Ce travail s’intéresse au problème de la rétroingénierie du son pour l’écoute active. Le format considéré correspond au CD audio. Le contenu musical est vu comme le résultat d’un enchaînement de la composition, l’enregistrement, le mixage et le mastering. L’inversion des deux dernières étapes constitue le fond du problème présent. Le signal audio est traité comme un mélange post-non-linéaire. Ainsi, le mélange est « décompressé » avant d'être « décomposé » en pistes audio. Le problème est abordé dans un contexte informé : l’inversion est accompagnée d'une information qui est spécifique à la production du contenu. De cette manière, la qualité de l’inversion est significativement améliorée. L’information est réduite de taille en se servant des méthodes de quantification, codage, et des faits sur la psychoacoustique. Les méthodes proposées s’appliquent en temps réel et montrent une complexité basse. Les résultats obtenus améliorent l’état de l’art et contribuent aux nouvelles connaissances. / This work deals with the problem of reverse audio engineering for active listening. The format under consideration corresponds to the audio CD. The musical content is viewed as the result of a concatenation of the composition, the recording, the mixing, and the mastering. The inversion of the two latter stages constitutes the core of the problem at hand. The audio signal is treated as a post-nonlinear mixture. Thus, the mixture is “decompressed” before being “decomposed” into audio tracks. The problem is tackled in an informed context: The inversion is accompanied by information which is specific to the content production. In this manner, the quality of the inversion is significantly improved. The information is reduced in size by the use of quantification and coding methods, and some facts on psychoacoustics. The proposed methods are applicable in real time and have a low complexity. The obtained results advance the state of the art and contribute new insights.

Cette thèse s'inscrit dans le domaine des problèmes inverses en traitement du signal. Elle est consacrée à la conception d'algorithmes de restauration et de séparation de signaux parcimonieux et à leur application à l'approximation de courbes de forces en microscopie de force atomique (AFM), où la notion de parcimonie est liée au nombre de points de discontinuité dans le signal (sauts, changements de pente, changements de courbure). Du point de vue méthodologique, des algorithmes sous-optimaux sont proposés pour le problème de l'approximation parcimonieuse basée sur la pseudo-norme l0 : l'algorithme Single Best Replacement (SBR) est un algorithme itératif de type « ajout-retrait » inspiré d'algorithmes existants pour la restauration de signaux Bernoulli-Gaussiens. L'algorithme Continuation Single Best Replacement (CSBR) est un algorithme permettant de fournir des approximations à des degrés de parcimonie variables. Nous proposons aussi un algorithme de séparation de sources parcimonieuses à partir de mélanges avec retards, basé sur l'application préalable de l'algorithme CSBR sur chacun des mélanges, puis sur une procédure d'appariement des pics présents dans les différents mélanges. La microscopie de force atomique est une technologie récente permettant de mesurer des forces d'interaction entre nano-objets. L'analyse de courbes de forces repose sur des modèles paramétriques par morceaux. Nous proposons un algorithme permettant de détecter les régions d'intérêt (les morceaux) où chaque modèle s'applique puis d'estimer par moindres carrés les paramètres physiques (élasticité, force d'adhésion, topographie, etc.) dans chaque région. Nous proposons finalement une autre approche qui modélise une courbe de force comme un mélange de signaux sources parcimonieux retardées. La recherche des signaux sources dans une image force-volume s'effectue à partir d'un grand nombre de mélanges car il y autant de mélanges que de pixels dans l'image / This thesis handles several inverse problems occurring in sparse signal processing. The main contributions include the conception of algorithms dedicated to the restoration and the separation of sparse signals, and their application to force curve approximation in Atomic Force Microscopy (AFM), where the notion of sparsity is related to the number of discontinuity points in the signal (jumps, change of slope, change of curvature).In the signal processing viewpoint, we propose sub-optimal algorithms dedicated to the sparse signal approximation problem based on the l0 pseudo-norm : the Single Best Replacement algorithm (SBR) is an iterative "forward-backward" algorithm inspired from existing Bernoulli-Gaussian signal restoration algorithms. The Continuation Single Best Replacement algorithm (CSBR) is an extension providing approximations at various sparsity levels. We also address the problem of sparse source separation from delayed mixtures. The proposed algorithm is based on the prior application of CSBR on every mixture followed by a matching procedure which attributes a label for each peak occurring in each mixture.Atomic Force Microscopy (AFM) is a recent technology enabling to measure interaction forces between nano-objects. The force-curve analysis relies on piecewise parametric models. We address the detection of the regions of interest (the pieces) where each model holds and the subsequent estimation of physical parameters (elasticity, adhesion forces, topography, etc.) in each region by least-squares optimization. We finally propose an alternative approach in which a force curve is modeled as a mixture of delayed sparse sources. The research of the source signals and the delays from a force-volume image is done based on a large number of mixtures since there are as many mixtures as the number of image pixels

