Séparation auto-adaptative de sources pour des mélanges convolutifs : application à la téléphonie mains-libres dans les voitures

Self-adaptive source separation for convolutive mixtures. Application to hands-free telephony in cars

• Auteur / Autrice : Ahmed Nabil Charkani El Hassani
• Direction : Jeanny Hérault
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, parole
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de traitement d'images et reconnaissance de formes (Grenoble19..-1998)

Mots clés

Mots clés libres

Sciences appliquees

Telecommunications et theorie de l'information

Radiocommunication service mobile

Vehicule

Automobile

Filtrage adaptatif

Reduction bruit

Modelisation

Separation source

Systeme mains-libres

Cd

Statistique ordre superieur

Cd

Mobile radiocommunication

Vehicle

Motor car

Adaptive filtering

Noise reduction

Modeling

Handsfree system

Cd

Higher order statistic

Cd

Résumé

Dans la telephonie mains-libres en voiture, le signal de parole a transmettre est fortement perturbe par la presence du bruit de la voiture dont les origines sont diverses et difficilement controlables (vibrations, ecoulement de l'air, frottements,). Malheureusement les techniques de debruitage classiques s'averent inefficaces dans ce domaine. Par ailleurs, la separation de sources est une technique relativement recente dans le domaine du traitement du signal. Elle vise a extraire des sources statistiquement independantes a partir d'un melange lineaire de ces sources. Comme le signal de parole et le bruit de voiture sont independants et lineairement melanges a l'interieur de la voiture, il apparait donc tout a fait logique de vouloir appliquer cette methode pour les separer ce qui resoudrait le probleme de bruit rencontre en voiture. Le but de cette these est donc l'application de la technique de la separation de sources en telephonie mains-libres dans les voitures. Divers aspects theoriques et pratiques ont ete traites dans cette these. Nous avons ainsi procede a: ? l'elaboration d'une nouvelle famille d'algorithmes de separation de sources fondee sur l'exploitation des cumulants croises. ? la generalisation, l'analyse et l'optimisation des algorithmes adaptatifs classiques en separation de sources. ? la caracterisation des signaux observes a l'interieur de la voiture (parole et bruit) et de l'enceinte de la voiture en tant que milieu de transmission. ? l'application de la separation de sources pour la separation des melanges aussi bien synthetiques que reels (parole/parole et parole/bruit dans la voiture). L'approche optimale que nous avons proposee apporte des gains appreciables par rapport aux techniques classiques de la separation de sources