Depuis plus de vingt ans, l'accès à la technologie est devenu très facile étant donné son omniprésence dans le quotidien de chacun et son faible coût. Cet accès aux technologies du numérique permet à toute personne équipée d'un ordinateur ou d'un smartphone de visualiser et de modifier des contenus digitaux. Avec les progrès en matière de stockage en ligne, la quantité de contenus digitaux tels que le son, l'image ou la vidéo sur internet a explosé et continue d'augmenter.Savoir identifier la source d'une image et certifier si celle-ci a été modifiée ou non sont des informations nécessaires pour authentifier une image et ainsi protéger la propriété intellectuelle et les droits d’auteur par exemple. Une des approches pour résoudre ces problèmes est le tatouage numérique. Il consiste à insérer une marque dans une image qui permettra de l'authentifier.Dans cette thèse, nous étudions premièrement le tatouage numérique dans le but de proposer des méthodes plus robustes aux modifications d'image grâce aux codes correcteurs. En étudiant la structure des erreurs produites par la modification d’une image marquée, un code correcteur sera plus efficace qu’un autre. Nous proposons aussi d’intégrer de nouveaux codes correcteurs appelés codes en métrique rang pour le tatouage.Ensuite, nous proposons d’améliorer l'invisibilité des méthodes de tatouage pour les images couleur. A l’insertion d’une marque, les dégradations de l’image sont perçues différemment par le système visuel humain en fonction de la couleur. Nous proposons un modèle biologique de la perception des couleurs qui nous permet de minimiser les distorsions psychovisuelles de l’image à l’insertion.Toutes ces techniques sont testées sur des images naturelles dans un contexte d’insertion d’information. / For more than twenty years, technology has become more and more easy to access. It is omnipresent in everyday life and is low cost. It allows anyone using a computer or a smartphone to visualize and modify digital contents. Also, with the impressive progress of online massive data storage (cloud), the quantity of digital contents has soared and continues to increase. To ensure the protection of intellectual property and copyright, knowing if an image has been modified or not is an important information in order to authenticate it. One approach to protect digital contents is digital watermarking. It consists in modifying an image to embed an invisible mark which can authenticate the image. In this doctorate thesis, we first study how to improve the robustness of digital image watermarking against image processings thanks to error correcting codes. By studying the error structure produced by the image processing applied on a watermarked image, we can find an optimal choice of error correcting code for the best correction performances. Also, we propose to integrate a new type of error correcting codes called rank metric codes for watermarking applications. Then, we propose to improve the invisibility of color image watermarking methods. At the embedding step, a host image suffers some distortions which are perceived differently in function of the color by the human visual system. We propose a biological model of color perception which allows one to minimize psychovisual distortions applied on the image to protect.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre des travaux de recherche qui visent la détermination de la fréquence fondamentale du signal de parole. La première contribution est relative au développement d'algorithmes de détection du pitch en temps réel à partir d'une autocorrélation circulaire du signal d'excitation glottique. Parmi tous les algorithmes de détection du pitch, décrits dans la littérature, rares sont ceux qui peuvent résoudre correctement tous les problèmes li'es au suivi du contour du pitch. Pour cette raison, nous avons élargi notre champ d'investigation et avons proposé de nouveaux algorithmes fondés sur la transformation en ondelettes. Pour évaluer les performances des algorithmes proposés, nous avons utilisé deux bases de données : Bagshaw et Keele. Les résultats que nous avons obtenus montrent clairement que nos algorithmes surclassent les meilleurs algorithmes de référence décrits dans la littérature. La deuxième contribution de cette thèse concerne la réalisation d'un système de conversion de voix dans le but d'améliorer la voix pathologique. Nous parlons dans ce cas d'un système de correction de voix. Notre principal apport, concernant la conversion vocale, consiste en la prédiction des coefficients cepstraux de Fourier relatifs au signal d'excitation glottique. Grâce à ce nouveau type de prédiction, nous avons pu réaliser des systèmes de conversion de voix dont les résultats, qu'ils soient objectifs ou subjectifs, valident l'approche proposée.