Proposition de nouvelles méthodes pour la réduction de bruit acoustique et le rehaussement du signal de parole dans un environnement très bruite

Abstract

Dans cette thèse, nous étudions le problème de la réduction du bruit acoustique et le rehaussement du signal de parole. Nous nous intéressons aux techniques de séparation aveugle de sources combinées avec les filtres adaptatifs sélectifs, les filtres adaptatifs partiels ou bien la combinaison des deux. Dans un premier temps, nous proposons trois nouveaux algorithmes sélectifs bi-capteurs à savoir le TC-VSS-SM-NLMS, TC-SM-RNLMS et TC-VSS-SM-RNLMS. Les algorithmes proposés ont montré leurs supériorités par rapport à l’algorithme TC-SM-NLMS classique. De même manière, nous proposons trois algorithmes de type partiel (TC-VSS-PU-NLMS, TC-PU-RNLMS et TC-VSS-PU-RNLMS). La comparaison de ces derniers avec les algorithmes classiques TC-NLMS et TC-PU-NLMS montre bien les bonnes performances des algorithmes proposés. Par la combinaison des algorithmes sélectifs avec les algorithmes partiels, nous proposons également trois nouvelles versions de l’algorithme TC-SM-PU-NLMS classique. Quatre critères objectifs ont été utilisés dans nos simulations. Les résultats de simulations présentés dans ce manuscrit viennent confirmer la supériorité des algorithmes proposés dans le cadre de cette thèse de Doctorat.