Stage Dsp

Arturia conçoit des instruments de musique et des logiciels pour musiciens et producteurs, professionnels comme amateurs. Sa mission est de rendre la création musicale accessible à tous grâce à la technologie, et d’offrir l’expérience la plus intuitive et conviviale possible.
Arturia a commencé son aventure en 1999 avec la recréation de synthétiseurs analogiques légendaires sous forme logicielle, ce qui a ensuite conduit au développement d’une gamme complète de synthétiseurs matériels et d’outils audio contemporains. Les produits reposent sur l’innovation pour offrir une approche audacieuse, accessible, ludique et inspirante de l’exploration sonore.
L’entreprise est en pleine croissance et emploie désormais plus de 180 personnes passionnées situées en France, aux États-Unis, à Hong Kong, au Mexique et au Royaume-Uni. Dans cette aventure collective, les Arturians partagent une ambition d’excellence, des valeurs telles que la transparence et la simplicité, ainsi qu’une culture de célébration autour de nos réussites.

Les Feedback Delay Networks (FDN) sont une classe d’algorithmes largement utilisée et économiquement performante pour générer de la réverbération artificielle. Cependant, leurs nombreux paramètres interconnectés représentent un défi important pour les concepteurs sonores souhaitant obtenir des caractéristiques acoustiques spécifiques ou explorer diverses textures sonores. Le réglage manuel de ces paramètres est souvent un processus long et non intuitif.

Objectifs:
1) Revue et analyse de l’état de l’art:
2) Intégration des métriques de réverbération et modélisation perceptuelle:
Étudier et implémenter diverses métriques objectives utilisées pour caractériser la réverbération et les mesures de coloration. Cet objectif comprendra également l’exploration de la manière dont ces métriques peuvent être utilisées comme fonctions de perte ou critères d’évaluation dans un cadre d’optimisation, afin de guider la recherche de paramètres FDN vers des résultats perceptuellement souhaitables.

3) Paramétrisation des FDN:
Développer et prototyper des méthodes pour paramétrer le FDN. Cela pourrait impliquer l’exploration de différentes représentations mathématiques des paramètres FDN permettant un contrôle intuitif à un niveau supérieur, ou l’utilisation de techniques d’optimisation pour trouver des matrices adaptées aux caractéristiques perceptuelles souhaitées. L’objectif est de définir un espace de paramètres compact et significatif permettant une exploration systématique des comportements des FDN.

4) Implémentation et évaluation du proof-of-concept:
Mettre en œuvre un système proof-of-concept intégrant l’approche choisie avec une technique d’optimisation ou d’apprentissage automatique sélectionnée. Ce système sera évalué à l’aide des métriques de réverbération définies, dans le but de démontrer la capacité à générer des configurations FDN présentant des caractéristiques spécifiques souhaitées et réduisant le besoin de réglages manuels extensifs.

** English Version **

Arturia designs musical instruments and software for musicians and producers, professionals and amateurs alike. Its mission is to make music creation accessible to everyone thanks to technology, and to offer the most intuitive and user-friendly experience.

Arturia started its journey in 1999 with the recreation of legendary analog synthesizers in software form, which then led to developing a full range of hardware synthesizers and contemporary audio tools. The products rely on innovation to offer a daring, accessible, fun and inspiring approach to sound exploration.

The company is growing and now employs over 180 passionate people located in France, the USA, Hong-Kong, Mexico, and the UK. In this collective adventure, Arturians share an ambition for excellence, values such as transparency and simplicity, and a culture of celebration around our successes.

Feedback Delay Networks (FDNs) are a widely used and computationally efficient class of algorithms for generating artificial reverberation. However, their many interconnected parameters present a significant challenge for sound designers seeking to achieve specific acoustic characteristics or explore diverse sonic textures. Manually tuning these parameters is often a time-consuming and non-intuitive process.

Objectives:

- Reverb Metric Integration and Perceptual Modeling: Investigate and implement various objective metrics used to characterize reverberation and coloration measures. This objective will also involve exploring how these metrics can be used as loss functions or evaluation criteria within an optimization framework to guide the FDN parameter search towards perceptually desirable outcomes.
- FDN Parametrization: Develop and prototype methods for parameterizing the FDN. This could involve exploring different mathematical representations of FDN parameters that lend themselves to intuitive higher-level control, or using optimization techniques to find suitable matrices given desir