La maladie de Parkinson est la seconde maladie neuro-dégénérative la plus fréquente à travers le monde. Dans ce contexte, le projet de recherche associé à cette thèse vise à améliorer le traitement symptomatique de la maladie de Parkinson, par le développement de procédés de stimulation cérébrale profonde adaptative. Le travail de cette thèse repose sur la conception d'un ASIC d'enregistrement et de traitement de signaux neuronaux, répondant à divers enjeux :un traitement continu et en temps réel focalisé sur des bandes spécifiques très basses-fréquences et largement configurables. L'objectif est d'utiliser l'information traitée pour le contrôle et la génération d'un signal de stimulation. Cet ASIC a été développé, caractérisé électroniquement et utilisé dans un contexte in vivo. Un système en boucle fermée a été réalisé à partir de cet ASIC, se montrant fonctionnel. Ces validations expérimentales in vivo ouvrent de nombreuses possibilités d'investigation du concept de stimulation cérébrale en boucle fermée.

La maladie de Parkinson est la seconde maladie neuro-dégénérative la plus fréquente à travers le monde. Dans ce contexte, le projet de recherche associé à cette thèse vise à améliorer le traitement symptomatique de la maladie de Parkinson, par le développement de procédés de stimulation cérébrale profonde adaptative. Le travail de cette thèse repose sur la conception d’un ASIC d’enregistrement et de traitement de signaux neuronaux, répondant à divers enjeux :un traitement continu et en temps réel focalisé sur des bandes spécifiques très basses-fréquences et largement configurables. L’objectif est d’utiliser l’information traitée pour le contrôle et la génération d’un signal de stimulation. Cet ASIC a été développé, caractérisé électroniquement et utilisé dans un contexte in vivo. Un système en boucle fermée a été réalisé à partir de cet ASIC, se montrant fonctionnel. Ces validations expérimentales in vivo ouvrent de nombreuses possibilités d’investigation du concept de stimulation cérébrale en boucle fermée. / Parkinson’s disease is the second most common neurodegenerative diseases throughout theworld. In this context, the research project associated with this thesis is to improve the symptomatictreatment of Parkinson’s disease through the development process of deep brain stimulationadaptive. The work of this thesis is based on the design of an ASIC for recording andprocessing of neural signals, in response to a variety of issues : ongoing treatment and real-timefocus on specific bands of very low-frequency and highly configurable. The goal is to use theprocessed information to the control and generation of a stimulation signal. This ASIC wasdeveloped, characterized and used electronically in a context in vivo. A closed-loop system wasmade from the ASIC, showing functional. These in vivo validations open up many possibilitiesfor investigation of the concept of closed-loop brain stimulation.

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Ce travail porte sur l'étude de la production de la voix. L'objectif principal est de proposer des solutions pour son analyse-synthèse qui permettent une large représentation de la diversité des signaux biométriques (observés en pratique) dans le cadre du paradigme source-filtre ou de modèles physiques simplifiés. L'étude est menée selon trois axes : l'exploration de l'activité laryngée, la modélisation de la phonation et l'analyse-synthèse sonore. Après une description de l'appareil phonatoire et de modèles d'analyse-synthèse actuels, la première partie s'intéresse à l'exploration de signaux biométriques. A partir du recensement des dispositifs actuels, nous proposons un outil de synchronisation qui révèle la complexité du mouvement 3D des plis vocaux. Une étude comparative avec un système acoustique à valve humaine similaire (lèvres d'un tromboniste) est menée et le développement d'un nouvel outil combinant deux techniques récentes d'imagerie électrique est proposé. Dans la deuxième partie, deux algorithmes d'analyse sont proposés pour un modèle source-filtre fondé sur une représentation tous-pôles causale-anticausale du signal vocal. Un calcul du cepstre complexe est proposé, garantissant l'holomorphie sur une couronne de convergence dans le domaine en Z. Cet outil est alors exploité pour la séparation de la source et du filtre. Enfin, des représentations paramétriques des signaux d'aire glottique sont exploitées pour piloter des modèles à géométrie forcée. Un modèle de synthèse, inspiré du modèle source-filtre mais intégrant l'effet du couplage entre la glotte et le conduit vocal, et des avancées sur la modélisation de conduit vocal à profil régulier sont présentées.

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