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Techniques d'optimisation et de prédiction dans le contexte de la localisation acoustique passiveNeering, Jan 15 April 2009 (has links) (PDF)
La performance d'un système de localisation de source passive acoustique basé sur un ensemble de capteurs ne dépend pas seulement du choix des algorithmes d'estimation mais est aussi fortement corrélée à la géométrie du réseau de capteurs et à la position de la source. Cette thèse propose des procédures d'optimisation des estimateurs de position via un positionnement de capteurs optimal. Afin d'optimiser ce processus pour une source "quasi-statique", trois mesures de performance sont traitées, comparées et évaluées : la borne inférieure de Cramer-Rao (CRLB), la dilution de précision géométrique (GDOP) et le nombre de conditionnement. Les deux premières mesures décrivent l'influence du bruit de mesure, décrit par une fonction de probabilité connue, tandis que la dernière est une mesure non-statistique. En considérant le bruit Gaussien et l'estimateur d'un modèle linéarisé, il est montré que la même configuration est obtenue par ces trois mesures. Ensuite ces mesures de performance sont étendues pour une source mobile en proposant deux approches. La première consiste à représenter la zone de surveillance par plusieurs points représentatifs et à minimiser la moyenne des mesures de performance de tous ces points. La deuxième est une approche dynamique, qui modélise le mouvement de la source par des équations d'état. Puis des estimateurs récursifs Bayesiens (par exemple le filtre de Kalman pour des systèmes linéaires) sont appliqués afin de prédire la position future de la source. On sélectionne alors parmi tous les microphones, un sous-ensemble qui minimise la mesure de performance pour la position prédite. Ce sous-ensemble est alors utilisé pour l'estimation.
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Développement de méthodes numériques pour l’imagerie de sources optoacoustiques en milieu solide / Development of numerical methods for the imaging of optoacoustic sources in solid mediaRaetz, Samuel 16 November 2012 (has links)
L’objectif de ces travaux est le développement d’une méthode d’imagerie de sources optoacoustiques en milieu solide. Afin d’analyser l’influence de la géométrie de la source sur les ondes acoustiques qu’elle génère et ainsi prévoir qualitativement si l’image de la source peut être obtenue avec une précision suffisante, la directivité d’une source acoustique est d’abord considérée. Pour quantifier plus précisément cette influence, la résolution complète de la propagation des ondes générées par cette source est ensuite menée. L’analyse de l’influence de l’incidence oblique d’un faisceau laser lors de la génération photoacoustique est proposée en illustration. La seconde partie de ce manuscrit est consacrée à la résolution du problème inverse qui permet d’obtenir l’image de la source initiale. Un algorithme de rétropropagation est alors mis en place. Il est basé sur les principes du retournement temporel et de Huygens, et simule la propagation, en milieu solide, des ondes mesurées vers la position initiale de la source acoustique. / The purpose of this work is to develop a method to image optoacoustic sources in solid media. To analyze the influence of the source geometry on laser-generated acoustic waves and thus qualitatively predict if the image of the source can be obtained with sufficient accuracy, the directivity of an acoustic source is considered first. In order to quantify more precisely this influence, the complete resolution of the propagation of acoustic waves generated by this source is then achieved. The analysis of the effect of oblique incidence of a laser beam in the photoacoustic generation process is proposed as an illustration. The second part of this thesis is devoted to the inverse problem resolution, which provides the image of the initial acoustic source. A backpropagation algorithm is then implemented. It is based on the time-reversal principle and the Huygens’ principle, and simulates, in a solid medium, the propagation of the measured acoustic waves back to the initial position of the acoustic source.
