Apprentissage automatique et optimisation pour la détermination des propriétés acoustiques d'une salle à partir de signaux audio - TEL - Thèses en ligne
Thèse Année : 2024

Machine learning and optimization for acoustic property determination of a room from audio signals

Apprentissage automatique et optimisation pour la détermination des propriétés acoustiques d'une salle à partir de signaux audio

Résumé

The aim of this thesis is to contribute to significantly improve in situ acoustic diagnosis of rooms by developing new approaches at the crossroads of machine learning, optimization, audio signal processing and acoustics. The work presented in this manuscript focuses on estimating the acoustic absorption properties of each wall in a room from multiple room impulse responses acquired for free positions of sources and microphones, along with measurements of geometric parameters and responses of the associated devices. Several methods are proposed to solve this complex inverse problem, progressively aiming for a more detailed description of the absorption properties of the walls, application to more realistic simulated data, and greater ease of implementation. This work culminates in the presentation of an approach for estimating the wall’s impulse responses by optimization in the time domain. This approach is based on a new extension of the room impulse response model derived from the image source method, which accounts for errors in the measurement of the geometric parameters, in addition to the spatial frequency dependence of the source and microphone responses.
L'objectif de cette thèse est de contribuer à améliorer significativement le diagnostic acoustique de salles in situ en développant des nouvelles approches à la croisée de l'apprentissage automatique, de l'optimisation, du traitement du signal audio et de la physique acoustique. Les travaux présentés dans ce manuscrit portent sur l'estimation des propriétés d'absorption acoustique de chacune des parois d'une salle à partir de plusieurs réponses impulsionnelles de salle acquises pour des positions libres de sources et de microphones, ainsi que de mesures des paramètres géométriques et des réponses des appareils associés. Plusieurs méthodes sont proposées pour la résolution de ce problème inverse complexe en visant progressivement une description plus fine des propriétés d'absorption des parois, une application à des données simulées plus réalistes et une plus grande simplicité de mise en oeuvre. Ces travaux aboutissent à la présentation d’une approche d’estimation des réponses impulsionnelles des parois d’une salle par optimisation dans le domaine temporel. Celle-ci est fondée sur une nouvelle extension du modèle de réponse impulsionnelle de salle issu de la méthode des sources-images permettant de rendre compte des erreurs sur la mesure des paramètres géométriques, en plus de la dépendance spatio-fréquentielle des réponses des sources et des microphones.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04769735 , version 1 (06-11-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04769735 , version 1

Citer

Stéphane Dilungana. Apprentissage automatique et optimisation pour la détermination des propriétés acoustiques d'une salle à partir de signaux audio. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université de Strasbourg, 2024. Français. ⟨NNT : 2024STRAD015⟩. ⟨tel-04769735⟩
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