La disponibilité et la persistance à l'échelle locale des métaux lourds pourraient être critiques notamment pour l'usage futur des zones agricoles ou urbaines, au droit desquelles de nombreux sites industriels se sont installés dans le passé. La gestion de ces situations environnementales complexes nécessitent le développement de nouvelles méthodes d'analyse peu invasives (capteurs environnementaux), comme celles utilisant des biosenseurs bactériens, afin d'identifier et d'évaluer directement l'effet biologique et la disponibilité chimique des métaux. Ainsi dans ce travail de thèse, nous avons cherché à identifier, à l'aide d'outils mathématiques de l'algèbre multi-linéaire, les réponses de senseurs bactériens fluorescents dans des conditions environnementales variées, qu'il s'agisse d'un stress engendré par la présence à forte dose d'un métal ou d'une carence nutritive engendrée par son absence. Cette identification est fondée sur l'analyse quantitative à l'échelle d'une population bactérienne de signaux multidimensionnels. Elle repose en particulier sur (i) l'acquisition de données spectrales (fluorescence) multivariées sur des suspensions de biosenseurs multicolores interagissant avec des métaux et sur (ii) le développement d'algorithme de décomposition tensoriels. Les méthodes proposées, développées et utilisées dans ce travail s'efforcent d'identifier " sans \textsl{a priori} " (\textsl{a minima}), la réponse fonctionnelle de biosenseurs sous différentes conditions environnementales, par des méthodes de décomposition de tenseurs sous \hyphenation{con-train-tes} des signaux spectraux observables. Elles tirent parti de la variabilité des réponses systémiques et permettent de déterminer les " sources " élémentaires identifiant le système et leur comportement en fonction des paramètres extérieurs. Elles sont inspirées des méthodes CP et PARALIND . L'avantage de ce type d'approche, par rapport aux approches classiques, est l'identification unique des réponses des biosenseurs sous de faibles contraintes. Le travail a consisté à développer des algorithmes efficaces de séparations de sources pour les signaux fluorescents émis par des senseurs bactériens, garantissant la séparabilité des sources fluorescentes et l'unicité de la décomposition. Le point original de la thèse est la prise en compte des contraintes liées à la physique des phénomènes analysés telles que (i) la parcimonie des coefficients de mélange ou la positivité des signaux "source", afin de réduire au maximum l'usage d'a priori ou (ii) la détermination non empirique de l'ordre de la décomposition (nombre de sources). Cette posture a permis aussi d'améliorer l'identification en optimisant les mesures physiques par l'utilisation de spectres synchrones ou en apportant une diversité suffisante aux plans d'expériences. L'usage des spectres synchrones s'est avéré déterminant à la fois pour améliorer la séparation des sources de fluorescence, mais aussi pour augmenter le rapport signal sur bruit des biosenseurs les plus faibles. Cette méthode d'analyse spectrale originale permet d'élargir fortement la gamme chromatique des biosenseurs fluorescents multicolores utilisables simultanément. Enfin, une nouvelle méthode d'estimation de la concentration de polluants métalliques présents dans un échantillon à partir de la réponse spectrale d'un mélange de biosenseurs non-spécifiques a été développée.

Dans cette thèse, nous abordons les problemes longtemps etudiés de la séparation et de la localisation binaurale (deux microphones) de sources sonores par l'apprentissage supervisé. Dans ce but, nous développons un nouveau paradigme dénommé projection d'espaces acoustiques, à la croisée des chemins de la perception binaurale, de l'écoute robotisée, du traitement du signal audio, et de l'apprentissage automatise. L'approche proposée consiste à apprendre un lien entre les indices auditifs perçus par le système et la position de la source sonore dans une autre modalité du système, comme l'espace visuel ou l'espace moteur. Nous proposons de nouveaux protocoles expérimentaux permettant d'acquérir automatiquement de grands ensembles d'entraînement qui associent de telles données. Les jeux de données obtenus sont ensuite utilisés pour révéler certaines propriétés intrinsèques des espaces acoustiques, et conduisent au développement d'une famille générale de modèles probabilistes permettant la projection localement linéaire d'un espace de haute dimension vers un espace de basse dimension. Nous montrons que ces modèles unifient plusieurs méthodes de régression et de réduction de dimension existantes, tout en incluant un grand nombre de nouveaux modèles qui généralisent les précédents. Les popriétés et l'inférence de ces modèles sont d'etaillées en profondeur, et le net avantage des méthodes proposées par rapport à des techniques de l'etat de l'art est établit sur différentes applications de projection d'espace, au delà du champs de l'analyse de scènes auditives. Nous montrons ensuite comment les méthodes proposées peuvent être étendues probabilistiquement pour s'attaquer au fameux problème de la soirée cocktail, c'est à dire, localiser une ou plusieurs sources sonores émettant simultanément dans un environnement réel, et reséparer les signaux mélangés. Nous montrons que les techniques qui en découlent accomplissent cette tâche avec une précision inégalée. Ceci démontre le rôle important de l'apprentissage et met en avant le paradigme de la projection d'espaces acoustiques comme un outil prometteur pour aborder de façon robuste les problèmes les plus difficiles de l'audition binaurale computationnelle.

