Le bruit de la circulation routière, et en particulier le bruit des deux-roues motorisés, constituent une importante source de gêne sonore. Afin d’estimer l’exposition sonore dans les villes de plus 100 000 habitants, la directive européenne 2002/49/CE impose la réalisation de cartes de bruit stratégiques, basées sur l’indice Lden. Cet indice est également utilisé dans des relations exposition-réponse, afin de prédire les pourcentages de personnes gênées, notamment par le bruit du trafic routier. En couplant les cartes de bruit stratégiques et ces relations exposition-réponse, des cartes de gêne pourraient être établies. Toutefois, la pertinence de cet indice pour prédire la gêne due au bruit en milieu urbain est souvent remise en cause, car de nombreux facteurs acoustiques influents (e.g. les caractéristiques spectrales et temporelles) ne sont pas pris en compte par cet indice. Cette thèse vise à améliorer la caractérisation de la gêne due au bruit de trafic routier urbain en considérant différentes compositions de trafic et la présence des deux-roues motorisés. Dans ce but, des expériences sont menées en conditions contrôlées. Une première étude a porté sur l’influence de plusieurs facteurs acoustiques relatifs aux périodes de calme et aux bruits de passage de véhicules sur la gêne due au bruit de trafic routier urbain. Cette étude a conclu à l’influence de la présence de périodes de calme et du nombre de véhicules au sein du trafic routier urbain et à l’absence d’influence de l’ordre des véhicules routiers, de la position et de la durée des périodes de calme. Ces résultats ont été utilisés afin de mener la caractérisation physique et perceptive de différentes compositions de trafic routier urbain. La régression multi-niveau a été utilisée pour calculer la gêne, en considérant 1) des facteurs acoustiques influents à l’aide de combinaisons pertinentes d’indices et 2) un facteur non acoustique : la sensibilité au bruit. Dans les villes, le bruit routier est souvent entendu en situation de multi-exposition avec d’autres bruits. Dans le cadre de ces travaux de thèse, les situations de multi-exposition aux bruits routier et d’avion ont été étudiées. Pour cela, un travail semblable à celui mené pour le bruit de trafic routier urbain a été mené pour le bruit d’avion conduisant également à des combinaisons pertinentes d’indices. En vue de caractériser les gênes dues aux bruits de trafic routier et d’avion pour des situations de multi-exposition sonore, les données des précédentes expériences ainsi que celles d’une expérience conduite en situation de multi-exposition à ces bruits combinés ont été utilisées au travers d’une régression multi-niveau adaptée, comme cela a pu être mené dans la littérature. La régression multi-niveau a ainsi permis la proposition de modèles de gêne pour chaque source de bruit. Puis, la gêne totale due à des situations de multi-exposition à ces bruits a été étudiée, afin de mettre en évidence les phénomènes perceptifs mis en jeu. Des modèles de gêne totale ont été proposés, en utilisant les modèles de gêne due à chaque source. Enfin, les modèles de gêne obtenus pour chaque source et les modèles de gêne totale ont été confrontés aux données d’une enquête socio-acoustique. A cet effet, une méthodologie a été proposée afin d’estimer les différents indices des modèles à partir des valeurs du Lden, issues de cartes de bruit et utilisées pour définir l’exposition au bruit des personnes enquêtées. Cette confrontation a montré que les modèles proposés à partir d’expériences menées en laboratoire et couplés à la méthodologie d’estimation des indices à partir des valeurs du Lden permettent une bonne prédiction de la gêne in situ. / Road traffic noise, and in particular powered two-wheeler noise, constitute an important source of noise annoyance. In order to estimate the noise exposure in cities of more than 100 000 inhabitants, the European directive 2002/49/EC requires the elaboration of strategic noise maps, based on the Lden index. This index is also used in exposureresponse relationships, to predict the percentages of annoyed people, by road traffic noise for example. By coupling strategic noise maps and these exposure-response relationships, noise annoyance maps could be established. The relevance of this index to predict noise annoyance in cities is however often questioned, since many influential acoustical factors (e.g. spectral and temporal features) are not considered by this index. The aim of this thesis is to enhance the characterization of noise annoyance due to different compositions of urban road traffic including powered two-wheelers. To achieve this goal, experiments were carried out under controlled conditions. A first study concerned the influence of several acoustical features related to quiet periods and vehicle pass-by noises on the annoyance due to urban road traffic noise. This study demonstrated the influence of the presence of quiet periods and of the number of vehicles within the urban road traffic and to the absence of the influence of the order of the vehicle pass-by noises, the position and duration of quiet periods. These results were used to carry out the physical and perceptual characterization of different compositions of urban road traffic noise. Multilevel regression was used to calculate noise annoyance, by coupling combinations of indices relating to influential acoustical features and an individual factor: noise sensitivity. In cities, road traffic noise is often combined with other noises. In the framework of this thesis, noise exposure to road traffic noise combined with aircraft noise was studied. Therefore, the same work as the one performed for urban road traffic noise was carried out for aircraft noise, leading also to relevant combinations of noise indices. In order to characterize annoyances due to road traffic noise and to aircraft noise in a combined exposure situation, data from the previous experiments and from an experiment dealing with these combined noises were used through an appropriate multilevel regression, as done in literature. The regression allows annoyance models for each noise source to be proposed. Then, total annoyance due to combined noises was studied, in order to highlight the perceptual phenomena related to the combined exposure. Total noise annoyance models were proposed, using proposed annoyance model of each noise source. Finally, these single source annoyance models and total annoyance models were tested using data of a socio-acoustic survey. To do this, a methodology has been proposed to estimate the different indices involved in the annoyance models, from the Lden values obtained from the strategic noise maps and used to define the noise exposure of the respondents. This confrontation showed that the models proposed on the basis of experiments carried out under laboratory conditions and coupled with a methodology of estimation of the noise indices from Lden values, enabled a good prediction of in situ annoyance.

