BATTAGLINO Daniele

Thesis

La classification des scènes acoustiques: contributions à la recherche fondamentale et appliquée

Les informations de contexte acoustique peuvent être utilisées par des dispositifs équipés de microphones afin d'adapter leurs comportements ou leurs configurations en fonction de la scène qui se déroule. La reconnaissance des scénarii en fonction du contexte acoustique est l'objectif de la classification des scènes acoustiques (ASC). Si il est naturel d'envisager l'utilisation des capteurs audio pour y parvenir, s'y restreindre se justifie par le fait que presque tous les appareils mobiles sont équipés d'au moins un microphone.

La plupart des solutions ASC reposent sur des algorithmes d'extraction de descripteurs conçus spécifiquement pour la reconnaissance de la parole et de la musique, et ne sont donc pas nécessairement optimales lorsqu'ils sont appliqués au domaine de l'ASC. Par ailleurs, rares sont les approches qui prennent en considération les exigences d'une implémentation temps réel conjointement à des contraintes de faible complexité. Or, ces exigences doivent être satisfaites pour que les algorithmes ASC développés puissent être portés sur des appareils fonctionnant sur batterie et toujours à l'écoute.

Le travail présenté dans cette thèse vise à combler ces lacunes et donc à réduire l'écart entre la recherche académique et industrielle en termes de méthodes, de protocoles et de mesures. En conséquence, cette thèse propose une reformulation du problème de l'ASC sous deux aspects. Du point de vue recherche fondamentale, une première partie relate des contributions sur les protocoles et les méthodes standards. Une seconde partie traite de la recherche appliquée et décrit les contributions à l'adaptation des méthodes actuelles aux applications du monde réel.