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Propriétés de moyennage d'ensemble des signaux acoustiques en milieu réverbérant et applications potentielles au contrôle et à la caractérisation des structures. / Ensemble-averaging properties of acoustic signals in reverberant media and potential applications to control and characterization of structuresAchdjian, Hossep 05 December 2014 (has links)
La propagation des ondes acoustiques ou élastiques dans un milieu fini à faible atténuation se traduit par des signaux mesurés de longue durée (réverbération). Dans les techniques de contrôle non destructif et imagerie conventionnelles, seuls les premiers paquets d’ondes sont ordinairement exploités et l’information potentiellement contenue dans les codas de réverbération est alors perdue. Le travail présenté dans cette thèse a pour objectif d’exploiter le comportement d’ensemble des codas enregistrées dans des structures de type plaques, afin d’extraire le maximum d’information à partir d’un nombre limité de capteurs et traitement simple. Nous avons développé des modèles statistiques permettant de prévoir le comportement des ondes acoustiques réverbérantes dans une plaque (sous la forme de moyennes d’ensemble), à partir d’un ensemble limité de paramètres accessibles expérimentalement. Ainsi, il est montré que les moyennes des enveloppes, des corrélations ou de l’intégrale dite de Schroeder des signaux de réverbération reçus par quelques points contiennent des informations potentiellement utiles sur les propriétés structurelles du milieu, des sources ou des défauts. Après une validation numérique et expérimentale des modèles, des applications potentielles sont présentées telles que l’estimation de propriétés structurelles d’une plaque ou la localisation d’une source. La particularité de ces estimations est qu’elles ne nécessitent pas de mesure de temps, ni de synchronisation entre les capteurs, ce qui pourrait autoriser une implémentation avec peu de ressources embarquées. Ce type de méthode pourrait également être utilisé pour caractériser un défaut dans une structure réverbérante, de façon éventuellement complémentaire aux techniques classiques de CND et contrôle-santé de structures. / The propagation of acoustic and elastic waves in a finite media with low attenuation leads to measured signals of long durations (reverberation). In conventional techniques for non-destructive testing and imaging, only the first wave packets are usually exploited, and the information potentially contained in reverberation codas is lost. The work presented in this thesis aims to exploit the overall behavior of codas recorded in plate-like structures, in order to extract the maximum information from a limited number of sensors and simple processing. We have developed statistical models to predict the behavior of reverberant acoustic waves in a plate (in the form of ensemble-averages), from a limited set of experimentally accessible parameters. Thus, it is shown that theoretical expressions for the mathematical expectations of the envelopes, the correlation functions or the so-called Schroeder’s integral of reverberant signals received at some points contain potentially useful information about the structural properties of the medium, the sources or the defects. After numerical and experimental validation, potential applications are presented, such as the estimate of structural properties of a plate or source location. In addition, these techniques do not require any time measurement or even trigger synchronization between the input channels of instrumentation, thus implying low hardware constraints. Such methods could also be used to characterize a defect in a reverberant structure and can be considered as complementary to conventional NDT techniques and structural health monitoring.
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Développement de méthodes numériques pour l'imagerie de sources otpoacoustiques en milieu solideRaetz, Samuel 16 November 2012 (has links) (PDF)
L'objectif de ces travaux est le développement d'une méthode d'imagerie de sources optoacoustiques en milieu solide. Afin d'analyser l'influence de la géométrie de la source sur les ondes acoustiques qu'elle génère et ainsi prévoir qualitativement si l'image de la source peut être obtenue avec une précision suffisante, la directivité d'une source acoustique est d'abord considérée. Pour quantifier plus précisément cette influence, la résolution complète de la propagation des ondes générées par cette source est ensuite menée. L'analyse de l'influence de l'incidence oblique d'un faisceau laser lors de la génération photoacoustique est proposée en illustration. La seconde partie de ce manuscrit est consacrée à la résolution du problème inverse qui permet d'obtenir l'image de la source initiale. Un algorithme de rétropropagation est alors mis en place. Il est basé sur les principes du retournement temporel et de Huygens, et simule la propagation, en milieu solide, des ondes mesurées vers la position initiale de la source acoustique.