La problématique traitée par la Reconnaissance de la Langue (LR) porte sur la définition découverte de la langue contenue dans un segment de parole. Cette thèse se base sur des paramètres acoustiques de courte durée, utilisés dans une approche d’adaptation de mélanges de Gaussiennes (GMM-UBM). Le problème majeur de nombreuses applications du vaste domaine de la re- problème connaissance de formes consiste en la variabilité des données observées. Dans le contexte de la Reconnaissance de la Langue (LR), cette variabilité nuisible est due à des causes diverses, notamment les caractéristiques du locuteur, l’évolution de la parole et de la voix, ainsi que les canaux d’acquisition et de transmission. Dans le contexte de la reconnaissance du locuteur, l’impact de la variabilité solution peut sensiblement être réduit par la technique d’Analyse Factorielle (Joint Factor Analysis, JFA). Dans ce travail, nous introduisons ce paradigme à la Reconnaissance de la Langue. Le succès de la JFA repose sur plusieurs hypothèses. La première est que l’information observée est décomposable en une partie universelle, une partie dépendante de la langue et une partie de variabilité, qui elle est indépendante de la langue. La deuxième hypothèse, plus technique, est que la variabilité nuisible se situe dans un sous-espace de faible dimension, qui est défini de manière globale.Dans ce travail, nous analysons le comportement de la JFA dans le contexte d’un dispositif de LR du type GMM-UBM. Nous introduisons et analysons également sa combinaison avec des Machines à Vecteurs Support (SVM). Les premières publications sur la JFA regroupaient toute information qui est amélioration nuisible à la tâche (donc ladite variabilité) dans un seul composant. Celui-ci est supposé suivre une distribution Gaussienne. Cette approche permet de traiter les différentes sortes de variabilités d’une manière unique. En pratique, nous observons que cette hypothèse n’est pas toujours vérifiée. Nous avons, par exemple, le cas où les données peuvent être groupées de manière logique en deux sous-parties clairement distinctes, notamment en données de sources téléphoniques et d’émissions radio. Dans ce cas-ci, nos recherches détaillées montrent un certain avantage à traiter les deux types de données par deux systèmes spécifiques et d’élire comme score de sortie celui du système qui correspond à la catégorie source du segment testé. Afin de sélectionner le score de l’un des systèmes, nous avons besoin d’un analyses détecteur de canal source. Nous proposons ici différents nouveaux designs pour engendrées de tels détecteurs automatiques. Dans ce cadre, nous montrons que les facteurs de variabilité (du sous-espace) de la JFA peuvent être utilisés avec succès pour la détection de la source. Ceci ouvre la perspective intéressante de subdiviser les5données en catégories de canal source qui sont établies de manière automatique. En plus de pouvoir s’adapter à des nouvelles conditions de source, cette propriété permettrait de pouvoir travailler avec des données d’entraînement qui ne sont pas accompagnées d’étiquettes sur le canal de source. L’approche JFA permet une réduction de la mesure de coûts allant jusqu’à généraux 72% relatives, comparé au système GMM-UBM de base. En utilisant des systèmes spécifiques à la source, suivis d’un sélecteur de scores, nous obtenons une amélioration relative de 81%. / Language Recognition is the problem of discovering the language of a spoken definitionutterance. This thesis achieves this goal by using short term acoustic information within a GMM-UBM approach.The main problem of many pattern recognition applications is the variability of problemthe observed data. In the context of Language Recognition (LR), this troublesomevariability is due to the speaker characteristics, speech evolution, acquisition and transmission channels.In the context of Speaker Recognition, the variability problem is solved by solutionthe Joint Factor Analysis (JFA) technique. Here, we introduce this paradigm toLanguage Recognition. The success of JFA relies on several assumptions: The globalJFA assumption is that the observed information can be decomposed into a universalglobal part, a language-dependent part and the language-independent variabilitypart. The second, more technical assumption consists in the unwanted variability part to be thought to live in a low-dimensional, globally defined subspace. In this work, we analyze how JFA behaves in the context of a GMM-UBM LR framework. We also introduce and analyze its combination with Support Vector Machines(SVMs).The first JFA publications put all unwanted information (hence the variability) improvemen tinto one and the same component, which is thought to follow a Gaussian distribution.This handles diverse kinds of variability in a unique manner. But in practice,we observe that this hypothesis is not always verified. We have for example thecase, where the data can be divided into two clearly separate subsets, namely datafrom telephony and from broadcast sources. In this case, our detailed investigations show that there is some benefit of handling the two kinds of data with two separatesystems and then to elect the output score of the system, which corresponds to the source of the testing utterance.For selecting the score of one or the other system, we need a channel source related analyses detector. We propose here different novel designs for such automatic detectors.In this framework, we show that JFA’s variability factors (of the subspace) can beused with success for detecting the source. This opens the interesting perspectiveof partitioning the data into automatically determined channel source categories,avoiding the need of source-labeled training data, which is not always available.The JFA approach results in up to 72% relative cost reduction, compared to the overall resultsGMM-UBM baseline system. Using source specific systems followed by a scoreselector, we achieve 81% relative improvement.

