Un robot social doit être capable d'interagir avec des humains. Pour cela, il est essentiel de savoir communiquer de façon naturelle. L'audition artificielle appliquée en robotique est une approche intéressante puisque la voix est le principal mécanisme de communication des humains entre eux. Au-delà des mots prononcés, il est aussi important de savoir y décoder le contenu paralinguistique qui donne beaucoup de renseignements sur le locuteur. Entre autres, les émotions véhiculées dans la voix du locuteur peuvent aider un robot à comprendre une situation, à savoir si une personne est satisfaite ou non de son travail, si une personne a peur, etc. Pour qu'une interaction par la voix avec un robot soit fonctionnelle et intéressante pour le locuteur, plusieurs éléments matériels et logiciels sont nécessaires. L'interaction doit aussi tenir compte de certaines règles de conduite qui facilitent les échanges d'information et la compréhension lors d'un dialogue. Ce mémoire présente donc un système d'interaction humain-robot par la voix qui intègre ces éléments dans une même plateforme. Il utilise 8SoundsUSB et le système ManyEars pour faire l'acquisition et le prétraitement du signal audio. Un détecteur d'activité vocale vient ensuite distinguer le bruit stationnaire ambiant des sources sonores représentant la voix. Une fois le signal de la voix récupéré, il est analysé pour en décoder les mots prononcés et l'émotion. La reconnaissance de la parole est effectuée à partir de l'outil Google Speech API. La reconnaissance des émotions par la voix est basée sur l'algorithme de [Attabi et Dumouchel, 2013] qui utilise les Anchor Models, et caractérise les émotions perçues en trois catégories : neutre, négatif ou positif. Une nouvelle implémentation de cet algorithme a été validée en simulation, puis dans des essais en temps-réel. Le logiciel Palaver [McClain, 2013] permet ensuite d'interpréter les mots et les émotions en les associant à une réponse que le robot peut prononcer à l'aide d'un module de synthèse vocale. Enfin, le gestionnaire de dialogues Disco [Rich et Sidner, 2012] est utilisé afin de réaliser des interactions plus soutenues sur un même sujet. L'objectif final du projet est de vérifier si l'ajout de la capacité à percevoir les émotions dans la voix améliore l'interaction humain-robot. Pour cela, une interface graphique utilisant des concepts de la bande-dessinée a été développée afin d'illustrer de manière intégrée le contenu linguistique et le contenu paralinguistique détecté. Les résultats d'une étude réalisée auprès de 30 participants suggèrent que l'interaction humain-robot est plus appréciée lorsque le système reconnaît les émotions que lorsqu'il ne les reconnaît pas. Le projet a aussi permis d'identifier des éléments qui permettraient une meilleure intégration des différents éléments du système. Entre autres, l'amélioration du modèle des émotions doit passer par une base de données de voix locales plus grande et annotée par un plus grand nombre de personnes.