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Exploring variabilities through factor analysis in automatic acoustic language recognition / Exploration par l'analyse factorielle des variabilités de la reconnaissance acoustique automatique de la langue / Erforschung durch Faktor-Analysis der Variabilitäten der automatischen akustischen Sprachen-ErkennungVerdet, Florian 05 September 2011 (has links)
La problématique traitée par la Reconnaissance de la Langue (LR) porte sur la définition découverte de la langue contenue dans un segment de parole. Cette thèse se base sur des paramètres acoustiques de courte durée, utilisés dans une approche d’adaptation de mélanges de Gaussiennes (GMM-UBM). Le problème majeur de nombreuses applications du vaste domaine de la re- problème connaissance de formes consiste en la variabilité des données observées. Dans le contexte de la Reconnaissance de la Langue (LR), cette variabilité nuisible est due à des causes diverses, notamment les caractéristiques du locuteur, l’évolution de la parole et de la voix, ainsi que les canaux d’acquisition et de transmission. Dans le contexte de la reconnaissance du locuteur, l’impact de la variabilité solution peut sensiblement être réduit par la technique d’Analyse Factorielle (Joint Factor Analysis, JFA). Dans ce travail, nous introduisons ce paradigme à la Reconnaissance de la Langue. Le succès de la JFA repose sur plusieurs hypothèses. La première est que l’information observée est décomposable en une partie universelle, une partie dépendante de la langue et une partie de variabilité, qui elle est indépendante de la langue. La deuxième hypothèse, plus technique, est que la variabilité nuisible se situe dans un sous-espace de faible dimension, qui est défini de manière globale.Dans ce travail, nous analysons le comportement de la JFA dans le contexte d’un dispositif de LR du type GMM-UBM. Nous introduisons et analysons également sa combinaison avec des Machines à Vecteurs Support (SVM). Les premières publications sur la JFA regroupaient toute information qui est amélioration nuisible à la tâche (donc ladite variabilité) dans un seul composant. Celui-ci est supposé suivre une distribution Gaussienne. Cette approche permet de traiter les différentes sortes de variabilités d’une manière unique. En pratique, nous observons que cette hypothèse n’est pas toujours vérifiée. Nous avons, par exemple, le cas où les données peuvent être groupées de manière logique en deux sous-parties clairement distinctes, notamment en données de sources téléphoniques et d’émissions radio. Dans ce cas-ci, nos recherches détaillées montrent un certain avantage à traiter les deux types de données par deux systèmes spécifiques et d’élire comme score de sortie celui du système qui correspond à la catégorie source du segment testé. Afin de sélectionner le score de l’un des systèmes, nous avons besoin d’un analyses détecteur de canal source. Nous proposons ici différents nouveaux designs pour engendrées de tels détecteurs automatiques. Dans ce cadre, nous montrons que les facteurs de variabilité (du sous-espace) de la JFA peuvent être utilisés avec succès pour la détection de la source. Ceci ouvre la perspective intéressante de subdiviser les5données en catégories de canal source qui sont établies de manière automatique. En plus de pouvoir s’adapter à des nouvelles conditions de source, cette propriété permettrait de pouvoir travailler avec des données d’entraînement qui ne sont pas accompagnées d’étiquettes sur le canal de source. L’approche JFA permet une réduction de la mesure de coûts allant jusqu’à généraux 72% relatives, comparé au système GMM-UBM de base. En utilisant des systèmes spécifiques à la source, suivis d’un sélecteur de scores, nous obtenons une amélioration relative de 81%. / Language Recognition is the problem of discovering the language of a spoken definitionutterance. This thesis achieves this goal by using short term acoustic information within a GMM-UBM approach.The main problem of many pattern recognition applications is the variability of problemthe observed data. In the context of Language Recognition (LR), this troublesomevariability is due to the speaker characteristics, speech evolution, acquisition and transmission channels.In the context of Speaker Recognition, the variability problem is solved by solutionthe Joint Factor Analysis (JFA) technique. Here, we introduce this paradigm toLanguage Recognition. The success of JFA relies on several assumptions: The globalJFA assumption is that the observed information can be decomposed into a universalglobal part, a language-dependent part and the language-independent variabilitypart. The second, more technical assumption consists in the unwanted variability part to be thought to live in a low-dimensional, globally defined subspace. In this work, we analyze how JFA behaves in the context of a GMM-UBM LR framework. We also introduce and analyze its combination with Support Vector Machines(SVMs).The first JFA publications put all unwanted information (hence the variability) improvemen tinto one and the same component, which is thought to follow a Gaussian distribution.This handles diverse kinds of variability in a unique manner. But in practice,we observe that this hypothesis is not always verified. We have for example thecase, where the data can be divided into two clearly separate subsets, namely datafrom telephony and from broadcast sources. In this case, our detailed investigations show that there is some benefit of handling the two kinds of data with two separatesystems and then to elect the output score of the system, which corresponds to the source of the testing utterance.For selecting the score of one or the other system, we need a channel source related analyses detector. We propose here different novel designs for such automatic detectors.In this framework, we show that JFA’s variability factors (of the subspace) can beused with success for detecting the source. This opens the interesting perspectiveof partitioning the data into automatically determined channel source categories,avoiding the need of source-labeled training data, which is not always available.The JFA approach results in up to 72% relative cost reduction, compared to the overall resultsGMM-UBM baseline system. Using source specific systems followed by a scoreselector, we achieve 81% relative improvement.
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