Text n’est cependant possible qu’avec des graveurs dont le « firmware » permet cette écriture (Plextor). A ce stade du traitement, il est également utile pour l’archivage, d’imprimer la table des matières (TOC Table of contents) des images disques gravées.

Ce document permet aussi d’évaluer l’ensemble du travail réalisé.

Le dernier travail de cette étape à consisté à imprimer directement une étiquette sur la face imprimable des disques compacts. Ces étiquettes ont été  établies à partir des indications inscrites sur les jaquettes des bandes magnétiques, complétées par des recherches sur internet. La mise en page s’est effectuée sur le logiciel « Canvas X» et ensuite finalisée dans le logiciel « CDLabel print » pour l’impression directe sur le support.

Matériels utilisés :

Lecteur à bande magnétique Nakamichi « Dragon »

Lecteur à bande magnétique JVC TD-V562

Adaptateur de niveau SCV -10dB_+4dB

Convertisseur Apogee « Rosetta » Liaison IEEE 1394

U.C 1 : G4 Mac OS 10.4 / Logiciel Peak 5 Pro

U.C 2 : Mac Pro Mac OS 10.6 ProTools 8 Shuttle Pro V2

U.C 3 : Dell Dimension E 520 Windows XP SP3 Pyramix Merging Technologies, DiscWrite,  Suite Izotope RXII Advanced.

Graveur Plextor PX 716

Logiciels de mise en page et impression Canvas X et CD LabelPrint

Imprimante Canon iP4850

5 x 100 CD R imprimable

5 x 100 boîtiers Noir Jewel case 10 mm

3 disques durs 500 Go.

Bilan :

Ce travail a été long. L’intérêt de cette restauration a été de respecter au mieux le signal enregistré sur les bandes magnétiques. Le son résultant est unique. C’est un « son vinyle » provenant de la lecture des sillons par des cellules type Denon DL103 à partir d’une platine Thorens TD 320 MK II. L’essentiel de la restauration repose sur la précision de lecture des supports et également sur le choix des traitements qui doivent toujours être choisis en proportion et jamais en excès.