De nombreuses applications de traitement de signal nécessitent la connaissance de la matrice de covariance des données reçues. Lorsqu'elle n'est pas directement accessible, elle est estimée préalablement à l'aide de données d'apprentissage. Traditionnellement, le milieu est considéré comme gaussien. L'estimateur du maximum de vraisemblance est alors la sample covariance matrix (SCM). Cependant, dans de nombreuses applications, notamment avec l'arrivée des techniques haute résolution, cette hypothèse n'est plus valable. De plus, même en milieu gaussien, il s'avère que la SCM peut-être très influencée par des perturbations (données aberrantes, données manquantes, brouilleurs...) sur les données. Dans cette thèse nous nous proposons de considérer un modèle plus général, celui des distributions elliptiques. Elles permettent de représenter de nombreuses distributions et des campagnes de mesures ont montré leur bonne adéquation avec les données réelles, dans de nombreuses applications telles que le radar ou l'imagerie hyperspectrale. Dans ce contexte, nous proposons des estimateurs plus robustes et plus adaptés : les M-estimateurs et l'estimateur du point-fixe (FPE). Leurs performances et leur robustesse sont étudiées et comparées à celles de la SCM. Nous montrons ainsi que dans de nombreuses applications, ces estimateurs peuvent remplacer très simplement la SCM, avec de meilleures performances lorsque les données sont non-gaussiennes et des performances comparables à la SCM lorsque les données sont gaussiennes. Les résultats théoriques développés dans cette thèse sont ensuite illustrés à partir de simulations puis à partir de données réels dans le cadre de traitements spatio-temporels adaptatifs. / In many signal processing applications, the covariance matrix of the received data must be known. If unknown, it is firstly estimated with some training data. Classically, the background is considered as Gaussian. In such a case, the maximum likelihood estimator is the Sample Covariance Matrix (SCM). However, due to high resolution methods or other new technics, the Gaussian assumption is not valid anymore. Moreover, even when the data are Gaussian, the SCM can be strongly influenced by some disturbances such as missing data and/or outliers. In this thesis, we use a more general model which encompasses a large panel of distributions: the elliptical distributions. Many campagns of measurement have shown that this model leads to a better modelling of the data. In this context, we present more robust and adapted estimators: the M-estimators and Fixed Point Estimator (FPE). Their properties are derived in terms of performance and robustness, and they are compared to the SCM. We show that these estimators can be used instead of the SCM with nearly the same performance when the data are Gaussian, and better performance when the data are non-Gaussian. Theoretical results are emphasized on simulations and on real data in a context of Space Time Adaptive Processing.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à des liens de transmission optique sans-fil utilisés dans un réseau de capteurs sous-marin. Dans un premier temps, nous étudions les propriétés optiques de l'eau de mer dans le but de définir les équations qui régissent la propagation des ondes optiques dans l'eau. Nous proposons d'utiliser le modèle d'Henyey-Greenstein à deux termes pour modéliser la diffusion d'angle et montrons qu'il décrit mieux la propagation d'ondes, comparé au modèle classique d'Henyey-Greenstein. Ensuite, nous caractérisons le canal optique sous-marin en nous basant sur des simulations de Monte Carlo et présentons la réponse impulsionnelle du canal pour différents paramètres d'émetteur-récepteur et de canal. Nous démontrons que, sauf dans le cas des eaux turbides, la dispersion temporelle du canal est négligeable sur des distances de quelques dizaines de mètres et pour des débits allant jusqu'à1Gbps. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons aux problèmes liés à la mise en œuvre de tels liens. Nous commençons par étudier l'effet de désalignement entre l'émetteur et le récepteur, en particulier, en prenant en compte le champ de vue limité du récepteur. De plus, nous étudions le choix du photo-détecteur et aussi comparons les performances de différents schémas de modulation d'intensité en vue d'utilisation dans un système de communication optique sous-marin. Enfin, nous présentons une série des résultats que nous avons obtenus avec une maquette expérimentale dans une piscine pour valider une partie de nos résultats théoriques. / In this thesis, we consider optical wireless communication as a promising solution for high rate data transmission in power restricted underwater wireless sensor networks. A propagating light beam in seawater is subject to absorption and scattering due to the interaction with the particles within water. This practically limits the transmission range to a few tens of meters. In view of characterizing the underwater optical channel, we first study the inherent optical properties of the seawater and provide a model for underwater optical beam propagation. Concerning angle scattering, we propose to use the two-term Henyey-Greenstein model and show that it is more accurate than the commonly used Henyey-Greenstein model, especially in pure sea waters. Then, based on Monte Carlo simulations, we obtain the channel impulse response and quantify the channel time dispersion for different transmitter/receiver parameters and link distances. Through the numerical results that we present, we show that, except for highly turbid waters, the channel time dispersion can be neglected when working over moderate distances. Next, as a practical limitation, we focus on transmitter-receiver misalignment and evaluate its effect, in particular, by taking into account the limited receiver's field-of-view. Afterwards, we investigate the choice of the photo-detector, and furthermore contrast the performance of different intensity modulation techniques and discuss their suitability for use in the underwater optical communication system. Lastly, we provide a series of experimental measurement results that we have conducted inside a pool in order to validate a part of our theoretical studies.

