MAD (Inpainting of Missing Audio Data) est un projet financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) qui étudie les problèmes de reconstruction de données audio partiellement observées (audio inpainting). Le projet MAD est coordonné par Valentin Emiya de l’éQuipe AppRentissage et MultimediA (QARMA).
Dans une phase initiale, la cellule développement technologique du LIS a apporté son expertise au projet MAD pour ses développements logiciels, en particulier en conseillant le projet dans les choix d’architecture pour les outils d’inpainting audio développés en Python pour le projet (skmad-suite), avec l’objectif d’une distribution à terme sous licence libre. Ces outils s’appuient notamment sur la bibliothèque ltfatpy développée conjointement par la cellule développement du Labex Archimède et la cellule développement technologique du LIS.
Dans une deuxième phase, la cellule a participé directement aux développements des outils pour les finaliser et permettre leur diffusion. Pour pouvez retrouver les paquets finalisés (madarrays, pyteuf, yafe) sur cette page.
