Annulation stéréophonique de l'écho acoustique par des techniques avancées de traitement du signal et implémentation sur FPGA

Abstract

Dans cette thèse, nous étudions l'annulation d'écho acoustique stéréophonique par le filtrage adaptatif. Nous proposons cinq nouveaux algorithmes stéréophoniques basés sur les techniques et algorithmes efficaces existants. Le premier algorithme proposé est une version étendue de l'algorithme FNLMS, adapté aux applications stéréophonique avec une amélioration significatives de la partie de prédiction, assurant la stabilité dans le contexte stéréophonique. Les quatre autres algorithmes proposés dérivés d?une combinaison de deux techniques : la technique de sélection des données et la technique de mise à jour partielle (PU). Ces derniers sont appliqués à un algorithme adaptatif à deux canaux, Stereophonic Normalized Least Mean Squares (SNLMS), et prennent en compte uniquement les données d'entrée qui apportant de nouvelles informations au système. Par conséquent, la complexité du calcul est réduite. A la fin de cette thèse, l?algorithme Stereophonic Fast Normalized Least Mean Squares (SFNLMS) proposé est implémenté en code VHDL pour une application FPGA. Les résultats expérimentaux obtenus ont montré que les algorithmes proposés sont des choix intéressants pour l'AEAS en sélectionnant l'algorithme approprié faisant un compromis entre la complexité, le niveau de l'EQM, le niveau de l'ERLE et le niveau du Désalignement.