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Spécialité : Acoustique, Traitement du signal et Informatique Appliqués à la Musique (ATIAM); This thesis describes a number of theoretical issues, algorithms and software developments in view of industrial sound design applications. Audio processing for sound design involves a set of processing steps, including signal analysis, representation, modification, and synthesis. This document describes contributions to these different steps.The first part deals with time-frequency representations, focusing on the case of atomic decompositions (Gabor transform, wavelets, ...). We show how these approaches can be modified to bring more freedom in the decomposition, enabling to adapt the decomposition to given signal or class of signals, or a specific problem. We also show how these elements can be used in the context of supervised and unsupervised adaptive algorithms.The second part deals with dectection and estimation of structured components, starting from an adapted representation such as the ones proposed in the first part. We study the cases of locally harmonic components and transient components.The third part describes the main aspects of software tools developed as part of this work. This software implements several of the new approaches described in the first two parts. It also shortly describes a few examples of processing for sound design done in an industrial context using the tools described in this thesis.; Cette thèse décrit un certain nombre de développements théoriques, algorithmiques et logiciels en vue d’applications au design sonore industriel. Le design sonore met en œuvre une série de traitements effectués sur des signaux audionumériques, allant de la représentation à la synthèse, en passant par des étapes d’analyse et de modification.Ce mémoire présente des contributions aux différentes étapes de traitement.La première partie est consacrée au problème de représentation, en se limitant au cadre des représentations temps-fréquence “atomiques” (transformation de Gabor, ondelettes, ...). On montre comment ces approches peuvent être modifiées pour y introduire davantage de souplesse, ce qui permet de les adapter à un signal, une classe de signaux, ou une problématique donnés. On montre également comment ces techniques peuvent être mises en œuvre dans le cadre d’algorithmes adaptatifs, supervisés ou non supervisés.La deuxième partie est consacrée à la détection et l’estimation de composantes structurées dans les signaux, à partir de représentations adaptées telles que celles développées dans la première partie. On considère en particulier le cas de signaux localement harmoniques, et celui de signaux transitoires.La troisième partie décrit les grandes lignes d’un développement logiciel effectué dans le cadre de ce travail, et mettant en œuvre des approches décrites dans les deux premières parties du mémoire. Elle présente également des exemples de traitements réalisés dans un cadre industriel.