Résumé:
L'objectif de ce travail est de concevoir un module de détection des coups de feu (CF) en vue de la mise en euvre d'un système de surveillance audio. Nous nous focalisons dans ce mémoire sur la reconnaissance des CF. Deux systèmes différents ont été étudiés. Le premier système est composé d'un seul étage de traitement. Il consiste en l'utilisation de la transformée en ondelettes continue (TOC) en vue de l'élaboration des règles de décision. Le deuxième système est composé de deux étages de traitement, l'extraction d'attributs et la classification. L'extraction d'attributs est basée aussi sur la TOC pour la génération de plusieurs mesures énergétiques. L'étage de classification est basé sur les Support Vector Machines (SVMs). Le corpus sonore utilisé dans nos expérimentations est extrait à partir de la base de données SOUNDDOG. Les métriques d'évaluations utilisées dans notre travail sont : le taux de vrais positifs (TVP), le taux de vrai négatifs (TVN), le taux de faux positifs (TFP), le taux de faux négatifs (TFN) et le Taux de Bonne Classification (TBC). Les résultats obtenus sont satisfaisants. Pour le premier système les résultats obtenus sont : TBC=0.77, TVP=0.873, TVN=0.67, TFP=0.33, TFN=0.126 et pour le deuxième système nous avons comme résultats : TBC=0.983, TVP=1, TVN=0.967 TFP=0.033, TFN=0. Mots clés : Transformée en Ondelettes Continue, SVM, détection des coups de feu.
