Détection d’événements sonores environnementaux dans les réseaux de capteurs sans fil à faible consommation

Environmental sound event detection from low power wireless sensor network

• Auteur / Autrice : Marie-Anne Lacroix
• Direction : Pascal Scalart
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, vision
• Date : Soutenance le 05/04/2022
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : MATHSTIC
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - Granit
• Jury : Président / Présidente : Yannis Pousset
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nancy Bertin, Romuald Rocher
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marie Gorce, Romain Serizel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Détection du signal

Réseaux de capteurs (technologie)

Mots clés libres

Détection d'événements sonores

Réseaux de capteurs sans fil

Faible consommation

Efficacité spectrale

Quantification

Sound event detection

Wireless sensor networks

Low power

Spectral efficiency

Quantization

Résumé

Ces dernières années, le gain d'intérêt pour la détection d'événements sonores et la réduction des coûts de l'électronique ont conduit à s'intéresser au déploiement de dispositifs de détection distribués sur des réseaux de capteurs sans fil. Cependant, la transmission d'informations binaires qu'elle requiert induit à la fois une forte consommation d'énergie et une dégradation des données émises. L'objectif de cette thèse est de travailler sur la minimisation de la consommation d'énergie d'une communication sans fil, et d'analyser l'impact de la transmission des descripteurs sur les performances de la détection. Tout d'abord, nous étudions les différents modèles énergétiques d'une transmission afin d'approcher au mieux la consommation réelle. Nous proposons alors une analyse de l'efficacité spectrale minimisant cette énergie. Dans un second temps, nous étudions la faisabilité d'un dispositif de détection d'événements sonores distribué, avec ses avantages et ses contraintes. Nous introduisons les méthodes utilisées pour coder en virgule fixe les descripteurs audio sur une longueur de quantification limitée. Nous commençons par analyser l'influence de cette quantification sur les performances d'un GMM ou d'un CRNN. Nous étudions finalement l'impact des erreurs de transmission sur cette même détection, et proposons une méthode d'augmentation de données pour le limiter.

In recent years, increased interest in sound event detection and reduced electronics cost have led to a focus in the deployment of distributed detection devices on wireless sensor networks. However, the transmission of binary information that it requires induces both high energy consumption and degradation of the transmitted data. This thesis aims to work on minimizing the energy consumption of wireless communication, and to analyse the impact of features transmission on detection performance. First of all, we study the different transmission energy models in order to better approximate the real consumption. We then propose an analysis of the spectral efficiency that minimizes this energy. In a second step, we study the feasibility of a distributed sound event detection system, with its advantages and constraints. We introduce the methods used to fixed-point encode the audio features over a limited quantization length. We start by analyzing the influence of this quantization on the performance of a GMM or CRNN. We finally study the impact of transmission errors on this same detection, and propose a data augmentation method to limit it.