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Individualisation de l'écoute binaurale: création et transformation des indices spectraux et des morphologies des individus

Felipe Rugeles, doctorant de l'équipe Audio Acoutisque, thèse soutenue le vendredi 22 juillet 2016.

Résumé

Les systèmes de réalité virtuelle créent des espaces virtuelles dans lesquels les participants se trouvent immergés. Pour avoir une immersion de plus en plus proche du réel ces systèmes
utilisent des techniques de spatialisation sonore qui visent à reproduire les effets créés par une source sonore provenant de n’importe quelle position de l’espace. Cette thèse se concentre sur la synthèse binaurale qui est la technique de spatialisation sonore permettant de reproduire une écoute naturelle à travers d’un casque sonore. Plus particulièrement, nous nous intéressons à l’individualisation des HRTF pour la synthèse binaurale. Les HRTF sont les filtres linéaires qui contiennent tous les indices physiques de localisation qui sont utilisés par le système auditif pour déterminer la provenance d’un son dans l’espace. Ces filtres sont dépendants de la morphologie de chaque personne et c’est la raison pour laquelle la synthèse binaurale doit être  individualisée afin de restituer les indices sonores de localisation utilisés par chaque individu. En effet sans individualisation les performances de localisation sont dégradées. Les systèmes permettant de mesurer des HRTF sont difficiles d’accès au grand public, ce qui pose un problème pour la démocratisation de l’audio binaurale de haute qualité. C’est pour cette raison
que nous recherchons une méthode permettant de calculer les HRTF d’une personne qu’à partir de la connaissance de sa morphologie. En effet, nous pensons mettre en oeuvre un système
d’acquisition de la morphologie d’un individu sera toujours plus facile qu’une mesure acoustique en chambre sourde. Dans nos travaux, nous nous focaliseront plus particulièrement sur les indices spectraux des HRTF, correspondant aux colorations spectrales qui codent les directions de provenance des sons, qui varient le plus d’un individu à un autre. Ces travaux de thèse avancent sur les investigations visant à avoir une technique de personnalisation de l’audio binaurale. La technique de personnalisation proposée part du principe qu’il existe un lien direct et systématique liant des paramètres de la morphologie d’un individu avec les indices spectraux de ses HRTF. Elle est basée sur la détermination d’une fonction qui prend en entrée des paramètres morphologiques et qui donne en sortie des paramètres de transformation à appliquer à un jeu de HRTF existant pour obtenir un jeu de HRTF personnalisé. Cette fonction est
estimée à partir d’analyses statistiques faits sur une base de données contenant des modèles numériques des individus ainsi que leurs HRTF. Pour avoir une méthode de personnalisation
fiable, la base de données utilisée pour entraîner les modèles doit être la plus riche et la plus diverse possible en termes de nombre et de représentativité des individus.
Pour atteindre cet objectif, il faut construire dans un premier temps les données à partir desquelles nous allons estimer notre fonction de personnalisation. Ces travaux expliquent les systèmes que nous avons conçus pour mesurer les HRTF des individus ainsi que pour obtenir leur modèle numérique tridimensionnel. De plus, les protocoles de mesure associés à chaque système sont
expliqués. Enfin, nous expliquons comment les données obtenues peuvent être exploitées pour développer un procédé de personnalisation des HRTF.

Jury

Brian KATZ, LIMSI, CNRS, directeur de thèse

Marc EMERIT, Orange Labs, encadrant

Mathieu PAQUIER, Université de Bretagne Occidentale, rapporteur

Renaud SÉGUIER, Supéléc, rapporteur

Bruno GAS, UPMC, examinateur

 

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