La synthèse binaurale est la technique de spatialisation sonore la plus proche de<br />l'écoute naturelle. Elle permet un rendu spatialisé d'une source monophonique à une po-<br />sition donnée avec seulement deux filtres qui correspondent aux oreilles gauche et droite :<br />les HRTF (Head Related Transfer Function). L'inconvénient majeur de la technique bi-<br />naurale repose sur le fait que les HRTF, liées à la morphologie de l'auditeur, sont propres<br />à chaque utilisateur. Une écoute avec des HRTF non-individuelles comporte des artefacts<br />audibles. Il faut donc acquérir des HRTF individuelles. Cette thèse aborde le problème<br />de l'individualisation de la synthèse binaurale dans le cadre de son implémentation en un<br />retard pur, la différence interaurale de temps (ITD), et un filtre à phase minimale déter-<br />miné par le module de la HRTF. Le travail sur l'ITD permet de valider l'implémentation<br />choisie même pour les positions où les HRTF sont mal décrites par des filtres à phase<br />minimale et permet de déterminer, parmi les méthodes classiques de calcul de l'ITD,<br />celles qui estiment une ITD proche de la perception. Une étude expérimentale est aussi<br />menée pour établir la résolution de l'ITD avec l'angle d'élévation. Les résultats indiquent<br />la nécessité perceptive de reproduire les variations de l'ITD en élévation. Une nouvelle<br />formule d'estimation de l'ITD créée sur la base d'un modèle de tête sphérique, la formule<br />de déplacement des oreilles (FDO), est développée pour rendre compte de ces variations.<br />L'optimisation des paramètres de cette formule aux ITD de toute une base de données<br />de HRTF permet d'entrevoir une formulation moyenne convenant pour un grand nombre<br />de personne et pour de nombreuses applications. L'étude s'est ensuite focalisée sur la<br />modélisation du module spectral (filtre à phase minimale). Le travail réalisé sur l'appli-<br />cation des méthodes de calcul par éléments de frontière (BEM pour Boundary Element<br />Method) pour l'acquisition de HRTF, indique que cette méthode, peut notamment être<br />utilisée en complément des mesures pour l'acquisition de la partie basse fréquence des<br />HRTF. Une approche originale, qui applique des techniques d'apprentissage statistique,<br />est proposée et étudiée pour la modélisation de HRTF. Un réseau de neurones artificiels<br />(RNA) est entra^³né pour calculer des HRTF d'un individu à partir de la connaissance<br />des HRTF mesurées en un nombre réduit de positions. Les premiers résultats sont en-<br />courageants : le modèle permet d'atteindre un degré assez fin d'individualisation, ce qui<br />suggère un protocole simplifié d'acquisition de HRTF. Un faible nombre de mesures est<br />acquis et les autres sont prédites par le modèle.