La séparation aveugle de sources audio dans le cas sous-déterminé est un problème mathématique complexe dont il est aujourd'hui possible d'obtenir une solution satisfaisante, à condition de sélectionner la méthode la plus adaptée au problème posé et de savoir paramétrer celle-ci soigneusement. Afin d'automatiser cette étape de sélection déterminante, nous proposons dans cette thèse de recourir au principe de fusion. L'idée est simple : il s'agit, pour un problème donné, de sélectionner plusieurs méthodes de résolution plutôt qu'une seule et de les combiner afin d'en améliorer la solution. Pour cela, nous introduisons un cadre général de fusion qui consiste à formuler l'estimée d'une source comme la combinaison de plusieurs estimées de cette même source données par différents algorithmes de séparation, chaque estimée étant pondérée par un coefficient de fusion. Ces coefficients peuvent notamment être appris sur un ensemble d'apprentissage représentatif du problème posé par minimisation d'une fonction de coût liée à l'objectif de séparation. Pour aller plus loin, nous proposons également deux approches permettant d'adapter les coefficients de fusion au signal à séparer. La première formule la fusion dans un cadre bayésien, à la manière du moyennage bayésien de modèles. La deuxième exploite les réseaux de neurones profonds afin de déterminer des coefficients de fusion variant en temps. Toutes ces approches ont été évaluées sur deux corpus distincts : l'un dédié au rehaussement de la parole, l'autre dédié à l'extraction de voix chantée. Quelle que soit l'approche considérée, nos résultats montrent l'intérêt systématique de la fusion par rapport à la simple sélection, la fusion adaptative par réseau de neurones se révélant être la plus performante. / Underdetermined blind source separation is a complex mathematical problem that can be satisfyingly resolved for some practical applications, providing that the right separation method has been selected and carefully tuned. In order to automate this selection process, we propose in this thesis to resort to the principle of fusion which has been widely used in the related field of classification yet is still marginally exploited in source separation. Fusion consists in combining several methods to solve a given problem instead of selecting a unique one. To do so, we introduce a general fusion framework in which a source estimate is expressed as a linear combination of estimates of this same source given by different separation algorithms, each source estimate being weighted by a fusion coefficient. For a given task, fusion coefficients can then be learned on a representative training dataset by minimizing a cost function related to the separation objective. To go further, we also propose two ways to adapt the fusion coefficients to the mixture to be separated. The first one expresses the fusion of several non-negative matrix factorization (NMF) models in a Bayesian fashion similar to Bayesian model averaging. The second one aims at learning time-varying fusion coefficients thanks to deep neural networks. All proposed methods have been evaluated on two distinct corpora. The first one is dedicated to speech enhancement while the other deals with singing voice extraction. Experimental results show that fusion always outperform simple selection in all considered cases, best results being obtained by adaptive time-varying fusion with neural networks.