Cette thèse est motivée par la perspective de rapprochement entre traitement du signal et apprentissage statistique, et plus particulièrement par l'exploitation de techniques d'échantillonnage compressé afin de réduire le coût de tâches d'apprentissage. Après avoir rappelé les bases de l'échantillonnage compressé et mentionné quelques techniques d'analyse de données s'appuyant sur des idées similaires, nous proposons un cadre de travail pour l'estimation de paramètres de mélange de densités de probabilité dans lequel les données d'entraînement sont compressées en une représentation de taille fixe. Nous instancions ce cadre sur un modèle de mélange de Gaussiennes isotropes. Cette preuve de concept suggère l'existence de garanties théoriques de reconstruction d'un signal pour des modèles allant au-delà du modèle parcimonieux usuel de vecteurs. Nous étudions ainsi dans un second temps la généralisation de résultats de stabilité de problèmes inverses linéaires à des modèles tout à fait généraux de signaux. Nous proposons des conditions sous lesquelles des garanties de reconstruction peuvent être données dans un cadre général. Enfin, nous nous penchons sur un problème de recherche approchée de plus proche voisin avec calcul de signature des vecteurs afin de réduire la complexité. Dans le cadre où la distance d'intérêt dérive d'un noyau de Mercer, nous proposons de combiner un plongement explicite des données suivi d'un calcul de signatures, ce qui aboutit notamment à une recherche approchée plus précise. / This thesis is motivated by the perspective of connecting compressed sensing and machine learning, and more particularly by the exploitation of compressed sensing techniques to reduce the cost of learning tasks. After a reminder of compressed sensing and a quick description of data analysis techniques in which similar ideas are exploited, we propose a framework for estimating probability density mixture parameters in which the training data is compressed into a fixed-size representation. We instantiate this framework on an isotropic Gaussian mixture model. This proof of concept suggests the existence of theoretical guarantees for reconstructing signals belonging to models beyond usual sparse models. We therefore study generalizations of stability results for linear inverse problems for very general models of signals. We propose conditions under which reconstruction guarantees can be given in a general framework. Finally, we consider an approximate nearest neighbor search problem exploiting signatures of the database vectors in order to save resources during the search step. In the case where the considered distance derives from a Mercer kernel, we propose to combine an explicit embedding of data followed by a signature computation step, which principally leads to a more accurate approximate search.

