Méthodes améliorées de débruitage dans un contexte automobile
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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 qui ne se vérifie que très peu dans le contexte véhicule. 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...
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 qui ne se vérifie que très peu dans le contexte véhicule. 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. Ces trois méthodes sont basées sur des approches fréquentielle, temporelle, ainsi que sur des pas variables pour l'estimation du post-filtre.