La cellule développement technologique s’est appuyé sur ces publications et les prototypes existants pour développer une implémentation finalisée et optimisée de l’algorithme MuMBo en Python et permettre sa large diffusion. Elle sera bientôt diffusée sous la forme d’un paquet Python nommé multimodalboost disponible sous licence LGPLv3.

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.

It is intended both as an educational and a computational tool.

The package provides a large number of linear transforms including Gabor transforms along with routines for constructing windows (filter prototypes) and routines for manipulating coefficients.

The original LTFAT Toolbox for MATLAB®/Octave is developed at CAHR, Technical University of Denmark, ARI, Austrian Academy of Sciences and I2M, Aix-Marseille Université.

The Python port is developed at LabEx Archimède, as a LIF (now LIS) and I2M project, Aix-Marseille Université.

This package, as well as the original LTFAT toolbox, is Free software, released under the GNU General Public License (GPLv3).

The latest version of ltfatpy can be downloaded from the following PyPI page.

The documentation is available here.

The development is done in this gitlab project, which provides the git repository managing the source code and where issues can be reported.