Pour transmettre les signaux de parole de façon efficace, ces derniers sont compressés et transmis en trames typiquement de 10 à 20 ms. Lors de la transmission des trames, il arrive que ces dernières soient perdues. Lors de la reconstruction du signal au décodeur, il est préférable de remplacer les trames perdues par un signal qui se rapproche le plus possible du signal manquant. Le signal perdu est souvent reconstruit en se basant sur l'information des dernières trames reçues, puisque, de façon générale, les propriétés statistiques du signal de parole évoluent relativement lentement d'une trame à la suivante. Les signaux de parole peuvent être classés en différentes catégories (parole voisée, nonvoisée, transitoire, etc.). Afin de mieux exploiter les caractéristiques de chaque catégorie, il est pertinent d'appliquer un classificateur à chaque trame de signal. Cette classification des signaux permet un meilleur camouflage des trames perdues, optimisé pour les différentes classes. La classification des trames est parfois imprécise lors des transitions entre une trame non-voisée et une trame voisée. Ces erreurs de classification entraînent de mauvaises reconstructions de signal lors des pertes de trames. Pour pallier ces erreurs, cette Thèse propose un nouvel algorithme robuste qui identifie les trames critiques et qui applique la classification appropriée. Pour les trames dont les propriétés ne correspondent pas exactement à l'une des classes disponibles, une modification transparente du signal est appliquée pour rendre ces trames conformes à la classification proposée. Ces modifications permettent d'obtenir une meilleure reconstruction du signal si les trames suivantes sont perdues.

Ce travail de thèse propose d’analyser les signaux issus d’une source omnidirectionnelle sphérique réfléchis par un milieu sédimentaire stratifié et enregistré par une antenne d’hydrophones, en vue de caractériser quantitativement les sédiments marins aux moyennes fréquences, i.e. comprises entre 1 et 10 kHz. La recherche développée dans ce manuscrit propose une méthodologie facilitant la recherche des paramètres géoacoustiques du milieu avec la méthode des sources images, ainsi qu’un ensemble de solutions techniques appropriées afin d’améliorer cette méthode d’inversion récemment développée. La méthode des sources images repose sur une modélisation physique de la réflexion des ondes émises par une source sur un milieu stratifié sous l’approximation de Born. Par conséquent, la réflexion de l’onde sur le milieu stratifié peut être représentée par une collection de sources images, symétriques de la source réelle par rapport aux interfaces, dont les positions spatiales sont liées à la vitesse des ondes acoustiques et aux épaisseurs des couches. L’étude se décline en deux volets : traitements des signaux et inversion des paramètres géoacoustiques. La première partie du travail est focalisée sur le développement de la méthode des sources images. La méthode originelle se basait sur la construction de cartes de migration et de semblance de signaux pour déterminer les paramètres d’entrée de l’algorithme d’inversion qui sont des temps de trajet et des angles d’arrivée. Afin d’éviter cette étape, nous détectons les temps d’arrivée avec l’opérateur d’énergie de Teager-Kaiser (TKEO) et nous trouvons les angles par une méthode de triangulation. Le modèle d’inversion a été ensuite intégré en prenant en compte la possibilité de déformation de l’antenne. Cette partie se termine par une nouvelle approche qui combine TKEO et des méthodes temps fréquence afin d’avoir une bonne détection du temps d’arrivée dans le cas de signaux fortement bruités. Sur le plan du modèle et de l’inversion géoacoustique, nous proposons tout d’abord une description précise du modèle direct en introduisant le concept de sources images virtuelles. Cette étape permet de mieux comprendre l’approche développée. Ensuite, nous proposons une extension de la méthode des sources image pour l’inversion de paramètres géoacoustiques supplémentaires : la densité, l’atténuation et la vitesse des ondes de cisaillement. Cette extension est basée sur les résultats de l’inversion originelle (estimation du nombre de strates, de leur épaisseur, et de la vitesse des ondes de compression) ainsi que sur l’utilisation de l’amplitude des signaux réfléchis. Ces améliorations et extensions de la méthode des sources images sont illustrées par leur application sur des signaux synthétiques et des signaux réels issus d’expérimentations en cuve et à la mer. Les résultats obtenus sont très satisfaisants, tant au niveau des performances de calcul que de la qualité des estimations fournies. / This thesis aims at analyzing the signals emitted from a spherical omnidirectional source reflected by a stratified sedimentary environment and recorded by a hydrophone array in order to characterize quantitatively the marine sediments at medium frequencies, i.e. between 1 and 10 kHz. The research developed in this manuscript provides a methodology to facilitate the estimation of medium geoacoustic parameters with the image source method, and some appropriate technical solutions to improve this recently