Débruitage multicapteur appliqué à la téléphonie mains-libres en automobile

par Charles Fox

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Roland Badeau et de Bertrand David.

Le président du jury était Dirk Slock.

Le jury était composé de Karim Abed-Meraim.

Les rapporteurs étaient Pascal Scalart, Emmanuel Vincent.


  • Résumé

    Les kits pour téléphonie mains-libres en voiture sont un équipement qui devient de plus en plus standard dans les véhicules actuels. Ces accessoires répondent à un besoin de communiquer tout en conduisant, pour des raisons professionnelles ou personnelles. Or, la voiture s’avère un environnement acoustique particulièrement difficile. En effet, un habitacle de voiture présente une forte réverbération, du fait de la présence de nombreuses surfaces vitrées, et il est aussi très bruyant. Ce bruit vient de multiples sources, comme le moteur, le roulement du pneu sur la route, le vent, la circulation environnante... et ces sources varient fortement d’une condition de conduite à l’autre. La réduction de bruit ambiant au niveau de la prise de son dans l’habitacle constitue donc un élément majeur dans le confort des utilisateurs de ce type d’équipement. L’objectif des travaux effectués dans le cadre de cette thèse est de fournir une solution efficace de réduction de bruit pour cette application, en utilisant plusieurs microphones. Nous nous intéressons ici principalement à la situation d’autoroute. Une grande campagne de mesures dans un véritable habitacle automobile en roulant a permis d’observer des caractéristiques spatiales et spectrales du champ de bruit ambiant présent dans cette situation. Ces mesures nous ont permis de mettre en évidence de fortes différences en termes de Rapport Signal à Bruit d’entrée (RSB) et de cohérence spatiale du bruit capté selon la fréquence considérée. Ces observations nous amènent à concevoir des systèmes hybrides : nous cherchons à appliquer des traitements différents en basses et hautes fréquences. Nous avons développé une implémentation adaptative du beamforming Minimum Variance Distortionless Response, qui est efficace dans des conditions de fort RSB d’entrée, et quand la cohérence inter-capteur du bruit est faible. Nous avons également étudié le placement des capteurs pour cette approche de façon à maximiser ses performances, qui seront bonnes en hautes fréquences. Pour les basses fréquences, nous avons étudié deux systèmes :- L’un est basé sur de l’Annulation de Bruit Adaptative, exploitant un bruit fortement cohérent d’un capteur sur l’autre - L’autre est un dérivé du Filtre de Wiener Multicanal . A chaque fois, une étude des performances en fonction de l’antenne de capteurs utilisée a été menée, pour utiliser la stratégie acoustique la plus appropriée. Les systèmes hybrides ainsi conçus ont été évalués de façon subjective, en faisant passer un test d’écoute à un panel d’individus. Ce test montre que le système hybride utilisant le filtrage de Wiener permet de réduire de façon significative la gêne liée au bruit ambiant, sans montrer de contrepartie sur la qualité de la parole transmise.

  • Titre traduit

    Multisensor noise reduction with application to in-car hands-free telephony


  • Résumé

    Hands-free car kits have gained a lot of popularity among drivers over the last years. These equipments fill the need for the users to communicate while driving their car, whether it is for professional or personal use. Having a phone conversation in a car is really challenging, as the inside of an automobile is a strongly adverse acoustic environment. Indeed, this compartment is strongly reverberant, because of the presence of important glass surface (such as the windbreaker and windows), and it is also very noisy. The noise comes from various sources, such as the engine, the contact of the tire on the road, the wind..., and those sources show different characteristics from one situation to another. Hence, the noise reduction for in-car voice pickup is a major element for the user’s comfort. The main objective of the work reported in this thesis is to build an efficient noise reduction solution for in-car telephony, using a plurality of microphones. We are in this work mostly interested in the freeway situation. Hence, a database of measurements has been recorded in a real car interior, to understand what are the spectral and spatial characteristics of the noise field in this situation. These measurements showed that the noise field has different characteristics in high and low frequencies. Indeed, the noise has more energy, and is more spatially coherent in the low frequency range. This leads us to propose hybrid subband systems, in order to use different algorithmic approaches in high and low frequencies. We made an adaptive implementation of the well-known Minimum Variance Distortionless Response beamforming, which is efficient when the input Signal-to-Noise Ratio is high, and the noise field shows a low spatial coherence. We also conducted an analysis on the impact of sensors’ positions, in order to build a microphone array which will allow this method to be efficient in the high frequency range. We also considered two different processings for the low frequency range : — one is based on Adaptive Noise Cancellation, which uses the high spatial coherence of recorded noises, — the other is based on Multichannel Wiener Filter. For both methods, an analysis of the impact of sensors’ positions has been made, in order to build an efficient microphone array. To assess the performance of these hybrid systems, a subjective evaluation has been conducted, through a listening test. This evaluation shows that the hybrid system using a Multichannel Wiener Filter in the low frequency range supresses a significant amount of noise, while keeping the voice distortion to a minimum, perceptually unnoticed.


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