Localisation binaurale active de sources sonores en robotique humanoïde

par Alban Portello

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Patrick Danès et de Sylvain Argentieri.

Soutenue en 2013

à Toulouse 3 .

mots clés

• Localisation de source
• Binaural
• Filtrage stochastique
• Détection d'activité de source
• Estimation d'azimuth
• Estimation de temps de retard
• Robots humanoïdes
• Perception auditive

Résumé

Cette thèse concerne la définition d'algorithmes pour la localisation de sources sonores (statiques ou mobiles) depuis un capteur binaural mobile en robotique. L'objectif est de développer des stratégies actives, qui combinent les signaux gauche-droite perçus et les ordres moteurs du capteur de façon à compenser les limitations usuelles dans le cas d'un monde statique : levée d'ambiguïtés (par exemple, avant-arrière), récupération de l'observabilité de certaines variables inobservables, etc. L'étude est focalisée sur des stratégies en deux étapes : (1) extraction d'information spatiale et détection d'activité relative à la/les sources par une analyse court-terme des flux audio ; (2) assimilation temporelle de ces données et fusion avec les ordres moteurs du capteur dans un schéma de filtrage stochastique.

Titre traduit

Active binaural sound source localization in humanoid robotics

Résumé

This thesis deals with the definition of algorithms for the localisation of still or moving sound sources from a mobile binaural sensor in robotics. The aim is to develop active strategies, combining left-right perceived signals with the sensor motor commands so as to overcome usual limitations in the case of a static world : resolve ambiguities (e. G. Front-back), recover observability of variables, etc. The study focuses on two-step strategies : (1) extraction of spatial information and source activity detection from a short-term analysis of audio streams ; (2) temporal assimilation of these data and fusion with the sensor motor commands in a stochastic filtering scheme.