Ce rapport résume mes activités de recherche depuis l'obtention de mon doctorat. Je me suis penché sur le problème fondamental de l'estimation de signaux sources à partir de l'observation de mesures corrompues de ces signaux, dans des scénarios où les données mesurées peuvent être considérées comme une transformation linéaire inconnue des sources. Deux problèmes classiques de ce type sont la déconvolution ou égalisation de canaux introduisant des distorsions linéaires, et la séparation de sources dans des mélanges linéaires. L'approche dite aveugle essaie d'exploiter un moindre nombre d'hypothèses sur le problème à résoudre : celles-ci se réduisent typiquement à l'indépendance statistique des sources et l'inversibilité du canal ou de la matrice de mélange caractérisant le milieu de propagation. Malgré les avantages qui ont suscité l'intérêt pour ces techniques depuis les années soixante-dix, les critères aveugles présentent aussi quelques inconvénients importants, tels que l'existence d'ambiguïtés dans l'estimation, la présence d'extrema locaux associés à des solutions parasites, et un coût de calcul élevé souvent lié à une convergence lente. Ma recherche s'est consacrée à la conception de nouvelles techniques d'estimation de signal visant à pallier aux inconvénients de l'approche aveugle et donc à améliorer ses performances. Une attention particulière a été portée sur deux applications dans les télécommunications et le génie biomédical : l'égalisation et la séparation de sources dans des canaux de communications numériques, et l'extraction de l'activité auriculaire à partir des enregistrements de surface chez les patients souffrant de fibrillation auriculaire. La plupart des techniques proposées peuvent être considérées comme étant semi-aveugles, dans le sens où elles visent à exploiter des informations a priori sur le problème étudié autres que l'indépendance des sources ; par exemple, l'existence de symboles pilotes dans les systèmes de communications ou des propriétés spécifiques de la source atriale dans la fibrillation auriculaire. Dans les télécommunications, les approches que j'ai explorées incluent des solutions algébriques aux fonctions de contraste basées sur la modulation numérique, la combinaison de contrastes aveugles et supervisés dans des critères semi-aveugles, et une technique d'optimisation itérative basée sur un pas d'adaptation calculé algébriquement. Nos efforts visant à extraire le signal atrial dans des enregistrements de fibrillation auriculaire nous ont permis non seulement de dégager de nouvelles fonctions de contraste basées sur les statistiques de second ordre et d'ordre élevé incorporant l'information a priori sur les statistiques des sources, mais aussi d'aboutir à de nouveaux résultats d'impact clinique et physiologique sur ce trouble cardiaque encore mal compris. Ce rapport se conclut en proposant quelques perspectives pour la continuation de ces travaux. Ces recherches ont été menées en collaboration avec un nombre de collègues en France et à l'étranger, et ont également compris le co-encadrement de plusieurs doctorants. Les contributions qui en ont découlé ont donné lieu à plus de soixante publications dans des journaux, des conférences et des ouvrages collectifs à caractère international. Quelques-unes de ces publications sont jointes à ce document.

En traitement du signal audio, l'analyse est une étape essentielle permettant de comprendre et d'interagir avec les signaux existants. En effet, la qualité des signaux obtenus par transformation ou par synthèse des paramètres estimés dépend de la précision des estimateurs utilisés. Cependant, des limitations théoriques existent et démontrent que la qualité maximale pouvant être atteinte avec une approche classique peut s'avérer insuffisante dans les applications les plus exigeantes (e.g. écoute active de la musique). Le travail présenté dans cette thèse revisite certains problèmes d'analyse usuels tels que l'analyse spectrale, la transcription automatique et la séparation de sources en utilisant une approche dite "informée". Cette nouvelle approche exploite la configuration des studios de musique actuels qui maîtrisent la chaîne de traitement avant l'étape de création du mélange. Dans les solutions proposées, de l'information complémentaire minimale calculée est transmise en même temps que le signal de mélange afin de permettre certaines transformations sur celui-ci tout en garantissant le niveau de qualité. Lorsqu'une compatibilité avec les formats audio existants est nécessaire, cette information est cachée à l'intérieur du mélange lui-même de manière inaudible grâce au tatouage audionumérique. Ce travail de thèse présente de nombreux aspects théoriques et pratiques dans lesquels nous montrons que la combinaison d'un estimateur avec de l'information complémentaire permet d'améliorer les performances des approches usuelles telles que l'estimation non informée ou le codage pur.

Cette thèse porte sur l'utilisation d'ondelettes de seconde génération pour l'étude statistique de champs aléatoires sphériques. Parmi les phénomènes modélisables par un tel champ, on s'intéressera en particulier au Fond diffus cosmologique (CMB).<br /><br />La localisation des needlets (récente construction d'ondelettes) sur la sphère est étudiée et optimisée en terme de concentration spatiale et d'estimation statistique. Ces fonctions sont ensuite utilisées pour construire un nouvel estimateur du spectre de puissance angulaire. L'examen des propriété de cet estimateur, d'un point de vue théorique (dans l'asymptotique des hautes fréquences angulaires) et pratique, montre qu'il améliore les méthodes existantes dans un modèle réaliste comportant des données manquantes et un bruit hétéroscédastique. A côté de l'estimation spectrale, l'utilisation des needlets est également introduite dans un problème de séparation de sources.<br /><br />Après quatre chapitres introductifs (dédiés respectivement aux aspects physiques, analytiques et statistiques de l'étude du CMB, puis à une présentation d'ensemble des résultats), quatre articles de revue (en collaboration) sont présentés : "Practical wavelet design on the sphere" ; "CMB power spectrum estimation using wavelets" ; "Spectral estimation on the sphere with needlets: high frequency asymptotics" et "A full sky, low foreground, high resolution CMB map from WMAP".