Manipulations spatiales de sons spectraux

• Auteur / Autrice : Joan Mouba Ndjila
• Direction : Myriam Desainte-Catherine, Sylvain Marchand
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 09/11/2009
• Etablissement(s) : Bordeaux 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Jury : Président / Présidente : Robert Strandh
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Udo Zölzer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Evangelista Gianpaolo, Gaël Richard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Capteurs (technologie)

Temps réel (informatique)

Modèles mathématiques

Sons

Séparation de sources (traitement du signal)

Mots clés libres

Modélisation binaurale

Traitement temps-fréquence

Localisation de source

Spatialisation de source

Séparation de source

Binaural modeling

Source localization

Source spatialization

Source separation

Time-frequency processing

Résumé

Dans les applications d'écoute active, il est primordial de pouvoir interagir avec les sources individuelles présentes dans le mix, par exemple en changeant leur position spatiale. Dans cette thèse, nous avons proposé des techniques binaurales pour la localisation et la spatialisation, basées sur les différences interaurales en amplitude et en temps d'arrivée. Les techniques sont développées dans le plan temps-fréquence. Elles permettent de localiser et de projeter toute source dans l'espace environnant un auditeur. aussi nous avons mis au point des techniques de séparation binaurale de source basées sur le Maximum de vraisemblance et de masques spatiaux probabilistes. Enfin nous avons étendu les techniques binaurales à des techniques multi-diffusion utilisant un ensemble de haut-parleurs. Les techniques proposées sont éprouvées et comparées à des techniques de référence de la littérature. Pour des performances similaires aux techniques existantes, nos propositions ont un avantage significatif en terme de complexité qui les rendent appropriées aux applications temps-réel.

In active listening applications, it is important to be able to interact with individual sources present in the mix, for example by changing their spatial position. In this thesis, we proposed techniques for binaural localization and spatialization, based on interaural differences in amplitude and in time of arrival. The techniques are developed in the time-frequency plane. They can locate and project sources in the space surrounding a listener. We also developed binaural source separation methods based on the Maximum Likelihood and on spatial probabilistic masks. Finally, we extended binaural spatialization techniques to multi-diffusion techniques which use a set of speakers for diffusion. The proposed techniques are tested and compared to referenced, well-known techniques. For similar performance with the existing ones, our proposed techniques highlight complexity advantages and are suitable for real-time applications.