developed inversion method. The image source method is based on a physical modeling of the wave reflection emitted from a source by a stratified medium under the Born approximation. As result, the reflection of the wave on the layered medium can be represented by a set of image sources, symmetrical to the real source with respect to the interfaces, whose spatial positions are related to the sound speeds and the thicknesses of the layers. The study consists of two parts : signal processing and inversion of geoacoustic parameters. The first part of the work is focused on the development of the image source method. The original method was based on migration and semblance maps of the recorded signals to determine the input parameters of the inversion algorithm which are travel times and arrival angles. To avoid this step, we propose to determine the travel times with the Teager-Kaiser energy operator (TKEO) and the arrival angles are estimate with a triangulation approach. The inversion model is then integrated, taking into account the possible deformation of the antenna. This part concludes with a new approach that combines TKEO and time-frequency representations in order to have a good estimation of the travel times in the case of noisy signals. For the modeling and geoacoustic inversion part, we propose first an accurate description of the forward model by introducing the concept of virtual image sources. This idea provides a deeper understanding of the developed approach. Then, we propose an extension of the image sources method to the estimation of supplementary geoacoustic parameters : the density, the absorption coefficient, and the shear wave sound speed. This extension is based on the results of the original inversion (estimation of the number of layers, their thicknesses, and the pressure sound speeds) and on the use of the amplitudes of the reflected signals. These improvements and extents of the image source method are illustrated by their applications on both synthetic and real signals, the latter coming from tank and at-sea measurements. The obtained results are very satisfactory, from a computational point of view as well as for the quality of the provided estimations.

L'utilisation de franges d'interférence en lumière blanche comme une sonde optique en microscopie interférométrique est d'une importance croissante dans la caractérisation des matériaux, la métrologie de surface et de l'imagerie médicale. L'Interférométrie en lumière blanche est une technique basée sur la détection de l'enveloppe de franges d'interférence. Il a été démontré antérieurement, la capacité des approches 2D à rivaliser avec certaines méthodes classiques utilisées dans le domaine de l'interférométrie, en termes de robustesse et de temps de calcul. En outre, alors que la plupart des méthodes tiennent compte seulement des données 1 D, il semblerait avantageux de prendre en compte le voisinage spatial utilisant des approches multidimensionnelles (2D/3D), y compris le paramètre de temps afin d'améliorer les mesures. Le but de ce projet de thèse est de développer de nouvelles approches n-D qui sont appropriées pour une meilleure caractérisation des surfaces plus complexes et des couches transparentes. / The use of white light interference fringes as an optical probe in microscopy is of growing importance in materials characterization, surface metrology and medical imaging. Coherence Scanning Interferometry (CSI, also known as White Light Scanning Interferometry, WSLI) is well known for surface roughness and topology measurement [1]. Full-Field Optical Coherence Tomography (FF-OCT) is the version used for the tomographic analysis of complex transparent layers. Both techniques generally make use of some sort of fringe scanning along the optical axis and the acquisition of a stack of xyz images. Image processing is then used to identify the fringe envelopes along z at each pixel in order to measure the positions of either a single surface or of multiple scattering objects within a layer.In CSI, the measurement of surface shape generally requires peak or phase extraction of the mono dimensional fringe signal. Most of the methods are based on an AM-FM signal model, which represents the variation in light intensity measured along the optical axis of an interference microscope [2]. We have demonstrated earlier [3, 4] the ability of 2D approaches to compete with some classical methods used in the field of interferometry, in terms of robustness and computing time. In addition, whereas most methods only take into account the 1D data, it would seem advantageous to take into account the spatial neighborhood using multidimensional approaches (2D, 3D, 4D), including the time parameter in order to improve the measurements.The purpose of this PhD project is to develop new n-D approaches that are suitable for improved characterization of more complex surfaces and transparent layers. In addition, we will enrich the field of study by means of heterogeneous image processing from multiple sensor sources (heterogeneous data fusion). Applications considered will be in the fields of materials metrology, biomaterials and medical imaging.