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Bruits colorés

Bien que le bruit soit un signal alĂ©atoire, il possède des propriĂ©tĂ©s statiques caractĂ©ristiques. La densitĂ© spectrale de puissance en est une, et peut ĂŞtre 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 définitions de bruits colorés font état d’un signal présent à toutes les fréquences, et qui possède une densité spectrale par unité de largeur de bande (bande passante) proportionnelle à (où f est la fréquence et β un nombre). Ainsi, le bruit blanc est monotone avec β = 0, le bruit rose correspond à β = 1, et le bruit brownien à β = 2.

DĂ©finitions techniques

L’idĂ©e d’associer chaque type de son Ă  une couleur provient d’une grossière 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 mĂŞme, 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 lumière bleue, et ainsi de suite.

Bruit blanc

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Bruit blanc
10 secondes d'un Ă©chantillon de bruit blanc.
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Spectre d'un bruit blanc.
De mĂŞme que la lumière 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 mĂŞme 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 fréquence définie (comme l’intervalle de fréquence perçu par l’oreille humaine, ou l’intervalle d’émission d’équipements audio/vidéo).

Bruit rose

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Bruit rose
10 secondes d'un Ă©chantillon 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 mĂŞme 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 étudié dans un espace logarithmique. En effet, l’oreille humaine ne perçoit les sons que sur des bandes de largeurs proportionnelles : un doublement de fréquence sera perçu en termes de puissance sonore de la même façon, quelle que soit la fréquence de départ. Ainsi, en musique, on a défini les octaves : une octave correspond à un doublement de fréquence et est perçu comme contenant la même puissance sonore. C’est pourquoi le bruit rose est souvent utilisé comme signal de référence en ingénierie du son.
D’autre part, sur les diagrammes de spectres sonores, on voit que la densité de puissance sonore du bruit rose, comparée à celle du bruit blanc, diminue de dB par octave : la densité de puissance sonore est proportionnelle à 1/F (où F est la fréquence). C’est pour cela que le bruit rose est souvent appelé « bruit 1/F ».

Bruit rouge ou brownien

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Bruit rouge
10 secondes d'un Ă©chantillon de bruit rouge.
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Spectre d'un bruit rouge.

Dans les domaines qui utilisent des dĂ©finitions prĂ©cises, la terminologie « bruit rouge », « bruit brownien » ou « bruit brun » fait rĂ©fĂ©rence au son ayant une puissance sonore qui dĂ©croĂ®t de dB par octave lorsque la frĂ©quence augmente (densitĂ© proportionnelle Ă  1/f 2)[2] sur un intervalle de frĂ©quence n'incluant pas de DC (qui dans un sens gĂ©nĂ©ral, n'inclut pas de composante constante, ou de valeur pour f=0).

Dans les domaines qui utilisent des dĂ©finitions plus approximatives, le « bruit rouge » correspond Ă  tout son dont la densitĂ© de puissance diminue lorsque la frĂ©quence augmente[3].
Le bruit rouge, selon sa définition exacte, peut être obtenu en utilisant un algorithme simulant le mouvement brownien ou par intégration mathématique 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 » (oĂą, de mĂŞme, brown ne correspond pas Ă  la couleur marron en anglais, mais au premier observateur du phĂ©nomène 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
10 secondes d'un Ă©chantillon de bruit bleu.
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Spectre d'un bruit bleu.

La puissance sonore du bruit bleu augmente de dB par octave lorsque la fréquence augmente (densité proportionnelle à f), et ce jusqu’à une fréquence infinie[4] - [2].

Dans le domaine de l’informatique graphique, le terme « bruit bleu » est parfois utilisé d’une façon plus approximative pour décrire tout son de puissance sonore minimale à basse fréquence et ne présentant aucun pic lorsque la fréquence augmente (croissance constante).
Cela peut être un bruit utile pour le tramage (dithering en anglais), une technique permettant d'agrandir ou de redéfinir des images pixellisées[5]. Les cellules de la rétine sont construites en configuration « bruit bleu » pour cette raison[6].

Bruit violet

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Bruit violet
10 secondes d'un Ă©chantillon de bruit violet.
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Spectre d'un bruit violet.

La puissance sonore du bruit violet augmente de 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 Ă©chantillon 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 Ă  diffĂ©rencier au bruit blanc « standard » qui a une intensitĂ© Ă©gale sur un intervalle linĂ©aire de frĂ©quences mais qui n'est pas perçue comme telle Ă  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" »(Archive.org • Wikiwix • Archive.is • Google • Que faire ?) (consultĂ© 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 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

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