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Bruits colorés

Pour les articles homonymes, voir Bruit (homonymie).

Bien que le bruit soit un signal alĂ©atoire, il possĂšde des propriĂ©tĂ©s statiques caractĂ©ristiques. La densitĂ© spectrale de puissance en est une, et peut ĂȘtre utilisĂ©e pour distinguer les diffĂ©rents types de bruit. Cette classification par la densitĂ© spectrale donne une terminologie de « couleurs ». Chaque type est dĂ©fini par une couleur. Ces dĂ©finitions sont, en principe, communes aux diffĂ©rentes disciplines pour lesquelles le bruit est un facteur important (comme l'acoustique, la musique, l'Ă©lectrotechnique et la physique)[1].

Loi de proportionnalité

La plupart des dĂ©finitions de bruits colorĂ©s font Ă©tat d’un signal prĂ©sent Ă  toutes les frĂ©quences, et qui possĂšde une densitĂ© spectrale par unitĂ© de largeur de bande (bande passante) proportionnelle Ă  (oĂč f est la frĂ©quence et ÎČ un nombre). Ainsi, le bruit blanc est monotone avec ÎČ = 0, le bruit rose correspond Ă  ÎČ = 1, et le bruit brownien Ă  ÎČ = 2.

DĂ©finitions techniques

L’idĂ©e d’associer chaque type de son Ă  une couleur provient d’une grossiĂšre analogie entre les ondes sonores et lumineuses. On peut reprĂ©senter les spectres de frĂ©quence des ondes sonores sous forme de diagramme (voir les illustrations (diagrammes bleus)). De mĂȘme, pour les spectres des ondes lumineuses. De ce fait, si le dessin du diagramme de l'onde sonore du « bruit bleu » Ă©tait transposĂ© dans un diagramme d’ondes lumineuses, cela correspondrait Ă  une lumiĂšre bleue, et ainsi de suite.

Bruit blanc

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Bruit blanc
10 secondes d'un échantillon de bruit blanc.
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Spectre d'un bruit blanc.
De mĂȘme que la lumiĂšre blanche, le bruit blanc est un signal (ou processus) avec une Ă©nergie Ă©quivalente par cycle (en hertz). Cela se traduit par un spectre « plat » lorsqu’on en trace le diagramme. Autrement dit, le signal a une puissance constante sur n'importe quelle bande du spectre. Par exemple, l'intervalle de frĂ©quence allant de 40 Ă  60 Hz contient la mĂȘme puissance que l'intervalle allant de 4 000 Ă  4 020 Hz.
Un signal de bruit blanc qui serait constant sur une bande passante infinie est purement théorique. En cumulant la puissance de chaque fréquence, la puissance totale d'un tel signal serait infinie.
En pratique, un signal est dit « blanc » s'il a un spectre uniforme (plat) dans une bande de frĂ©quence dĂ©finie (comme l’intervalle de frĂ©quence perçu par l’oreille humaine, ou l’intervalle d’émission d’équipements audio/vidĂ©o).

Bruit rose

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Bruit rose
10 secondes d'un échantillon de bruit rose.
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Spectre d'un bruit rose.

Le spectre sonore du bruit rose est plat dans un espace logarithmique. Ainsi, ce type de bruit est caractĂ©risĂ© par une puissance Ă©gale sur des bandes proportionnelles en largeur. Une bande correspond en fait Ă  un changement de frĂ©quence (hausse ou baisse Ă  exprimer en pourcentage de l’une des extrĂ©mitĂ©s de l’intervalle). Par exemple, la puissance d’un bruit rose est la mĂȘme sur les intervalles allant de 40 Ă  60 Hz et de 4 000 Ă  6 000 Hz car ces intervalles sont proportionnels (ils correspondent Ă  une hausse de 50 % de la frĂ©quence).

Or, l’appareil auditif humain est souvent Ă©tudiĂ© dans un espace logarithmique. En effet, l’oreille humaine ne perçoit les sons que sur des bandes de largeurs proportionnelles : un doublement de frĂ©quence sera perçu en termes de puissance sonore de la mĂȘme façon, quelle que soit la frĂ©quence de dĂ©part. Ainsi, en musique, on a dĂ©fini les octaves : une octave correspond Ă  un doublement de frĂ©quence et est perçu comme contenant la mĂȘme puissance sonore. C’est pourquoi le bruit rose est souvent utilisĂ© comme signal de rĂ©fĂ©rence en ingĂ©nierie du son.
D’autre part, sur les diagrammes de spectres sonores, on voit que la densitĂ© de puissance sonore du bruit rose, comparĂ©e Ă  celle du bruit blanc, diminue de 3 dB par octave : la densitĂ© de puissance sonore est proportionnelle Ă  1/F (oĂč F est la frĂ©quence). C’est pour cela que le bruit rose est souvent appelĂ© « bruit 1/F ».