A definir / A definir

Dans le contexte du handicap, certaines solutions technologiques permettent de pallier des déficiences pour lesquelles la pharmacologie et la chirurgie sont impuissantes. Les neuroprothèses font partie de ces solutions technologiques. Il s'agit de dispositifs s'interfaçant avec le système nerveux (périphérique ou central), soit pour agir sur celui-ci (stimulation électrique fonctionnelle par exemple), soit pour y recueillir des signaux destinés à commander un dispositif extérieur tel qu'une prothèse robotisée.Le travail présenté dans ce manuscrit s'inscrit dans ce second contexte du recueil de signaux neuronaux sur un nerf périphérique. Aujourd'hui, le seul dispositif utilisable de manière chronique sur l'être humain est l'électrode Cuff tripolaire. Celle-ci recueille l'activité globale du nerf et manque singulièrement de sélectivité. Des dispositifs plus sélectifs, comme les électrodes intrafasciculaires, existent, mais présentent l'inconvénient d'être traumatisants pour le nerf et extrêmement délicats à mettre en place. Notre objectif, au cours de ce travail de thèse, a donc été de développer un dispositif associant la sélectivité d'une électrode intrafasciculaire à la faible invasivité d'une électrode Cuff.Nous avons donc commencé par étudier, en simulation, le potentiel d'action extracellulaire d'un axone myélinisé. Nos simulations nous ont permis de mettre en évidence un "phénomène local", évoqué dans plusieurs publications d'expérimentations antérieures à nos travaux et propre aux axones myélinisés, décroissant très rapidement quand augmente la distance de l'axone à l'électrode. Nous avons donc étudié et dimensionné un dispositif simple, spécifiquement sensible à ce phénomène local.A partir de ce dispositif, nous avons proposé une architecture d'électrode extraneurale qui possède un indice de sélectivité très supérieur à celui de la plus sélective des électrodes extraneurales publiées à ce jour.Malheureusement, ce gain en sélectivité se paie par une dégradation du rapport signal sur bruit. Nous avons donc étudié les solutions permettant de réduire le niveau de bruit ramené au niveau de l'électrode, et nous exposons les grandes lignes d'un dispositif électronique d'acquisition multi-voie faible bruit à température ambiante.Enfin, nous avons construit un modèle d'axone artificiel qui nous a permis de valider expérimentalement nos modèles de simulation ainsi que l'existence du phénomène local. / In the context of sensory or motor deficiencies, some technologic solutions can be proposed in case pharmacology and surgery are inefficient. Neuroprostheses are one of these technologic solutions. It consists in devices interfacing the (peripheral or central) nervous system, either acting on it (functional electric stimulation, neuromodulation...), or recording neuro-signals (automated prosthesis control, closed-loop stimulation...).The work presented in this manuscript focuses on the latter, and more precisely, on recording neuro-signals from peripheral nerves. Today, the only implantable device that can be used for chronic recording on human peripheral nervous system is the tripolar cuff electrode.Unfortunately, it is sensitive to the nerve global activity and exhibits a very low selectivity. More selective devices, like intrafascicular electrodes, exist, but has the drawback to be more traumatizing for the nerve.Therefore, the objective of this thesis was to develop a device associating the selectivity of intrafascicular electrode together with the low invasivity of cuff electrode.We thus started to perform simulations of the extracellular action potential of myelinated axons, putting in evidence a "local phenomenon", already described in some previous publications, and decreasing very quickly with the distance. Then, we have designed and studied a simple neural interface based on the characteristics of this local phenomenon, and specifically sensitive to it.The results have allowed us to propose an extraneural electrode, promising a selectivity index far higher than today's state of the art.Unfortunately, the gain in selectivity leads also to the degradation of signal-to-noise ratio. We have thus studied solutions to reduce noise at the electrode interface, and presented the architecture of a low-noise multi-channel acquisition circuit fitting our requirements.Finally, we have built the artificial model of an axon in order to experimentally validate simulation results, as well as the the local phenomenon characteristics.

Cette thèse présente les résultats de la recherche de signaux impulsionnels d'ondes gravitationnelles associés aux sursauts gamma dans les données 2009-2010 des interféromètres LIGO-Virgo. L'étude approfondie des mécanismesd'émission d'ondes gravitationnelles par les progéniteurs de sursauts gamma, ainsi que des mécanismes d'émission de rayons gamma eux-mêmes, permet de déterminer les caractéristiques essentielles du signal à détecter : polarisation, délai temporel, etc ... Cette connaissance de l'émission conjointe permet alors de construire une méthode d'analyse qui inclut les a priori astrophysiques. Cette méthode est de plus robuste vis-à-vis des bruits transitoires présents dans les données. L'absence de détection nous permet de placer des limites observationnelles inédites sur la population des sursauts gamma.

Les logiciels de simulation du comportement thermique jouent un rôle capital dans l'amélioration des performances énergétiques des bâtiments. Se pose cependant le problème du crédit à apporter aux résultats de simulations de ces logiciels, autrement dit, de l'aptitude de ces derniers et des modèles intégrés à représenter la réalité. Dans ces travaux, nous appliquons une méthodologie basée sur la vérification du logiciel et sur la validation expérimentale de modèles. Pour mener à bien la première phase, nous appliquons une procédure qui a fait ses preuves : la procédure de comparaison inter-logiciels BESTEST. La validation expérimentale nécessite d'une part, la recherche des sollicitations mal prises en compte par le modèle et d'autre part, l'identification des paramètres les plus influents de ce derniers. Nous proposons, pour la première étude, l'utilisation d'un outil d'analyse temps-fréquence : la transformée de Fourier à court-terme. En ce qui concerne la seconde, une méthode d'analyse de sensibilité paramétrique de modèles, basée sur les outils d'analyse spectrale, a été développée. Cette technique constituant le coeur de ces travaux, un chapitre entier est dédié à l'analyse de sensibilité.

Thèse de doctorat : Génie Biologique et Médical : Villeurbanne, INSA : 1997. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 220-228.

Habilitation à diriger des recherches : Sciences physiques : Lille 1 : 2001. / Bibliogr. f. 133-136.