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.

Depuis maintenant une vingtaine d'années, l'essor des télécommunications numériques a généré toute une panoplie de méthodes dites de déconvolution aveugle. Celles-ci permettent de séparer les différentes composantes d'un produit de convolution sans en avoir aucune connaissance a priori. L'objectif de ce travail de thèse a été d'étudier leurs modalités d'applications à la sismologie, afin notamment, d'estimer la fonction source du mouvement sismique ou les effets de site. L'adaptation de la déconvolution à phase minimale au signal de coda, nous a permis d'identifier les fonctions sources de deux types d'évènements sismiques : l'explosion sous-marine du Kursk (12/08/2000), d'une part et le séisme de Rambervillers (22/02/2003, Ml=5.4) d'autre part. Nous avons ainsi pu estimer respectivement la profondeur, la charge de l'explosion ainsi que la durée et le moment sismique du séisme. Grâce à cette méthode, nous avons montré qu'il est aussi possible d'estimer les effets de site en différentes stations du RAP pourtant séparées de plusieurs dizaines de kilomètres. Nous avons ensuite appliqué les méthodes de déconvolution aveugle par statistique d'ordre supérieur aux signaux de coda stationnarisés du séisme de Rambervillers. Ces méthodes ont l'avantage de supprimer l'hypothèse de phase minimale, contraignante et théoriquement non justifiée en sismologie. La fonction source obtenue grâce à la tricorrélation moyennée sur l'ensemble du réseau, est très similaire à celle obtenue après déconvolution par fonction de Green Empirique. Les exemples traités montrent que les méthodes développées ici sont très prometteuses et mériteraient d'être appliquées à de nombreux autres jeux de données.