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Intérêt des algorithmes de réduction de bruit dans l'implant cochléaire : Application à la binauralité

Jeanvoine, Arnaud 17 December 2012 (has links) (PDF)
Les implants cochléaires sont des appareils destinés à la réhabilitationdes surdités profondes et totales. Ils assurent la stimulation du nerf auditif en plaçant des électrodes dans la cochlée. Différentes études ont été établis afin d'améliorer l'intelligibilité de la parole dans le bruit chez le patientporteur de cet appareil. Les techniques bilatérales et binaurales permettent dereproduire une audition binaurale, car les deux oreilles sont simulées (commepour les personnes normo-entendantes). Ainsi la localisation et la perceptiondes sons environnants sont améliorées par rapport à une implantationmonaurale. Toutefois, les capacit'es de reconnaissances des mots sont trèsvite limitées en pr'esence de bruits. Nous avons d'evelopp'es des techniquesde r'eduction de bruit afin d'augmenter les performances de reconnaissance.Des améliorations de 10% à 15% suivant les conditions ont été observées. Néanmoins, si la perception est améliorée par les algorithmes, ils focalisent sur une direction, et ainsi, la localisation est alors réduite à l'angle delocalisation. Une seconde étude a alors été effectuée pour mesurer l'effetdes algorithmes sur la localisation. Ainsi, le beamformer donne les meilleurs résultats de compréhension mais la moins bonne localisation. La ré-injectiond'un pourcentage du signal d'entrée sur la sortie a permis de compenser laperte de la localisation sans détériorer l'intelligibilité. Le résultat de ces deux expériences montre qu'il faut un compromis entre laperception et la localisation des sons pour obtenir les meilleures performances.
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Intérêt des algorithmes de réduction de bruit dans l’implant cochléaire : Application à la binauralité / Interest of algorithms for noise reduction in cochlear implants : binaural application

Jeanvoine, Arnaud 17 December 2012 (has links)
Les implants cochléaires sont des appareils destinés à la réhabilitationdes surdités profondes et totales. Ils assurent la stimulation du nerf auditif en plaçant des électrodes dans la cochlée. Différentes études ont été établis afin d’améliorer l’intelligibilité de la parole dans le bruit chez le patientporteur de cet appareil. Les techniques bilatérales et binaurales permettent dereproduire une audition binaurale, car les deux oreilles sont simulées (commepour les personnes normo-entendantes). Ainsi la localisation et la perceptiondes sons environnants sont améliorées par rapport à une implantationmonaurale. Toutefois, les capacit´es de reconnaissances des mots sont trèsvite limitées en pr´esence de bruits. Nous avons d´evelopp´es des techniquesde r´eduction de bruit afin d’augmenter les performances de reconnaissance.Des améliorations de 10% à 15% suivant les conditions ont été observées. Néanmoins, si la perception est améliorée par les algorithmes, ils focalisent sur une direction, et ainsi, la localisation est alors réduite à l’angle delocalisation. Une seconde étude a alors été effectuée pour mesurer l’effetdes algorithmes sur la localisation. Ainsi, le beamformer donne les meilleurs résultats de compréhension mais la moins bonne localisation. La ré-injectiond’un pourcentage du signal d’entrée sur la sortie a permis de compenser laperte de la localisation sans détériorer l’intelligibilité. Le résultat de ces deux expériences montre qu’il faut un compromis entre laperception et la localisation des sons pour obtenir les meilleures performances. / Cochlear implants are to sail for the rehabilitation of deep and totaldeafness. They provide stimulation of the auditory nerve by placing electrodesin the cochlea. Various studies have been established to improve thespeech intelligibility in noise in the patient of this device. Bilateral andbinaural techniques allow reproducing a binaural hearing, since both earsare simulated (as for normal hearing people). Thus localization and theperception of the surrounding sounds are improved from a monauralimplantation. However, the recognition of the words capabilities are limitedvery quickly in the presence of noise.We developed noise reduction techniquesto increase the performance of recognition. Improvements of 10% to 15%depending on the conditions were observed. Nevertheless, if the perception isenhanced by algorithms, they focus on a direction, and thus the location isthen reduced at the corner of localization. Then, a second study was madeto measure the effect of localization algorithms. Thus, the beamformer givesthe best results of understanding but the less good location. The re-injectionof a percentage of the input to the output signal helped offset the loss of thelocation without damaging the intelligibility.The result of these two experiments shows that it takes a compromisebetween perception and sound localization for best performance.
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Méthodologie de traitement et d'analyse de signaux expérimentaux d'émission acoustique : application au comportement d'un élément combustible en situation accidentelle / Methodology of treatment and analysis of experimental acoustic emission signals : application to the behavior of a fuel element in accident situation

Traore, Oumar Issiaka 15 January 2018 (has links)
L’objectif de cette thèse est de contribuer à l’amélioration du processus de dépouillement d’essais de sûreté visant étudier le comportement d'un combustible nucléaire en contexte d’accident d’injection de réactivité (RIA), via la technique de contrôle par émission acoustique. Il s’agit notamment d’identifier clairement les mécanismes physiques pouvant intervenir au cours des essais à travers leur signature acoustique. Dans un premier temps, au travers de calculs analytiques et des simulation numériques conduites au moyen d’une méthode d’éléments finis spectraux, l’impact du dispositif d’essais sur la propagation des ondes est étudié. Une fréquence de résonance du dispositif est identifiée. On établit également que les mécanismes basses fréquences ne sont pas impactés par le dispositif d'essais. En second lieu, diverses techniques de traitement du signal (soustraction spectrale, analyse spectrale singulière, ondelettes. . . ) sont expérimentées, afin de proposer des outils permettant de traiter différent types de bruit survenant lors des essais RIA. La soustraction spectrale s’avère être la méthode la plus robuste aux changements de nature du bruit, avec un fort potentiel d’amélioration du rapport signal-à-bruit. Enfin, des méthodes d’analyse de données multivariées et d’analyse de données fonctionnelles ont été appliquées, afin de proposer un algorithme de classification statistique permettant de mieux comprendre la phénoménologie des accidents de type RIA et d’identifier les mécanismes physiques. Selon l’approche (multivariée ou fonctionnelle), les algorithmes obtenus permettent de reconnaître le mécanisme associé à une salve dans plus de 80% des cas. / The objective of the thesis is to contribute to the improvement of the monitoring process of nuclear safety experiments dedicated to study the behavior of the nuclear fuel in a reactivity initiated accident (RIA) context, by using the acoustic emission technique. In particular, we want to identify the physical mechanisms occurring during the experiments through their acoustic signatures. Firstly, analytical derivations and numerical simulations using the spectral finite element method have been performed in order to evaluate the impact of the wave travelpath in the test device on the recorded signals. A resonant frequency has been identified and it has been shown that the geometry and the configuration of the test device may not influence the wave propagation in the low frequency range. Secondly, signal processing methods (spectral subtraction, singular spectrum analysis, wavelets,…) have been explored in order to propose different denoising strategies according to the type of noise observed during the experiments. If we consider only the global SNR improvement ratio, the spectral subtraction method is the most robust to changes in the stochastic behavior of noise. Finally, classical multivariate and functional data analysis tools are used in order to create a machine learning algorithm dedicated to contribute to a better understanding of the phenomenology of RIA accidents. According to the method (multivariate or functional), the obtained algorithms allow to identify the mechanisms in more than 80 % of cases.

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