Méthodes améliorées de débruitage bi-capteurs dans un contexte automobile

Advanced techniques for two-channel noise reduction : application to hand-free telephony in cars

• Auteur / Autrice : Mohamed Djendi
• Direction : Pascal Scalart, André Gilloire
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Téléphonie mobile

Codes convolutifs

Séparation de sources (traitement du signal)

Résumé

Dans les systèmes mono-capteur d’annulation du bruit, une seule observation est disponible pour séparer la parole du bruit par un algorithme de rehaussement. Cette séparation est la plupart du temps faite sous l’hypothèse de stationnarité du bruit. Cette hypothèse ne se vérifie que très peu dans le contexte véhicule : il en résulte de nombreuses distorsions du bruit et de la parole. Ceci nous amène à considérer l'utilisation d'un second microphone. Ce second capteur doit permettre de s'affranchir de l'hypothèse de stationnarité du bruit et permet d'avoir des informations sur la configuration spatiale des signaux. Deux structures de séparation de sources (BSS) bi-capteurs connues sous les noms Directe et Récursive sont souvent utilisées dans ce contexte. La structure BSS Directe a comme contrainte la difficulté d’estimation d’un post-filtre de type RII en sortie pour corriger les distortions spectrales qu’elle introduit. Dans cette thèse nous proposons trois nouvelles méthodes dédiées pour l’estimation de ce post-filtre : La première méthode est basée sur un calcul temporel du post-filtre par un algorithme de filtrage adaptatif ; la deuxième méthode est basée sur un calcul direct du post-filtre dans le domaine fréquentiel ; la troisième méthode utilise un algorithme de filtrage adaptatif fréquentiel pour l’estimation du post-filtre. Nous utilisons une nouvelle forme robuste du pas d’adaptation fréquentiel de l’algorithme adaptatif utilisé. Nous proposons aussi dans cette thèse l’utilisation de l’algorithme adaptatif de type Newton FNTF (Fast Newton Transversal Filter) dans la structure BSS Directe pour estimer les filtres de la matrice de séparation. Ce nouvel algorithme appelé FNTF double (DFNTF) a donné de bons résultats en comparaison avec d’autres algorithmes Doubles proposés précédemment dans la littérature. Les approches optimales que nous proposons dans cette thèse pour l’estimation du post-filtre placé en sortie de la structure BSS Directe, apportent des gains de correction spectrale importants par rapport aux techniques et aux méthodes classiques de la séparation de sources basées sur les deux structures Directe et Récursive. Une étude comparative avec des méthodes de l'état de l'art est réalisée et présentée dans ce sens. Cette étude confirme la supériorité et les bonnes performances de nos méthodes.

In the mono-sensor systems for noise cancellation, only one observation is used to separate the speech signal from the noise by an enhancement algorithm. This separation is most of the time made by supposing a stationary noise. This assumption is not largely verified in a car context: it results many distortions of the noise and the speech signal. This leads us to consider the use of a second microphone. This second sensor must make it possible to be free from the stationary noise assumption and allows getting information on signals spatial configuration. Two blind sources separation structures (BSS) known under the names Forward and Backward are often used in this context. The BSS Forward structure is constrained by the estimation problem of an RII type post-filter at the output to correct the spectral distortions that it introduces. In this Ph. D thesis, we propose three new methods dedicated to the estimation of this post-filter: The first method is based on a time-domain calculation of the post-filter by an adaptive filtering algorithm, the second method is based on an open-loop frequency-domain calculation of the post-filter, the third method uses a frequency-domain adaptive filtering algorithm to estimate the post-filter. We propose the use of a new robust form of the frequency-domain step-size for the used adaptive algorithm. We also propose in this Ph. D thesis the use of the Newton adaptive filtering algorithm FNTF (Fast Newton Transverse Filter) with the BSS Forward structure to estimate the filters of the mixing matrix. This new algorithm called double FNTF (DFNTF) gave good results in comparison with other double algorithms proposed previously in the literature. The optimal approaches that we propose in this thesis to estimate the post-filter placed at the output of the BSS Forward structure, bring a significant spectral correction profit compared to the techniques and to the traditional methods of sources separation based on the two structures Forward and Backward. A comparative study with methods of the state of the art is carried out and presented. This study confirms the superiority and the good performances of our methods.