Il existe depuis longtemps des modèles audio pour toutes sortes d'application. On vous avait parlé des modèles de séparation des stems par le passé et on continue d'ailleurs à vous tenir au courant des avancées dans le domaine. Il existe également divers modèles de denoising ou de suppression de la reverb (dont celui de nvidia, pour les streameurs). Mais voici un petit nouveau qui arrive avec une promesse un peu différente, et potentiellement utile à ceux d'entre vous qui ont de vieux fichiers audio mal compressés : Apollo promet en effet de prendre vos MP3 de mauvaise qualité et de les restaurer.

Il existait déjà des techniques de restauration algorithmiques "à l'ancienne" depuis longtemps (citons notamment Stereo Tool de Thimeo Audio Technology ou les premières versions des plug-ins RX d'iZotope) mais là encore, le machine learning passe par là et l'IA promet d'offrir un gain de qualité notable. Et s'il existe déjà des solutions propriétaires (et généralement hors de prix), Apollo a un argument massue a faire valoir : il est open-source et totalement gratuit.

Ainsi, si vous êtes du genre à tout garder, et que vous avez de vieux mp3 du début des années 2000, potentiellement encodé en 96kbps ou pire, et que c'est tout ce qu'il vous reste en souvenir de cette époque où vos copains de lycées et vous-même espériez devenir le nouveau Metallica, Apollo vous donne une chance de les restaurer et de leur faire retrouver une qualité perdue.

La solution est toutefois loin d'être magique : elle n'est bien adaptée qu'aux mp3 dont le taux d'échantillonnage est de 44KHz (ce qui exclut, souvent, les MP3 au bitrate inférieur à 56kbps), si possible sans filtre passe-bas. En pratique, le gain de qualité dépend énormément des propriétés du morceau que vous lui confiez, et en particulier de la manière dont il a été encodé. Les gains de qualité varient ainsi grandement, de l'impressionnant à l'imperceptible, mais le plus souvent oscillent autour du "modeste", au mieux.

Contrairement aux modèles de séparation de piste, sur lesquels l'IA a apporté un progrès phénoménal, ici le gain par rapport aux algorithmes plus traditionnels n'est souvent pas énorme à l'oreille. C'est mieux, certes, mais seulement un peu mieux. D'autant que les conditions d'utilisation sont hautement restrictives, car le modèle est entraîné sur un contexte d'encodage bien précis. Il faut donc absolument que l'encodage se soit fait en MP3 (oubliez l'idée de restaurer le son d'une vieille vidéo YouTube de 2008, puisque l'encodage a été fait à l'époque dans un autre format), dans un bitrate très faible mais sans filtre passe-bas (ce qui est plutôt antinomique, la plupart des encodeurs choisissant de sacrifier les hautes fréquences à bas bitrate pour limiter les artefacts)... dans les autres cas, la différence sera imperceptible, voire la qualité en sera encore plus dégradée.

Davantage qu'une véritable solution de restauration des fichiers audio mal encodés, Apollo semble donc relever davantage de la preuve de concept, du premier jet. Le principe est intéressant, mais il faudra encore substantiellement améliorer le modèle pour qu'il présente un grand intérêt.

En attendant, il a au moins le mérite d'être gratuit et open-source. Car pour l'heure, les autres solutions existantes sont des outils professionnels inadaptés au portefeuille d'un particulier.

Si vous voulez l'essayer gratuitement, le plus simple est sûrement de passer par le site MVSEP (dans la liste déroulante "Type de séparation", sélectionnez Apollo MP3 Enhancer dans la section Experimental, en bas de la liste). 

Si vous êtes plus bidouilleur, il existe aussi un Google Colab et les sources et les poids sont également disponibles sur le Github de son créateur JusperLee pour une exécution en local. Mais attention : ce n'est pas à la portée du premier venu, il faut des compétences assez poussées pour pouvoir en tirer quelque chose.

N'hésitez pas, en tout cas, à vous faire votre propre idée. De notre côté, même si on n'est pour l'heure pas vraiment convaincu, on va surveiller de près l'évolution de ce modèle. Si le concept progresse suffisamment, on vous fera un tuto détaillé le moment venu.