Un grand nombre d'applications concrètes (Radar, Sonar, Télécoms ...) requièrent une étape de détection dont l'effet principal est de restreindre l'ensemble des observations disponibles pour l'estimation des paramètres inconnus. Par conséquent, nous établissons l'expression des bornes inférieures de l'Erreur Quadratique Moyenne (EQM) conditionnées par un test d'hypothèse binaire au moyen d'une approche didactique générale. Pour valider l'intérêt de cette démarche, nous montrons également à l'aide d'une application fondamentale, que le problème de la précision de prédiction de l'EQM vraie par une borne inférieure à faible RSB, peut provenir d'une formulation incorrecte de la borne inférieure ne prenant pas en compte la vraie problématique, à savoir les problèmes conjoints de détection-estimation.

Ce travail concerne la segmentation et l'indexation des signaux sonores musicaux. Trois niveaux de segmentation interdépendants sont définis, correspondant chacun à un niveau de description du son différent.<br /><br /><br />1) Le premier niveau de segmentation, appelé << sources >>, concerne la distinction entre la parole et la musique. Les sons considérés peuvent provenir par exemple de bandes-son de films ou d'émissions radiophoniques.<br /><br />Des fonctions d'observation sont étudiées, qui ont pour objectif de mettre en évidence les propriétés différentes du signal de parole et du signal de musique. Plusieurs méthodes de classification ont été étudiées. Les performances du système avec des signaux réels sont discutées.<br /><br /><br />2) Le deuxième niveau de segmentation, appelé << caractéristiques >>, concerne ce type d'index : silence/son, voisé/non voisé, harmonique/inharmonique, monophonique/polyphonique, avec vibrato/sans vibrato, avec trémolo/sans trémolo. La plupart de ces caractéristiques donnent lieu à des fonctions d'observation utilisées par le troisième niveau de segmentation.<br /><br />La détection du vibrato, l'estimation de ses paramètres (fréquence et amplitude) et sa suppression du trajet de la fondamentale ont été particulièrement étudiées. Un ensemble de techniques sont décrites. Les performances de ces techniques avec des sons réels sont discutées.<br /><br />Le vibrato est supprimé du trajet de la fondamentale original afin d'obtenir une ligne mélodique << lissée >>. Alors, ce nouveau trajet de la fondamentale peut être utilisé pour la segmentation en notes (troisième niveau de segmentation) des extraits musicaux, et peut aussi être utilisé pour des modifications de ces sons.<br /><br />La détection du vibrato est opérée seulement si, lors du premier niveau de segmentation, c'est la source << musique >> qui a été détectée.<br /><br /><br />3) Le troisième niveau de segmentation concerne la segmentation en << notes ou en phones ou plus généralement en parties stables >>, suivant la nature du son considéré : instrumental, voix chantée, parole, son percussif...<br /><br />L'analyse est composée de quatre étapes. La première consiste à extraire un grand nombre de fonctions d'observation. Une fonction d'observation est d'autant plus appropriée qu'elle présente des pics grands et fins quand des transitions surviennent et que sa moyenne et sa variance restent petites pendant les zones stables. Trois types de transitions existent : celles en fréquence fondamentale, celles en énergie et celles en contenu spectral. En deuxième lieu, chaque fonction d'observation est automatiquement seuillée. En troisième lieu, une fonction de décision finale, correspondant aux marques de segmentation, est construite à partir des fonctions d'observation seuillées. Finalement, pour les sons monophoniques et harmoniques, la transcription automatique est effectuée. Les performances du système avec des sons réels sont discutées.<br /><br /><br />Les données obtenues pour un certain niveau de segmentation sont utilisées par les niveaux de segmentation de numéro d'ordre supérieurs afin d'améliorer leurs performances. <br /><br />La longueur des segments donnés par le niveau de segmentation en << sources >> peut être de quelques minutes. La longueur des segments donnés par le niveau de segmentation en << caractéristiques >> est communément plus petite : elle est disons de l'ordre de quelques dizaines de secondes. La longueur des segments donnés par le niveau de segmentation en << zones stables >> est le plus souvent inférieure à une seconde.

Afin de satisfaire les exigences de sécurité requises dans l’aviation civile, la stratégie adoptée consiste à multiplier les chaînes de mesure pour une même information. Il est aujourd’hui recommandé d’introduire une chaîne de mesure dissemblable (reposant sur un principe physique différent) afin d’augmenter le niveau de sécurité. Dans cette optique, Thales mène des travaux sur le développement d’un anémomètre laser Doppler embarqué sur aéronef. Ce capteur, composé de quatre axes LiDAR (Light Detection And Ranging) répartis autour de l’avion, permet d’estimer la vitesse air par l’analyse de la réflexion de l’onde laser émise sur les particules présentes dans l’air.L’objectif de ces travaux est de concevoir une chaîne de traitement du signal LiDAR adaptée à un capteur sur avion. Cette chaîne, basée sur une représentation temps-fréquence, inclut des étapes de détection du signal utile optimisée pour les conditions de faible ensemencement en particules, de sélection des aérosols utiles dans un nuage et d’estimation robuste afin de contrôler la qualité de la mesure. Cette chaîne de traitement, évaluée lors d’une campagne d’essais réalisée à l’observatoire du Pic du Midi, apporte un gain de performances élevé dans les situations critiques. L’architecture du système a été le second axe d’étude. Une méthode d’estimation du vecteur vitesse à partir des estimations effectuées sur chaque axe LiDAR et d’un modèle aérodynamique de l’avion permet de compenser les perturbations observées à proximité de ce dernier. Puis, une procédure d’optimisation de l’architecture est proposée afin d’améliorer les performances du capteur. Les performances de la chaîne de traitement présentée devront être évaluées en conditions réelles, lors d’essais en vol, afin de sonder une grande variété de conditions atmosphériques et d’évaluer le gain apporté et les faiblesses éventuelles du traitement proposé en fonction de ces conditions. / The method use to respect security requirements in civil aviation consists in multiplying measuring chains for the same information. Now, it is recommended to add a dissimilar measuring chain, based on a different physical principle, in order to improve security level. Thus, Thales works on the development of a laser Doppler anemometer embedded on aircraft. This sensor is composed by four LiDAR (Light Detection And Ranging) axis distributed around the aircraft and air speed is estimated by the analysis of the reflection of the emitted laser wave on particles.This thesis objective is to design a LiDAR signal processing chain adapted to an aircraft sensor. The process is based on a time-frequency representation and it includes methods for signal detection in low concentrated air mass, useful particles selection in clouds and robust estimation to control measure reliability. The process has been evaluated during a test campaign realized at the Pic du Midi observatory. Its performances are greatly improved, especially in critical situations.The system architecture has also been studied. An estimation method designed from estimations performed on different LiDAR axis and an aerodynamic model of an aircraft is proposed in order to compensate for air mass perturbations close to the aircraft. Then, an optimization process is presented to improve sensor performances.The signal processing chain will have to be evaluated by flight tests, to explore a large atmospheric conditions variety and to quantify its strengths and weaknesses depending on conditions.