Bruit rouge ou brownien

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Bruit rouge
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Spectre d'un bruit rouge.

Dans les domaines qui utilisent des définitions précises, la terminologie « bruit rouge », « bruit brownien » ou « bruit brun » fait référence au son ayant une puissance sonore qui décroßt de 6 dB par octave lorsque la fréquence augmente (densité proportionnelle à 1/f 2)[2] sur un intervalle de fréquence n'incluant pas de DC (qui dans un sens général, n'inclut pas de composante constante, ou de valeur pour f=0).

Dans les domaines qui utilisent des définitions plus approximatives, le « bruit rouge » correspond à tout son dont la densité de puissance diminue lorsque la fréquence augmente[3].
Le bruit rouge, selon sa dĂ©finition exacte, peut ĂȘtre obtenu en utilisant un algorithme simulant le mouvement brownien ou par intĂ©gration mathĂ©matique du bruit blanc.
Le bruit « brun » ne correspond pas Ă  un spectre sonore pouvant rappeler le spectre lumineux de la couleur brune : brun provient en fait d'une distorsion de l'expression « mouvement brownien » (oĂč, de mĂȘme, brown ne correspond pas Ă  la couleur marron en anglais, mais au premier observateur du phĂ©nomĂšne et inventeur de la notion, le botaniste Robert Brown). Le nom « bruit rouge » est inspirĂ© de la forme du spectre sonore, le bruit rose Ă©tant au milieu du blanc et du rouge. Le bruit rouge est aussi appelĂ© « random walk » (marche alĂ©atoire) ou « drunkard's walk » (marche du soulard).

Bruit bleu (ou azur)

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Bruit bleu
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Spectre d'un bruit bleu.

La puissance sonore du bruit bleu augmente de 3 dB par octave lorsque la frĂ©quence augmente (densitĂ© proportionnelle Ă  f), et ce jusqu’à une frĂ©quence infinie[4],[2].

Dans le domaine de l’informatique graphique, le terme « bruit bleu » est parfois utilisĂ© d’une façon plus approximative pour dĂ©crire tout son de puissance sonore minimale Ă  basse frĂ©quence et ne prĂ©sentant aucun pic lorsque la frĂ©quence augmente (croissance constante).
Cela peut ĂȘtre un bruit utile pour le tramage (dithering en anglais), une technique permettant d'agrandir ou de redĂ©finir des images pixellisĂ©es[5]. Les cellules de la rĂ©tine sont construites en configuration « bruit bleu » pour cette raison[6].

Bruit violet

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Bruit violet
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Spectre d'un bruit violet.

La puissance sonore du bruit violet augmente de 6 dB par octave lorsque la fréquence augmente[7],[8],[2] (densité proportionnelle à f 2).

Ce bruit est aussi connu comme étant un dérivé du bruit blanc.

Bruit gris

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Bruit gris
10 secondes d'un échantillon de bruit gris.
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Spectre d'un bruit gris.

Le bruit gris est un bruit rose soumis à une courbe psychoacoustique d'intensité constante (telle qu'une courbe A-weighting curve invertie sur un intervalle restreint de fréquences), de telle sorte qu'un auditeur ait l'impression que l'intensité est égale pour toutes les fréquences.

Cela est à différencier au bruit blanc « standard » qui a une intensité égale sur un intervalle linéaire de fréquences mais qui n'est pas perçue comme telle à cause des biais de l'appareil auditif humain.

Autres bruits

Tous les bruits entrent dans une catégorie citée ci-dessus.

Références

  1. (en) Duncan Geere, « White, pink, blue and violet: The colours of noise », sur Wired.co.uk, (consulté le ).
  2. Remplissez-moi.
  3. (en) Daniel L. Rudnick et Russ E. Davis, « Red noise and regime shifts », Deep-Sea Research Part I, vol. 50,‎ , p. 691–699 (lire en ligne [PDF]) .
  4. « Definition of "blue noise" » (consulté le ) - Federal Standard 1037C (en).
  5. (en)Mitchell, Don P., "Generating Antialiased Images at Low Sampling Densities." Computer Graphics, volume 21, number 4, July 1987.
  6. (en)Yellott, John I. Jr., "Spectral Consequences of Photoreceptor Sampling in the Rhesus Retina." Science, volume 221, p. 382-385, 1983.
  7. (en)Transactions of the American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers 1968 [1] Quote: 'A "purple noise," accordingly, is a noise the spectrum level of which rises with frequency.'
  8. (en)Estimating double difference GPS multipath under kinematicconditions. Zhang, Q.J. et Schwarz, K.-P.. Position Location and Navigation Symposium, p. 285-291. Apr 1996. DOI:10.1109/PLANS.1996.509090 "The spectral analysis shows that GPS acceleration errors seem to be violet noise processes. They are dominated by high-frequency noise."

Liens externes