Une nouvelle approche pour l'analyse et la catégorisation d'une famille de sons exploitant des transformations reliant ces sons deux à deux a été récemment proposée [1,2]. Dans cette approche, ces transformations sont modélisées comme multiplicateurs de Gabor. Un multiplicateur s'écrit de la façon suivante: M_mx = V_g^* m V_g, où V_g désigne l'opérateur d'analyse (transformation de Gabor) et V_g désigne l'opérateur de synthèse (transformation de Gabor inverse). Le masque de Gabor m, et agit par multiplication point par point avec la transformée de Gabor V_gx. Nous nous intéressons ici au problème de l'estimation du masque de Gabor m. Pour un couple de signaux donné (x₀,x₁), le problème peut se formuler comme la minimisation de la fonctionnelle, &_Phi;(m) = &_parallel; x₁ - M_m x₀&_parallel;² + &_lambda; d(m) Le second terme est un terme de régularisation qui permet à la solution d'être bien définie, mais aussi permet d'introduire de l'information a priori sur la solution. Nous proposons ici de reformuler le problème de l'estimation du masque de la façon suivante: &_parallel; A&_omega; - b &_parallel; + &_lambda;d(&_omega;) où A est un opérateur linéaire, b=x₁-x₀ et &_omega; = m-1. Avec cette formulation, il devient possible d'obtenir une solution au moyen d'algorithmes décrits dans la littérature comme ceux de [3] pour des choix d'a priori tels que des normes l^p, en considérant d(&_omega;) = &_parallel; &_omega; &_parallel;_p^p Nous étudierons le rôle du choix de la fonction de régularisation et l'allure des solutions obtenues pour le masque, dans un contexte d'étude des signaux musicaux issus d'instruments de musique. [1] P. Depalle, R. Kronland-Martinet, B. Torrésani. Time-frequency multipliers for sound sythesis SPIE Optics ans Photonics, Wavelet XII, vol 6701, pp. 670118-1 à 670118-15, 26-30 August 2007 , San Diego, USA. [2] A. Olivero, L. Daudet, R. Kronland-Martinet, B. Torrésani. Analyse et Catégorisation de sons par multiplicateurs temps-fréquence. Actes du colloque GRETSI 09, Dijon, Septembre 2009 [3] Pierre Weiss, Algorithmes rapides d'optimisation convexe. Applications à la restauration d'images et à la détection de changements Thèse de doctorat, Université de Nice Novembre 2008