La pollution sonore est un problème majeur pour les résidents des zones urbaines. La directive Européenne 2002/49/CE impose aux états membres l’établissement de cartes de bruit. Ces dernières sont construites sur la base de l’indice énergétique Lden, également utilisé dans les relations dose-effet établies pour prédire la gêne. Toutefois, pour l’évaluation de la gêne due au bruit dans les zones urbaines, la pertinence de cet indice est souvent remise en question. En effet, de nombreuses études ont montré que les caractéristiques temporelles et spectrales des bruits environnementaux influencent aussi les réponses de gêne et ne sont pas prises en compte dans cet indice. Cette thèse vise à contribuer à l’amélioration de la caractérisation de la gêne due au bruit des véhicules routiers en ville. Elle est basée sur des expériences réalisées en laboratoire. Elle comprend deux parties principales. La première partie a comme objectif de progresser sur la caractérisation physique et perceptive du bruit des passages de divers véhicules routiers en milieu urbain tels que les bus, les deux-roues motorisés, les poids lourds et les véhicules légers. Une attention particulière a été portée sur la caractérisation de la gêne due aux deuxroues motorisés qui sont cités parmi les véhicules routiers les plus gênants et sont peu étudiés dans la littérature. Dans cette perspective, un indicateur acoustique caractéristique de la gêne due au bruit routier urbain a été déterminé : il rend compte de différents attributs auditifs gênants en associant la sonie, un indice spectral et deux indices de modulation proposés dans le cadre de ces travaux. Dans les zones urbaines, les riverains sont souvent exposés à la circulation routière en présence d’autres sources de bruit de l’environnement. L’objectif principal de la deuxième partie est la prédiction de la gêne totale due au bruit du trafic routier urbain combiné avec le bruit de tramway. Dans le but de caractériser la gêne totale, les phénomènes perceptifs liés à la combinaison de ces bruits sont tout d’abord étudiés. Ensuite, l’indicateur proposé précédemment pour caractériser la gêne due au bruit des passages de différents véhicules routiers est testé lorsque différents trafics routiers urbains sont considérés. Sur la base de ces résultats, des modèles permettant de caractériser la gêne due au bruit de trafic routier urbain combiné au bruit de tramway ont été proposés. / Noise pollution is a major concern for residents of urban areas. To date, the European directive 2002/49/CE requires member states to represent community noise through noise maps. These are produced using the Lden (day-evening-night level) index which is also employed for dose-effect relationships in noise annoyance prediction. However, for the assessment of noise annoyance in urban areas, its relevance is often questioned. Numerous studies have shown that noise annoyance due to community noise is not solely based on the sound pressure level and other acoustical signal characteristics such as temporal and spectral features influence noise annoyance ratings. This thesis aims to improve the assessment of noise annoyance due to various road vehicle noises in cities. It is based on experiments carried out in laboratory conditions and comprises two main parts. The first addresses the enhancement of the physical and perceptual characterization of annoyance due to various urban road vehicle pass-by noises, such as buses, poweredtwo- wheelers, heavy vehicles and light vehicles. A specific focus is put on the characterization of annoyance due to powered-two-wheelers which are among the most annoying road vehicles and studied little in the existing literature. An indicator accounting for annoyance-relevant auditory attributes of urban road vehicle pass-by noises is determined: it comprises loudness, a spectral index and two modulation indices proposed in this work. In urban agglomerations, people are often exposed to road traffic in presence of a variety of other environmental noise sources. The focal point of the second part is on the prediction of total annoyance due to urban road traffic noise combined with tramway noise. In the aim of adequately characterizing total annoyance, first the perceptual phenomena involved in annoyance due to the combination of the sources are studied. Furthermore, the analysis allows for the testing of the proposed noise annoyance indicator for the characterization of urban road traffic noise. To characterize annoyance due to tramway noise, an indicator determined in a recent study is employed. Based on these indicators and the findings regarding perceptual phenomena, models for the prediction of total annoyance due to combined urban road traffic and tramway noise are proposed.