Intitulé de la thèse:
Débruitage de la parole
et ses applications
Débruitage perceptuel de la parole
Asmaa AmehrayeSous l’encadrement de: Dominique Pastor
Journées doctorales du département SC
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Plan de la présentation
Introduction
Points durs
La perception auditive
Le débruitage perceptuel de la parole
Résultats
Conclusion et perspectives
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Objectifs du débruitage de la parole
• Restituer le signal de parole dans les environnement bruités• Améliorer l’intelligibilité de la parole• Le confort d’écoute de l’auditeur
Applications: Reconnaissance de la paroleTéléphonie mobileTéléphonie main libre…
Processus du débruitage
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Les méthodes usuelles
Processus du débruitage
Filtrage de Kalman
OndelettesFiltrage de
Wiener
Soustraction spectraleMéthodes à
sous-espaces
.........etc
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1- Bruit additif
2- Décorrélation entre bruit b(n) et parole propre s(n).
+s(n)
b(n)
y(n)
Système mono capteur
Hypothèses:
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Points durs
• Estimation du bruit.
• Détection de l’activité vocale (DAV).
• Artéfacts: Bruit musical et Distorsions du signal après débruitage.
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Bruit musical?
Bruit musical
Gênant à la perception humaine
Solution:
Tenir compte des propriétés du système auditif humain.
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Système auditif
Coupe générale de l’oreille
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L’effet de masquage?
On parle de masquage quand un son est rendu inaudible par un autre.
Le masqueur élève localement le seuil d’audition, le son cible nécessite alors plus d’énergie pour être perçu.
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Le débruitage perceptuel de la parole
Contexte: Prise en compte des propriétés de l’audition humaine via la modélisation de certaines de ces propriétés déterminantes.
Astuces : Distinction entre ce qui est audible et ce qu’il ne l’est pas.
Outil : Modélisation du phénomène de masquage par le calcul de la courbe de masquage.
Objectif: Diminuer les artéfacts (distorsions, bruit musical,…)
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Portions inaudibles
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Courbe de masquage
Puissance du signal
Deux cas limite de l’estimée de la courbe de masquage:
Le bruit résiduel augmente
Les distorsions du signal augmentent
Besoin d’un compromis
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Courbe de
masquage idéale
DSP du signal bruité
dB dB
f(Hz) f(Hz)
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Exemples dans la littérature
Loizou[2] Lin[4]
Tim Haulik[5] (même ordre d’idée que[3])Détection et réduction des tonales musicales: : à partir du signal débruité : à partir du signal bruitéLes composantes spectrales au dessus juste de sont candidates pour être du bruit musical.
)0,max( 22
2
2ibs
s
TH
ii
i
)()()( nbnsny YHS iˆ
2T
1T
2T
)1,min(1b
TH
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Contribution14/19
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Evaluation objective
MBSD(Modified Bark Spectral Distorsion)
SSNR(Segmental Signal to Noise Ratio)
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Evaluation subjective
Wiener Loizou Lin Méthode proposée
-5dB
0dB
5dB
10dB
Input-5dB
Input0dB
Input5dB
Input10dB
Tests audio:
She had your dark suit in greasy wash water all year.Don't ask me to carry an oily rag like that
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Conclusion et perspectives
• L’apport de la psycho-acoustique est net.
• Pour la reconnaissance de la parole, on veut montrer que ce n’est pas juste une
question de SNR.
• L'application de ces approches pour l'amélioration de l'intelligibilité audio et la reconnaissance automatique de la parole pour des applications de téléphonie mobile et de téléphonie main libre.
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Bibliographie
[1] E Zwicker, R. Feldtkeller, Psychoacoustique:L’oreille, récepteur d’information”, Masson, Paris, 1981.
[2] Y. Hu and P. Loizou, “Incorporating a psychoacoustic model in frequency domain speech enhancement”, IEEE Signal Processing Letters, 11(2), 2004, pp. 270-273.
[3] A.Ben Aicha and S. Ben Jebara, “Utilisation de la courbe de masquage pour la détection des tonales musicales artificielles dans un signal de parole débruité par approche spectrales ”, ISIVC2006, Tunisie.
[4] L. Lin,W. H. Holmes and E. Ambikairajah,“Speech denoising using perceptual modification of Wiener filtering”, IEEE Electronic Letters, vol. 38, no. 23, November 2002, pp. 1486-1487.
[5] T.Haulik, K.Linhard and P.Schrogmeier, “Residual noise suppression using psychoacoustic criteria”, Eurospeech 1997, pp 1395.
Merci pour votre attention
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