La télévigilance médicale représente un enjeu de la société d'aujourd'hui. En effet l'espérance de vie augmente dans tous les pays industrialisés et les prévisions statistiques annoncent un nombre important de personnes âgées (17% de 60-74 ans en 2030) ou très âgées (12% de plus 75 ans en 2030). Grâce à la progression de la médecine ces personnes peuvent être maintenues plus longtemps à leur domicile mais demeurent plus fragiles et nécessitent donc des solutions techniques permettant d'améliorer leur confort et de faciliter la tâche des aidants. Ce mémoire donne une synthèse des activités de recherche menées par l'auteur dans le domaine de la télévigilance médicale. Cette recherche est structurée en deux axes : l'analyse de l'environnement sonore et la fusion de données multimodales. L'environnement sonore est très riche en informations utilisables, directement ou à travers l'analyse des activités de la personne pour détecter ou prévoir une situation de détresse. L'analyse sonore est soumise aux contraintes de l'acquisition sonore distante, à la présence des bruits provenant de l'extérieur et à la grande variabilité des sons à reconnaître. Le manuscrit décrit différentes solutions adoptées, leur mise en oeuvre et leur évaluation dans le cadre de plusieurs projets de recherche nationaux et européens. Le deuxième axe porte sur la fusion de la sortie de l'analyse sonore avec d'autres capteurs en vue d'améliorer la robustesse du système. La fusion de données doit traiter des signaux de natures différentes (signaux binaires ou continus), avec des périodicités différentes et de différentes temporalités (périodiques ou asynchrones). Deux techniques (logique floue et réseaux d'évidence) sont étudiées, adaptées et évaluées dans plusieurs projets de recherche. Le mémoire se termine avec les perspectives de recherche de l'auteur. Six publications scientifiques sont finalement annexées.

Depuis plus de vingt ans, les altimètres classiques comme Topex, Poseidon-2 ou Poséidon-3, ont fourni des formes d'onde qui sont utilisées pour estimer de nombreux paramètres tels que la distance entre le satellite et la scène observée, la hauteur des vagues et la vitesse du vent. L'amélioration de la qualité des paramètres altimétriques a nécessité le développement de plusieurs modèles d'échos et d'algorithmes d'estimation paramétrique. Par ailleurs, un grand effort est récemment dédié au traitement des échos côtiers afin d'analyser les mesures altimétriques le plus près possible des côtes. Cette thèse s'intéresse à la résolution de ces deux problèmes, à savoir, le traitement des formes d'onde côtières et l'amélioration de la qualité des paramètres océaniques estimés. La première partie de l'étude traite le problème des formes d'onde côtières en proposant un nouveau modèle altimétrique tenant compte de la présence éventuelle d'un pic sur l'écho altimétrique. Dans la seconde partie de notre travail, nous nous sommes intéressés à l'étude de l'altimétrie SAR/Doppler. Cette nouvelle technologie vise à réduire le bruit de mesure et à augmenter la résolution le long de la trace par rapport à l'altimétrie conventionnelle. Deux modèles altimétriques ont été développés afin d'estimer les paramètres associés aux échos SAR/Doppler. Ces modèles montrent une nette amélioration de la qualité des paramètres estimés par rapport à l'altimétrie conventionnelle.

Cette thèse propose de nouvelles méthodes de décomposition automatique de spectrogrammes de signaux musicaux. Les décompositions proposées sont issues de la factorisation en matrices non-négatives (NMF), puissante technique de réduction de rang réputée pour fournir une décomposition sur un petit nombre de motifs fréquentiels automatiquement extraits des données ayant généralement un sens perceptif. La NMF ne permet cependant pas de modéliser de façon efficace certaines variations temporelles d'éléments sonores non-stationnaires communément rencontrées dans la musique. Cette thèse propose donc d'introduire dans la NMF des modèles génératifs de spectrogrammes musicaux basés sur des modèles classiques de synthèse sonore afin de pouvoir prendre en compte deux types de variations courantes : les variations d'enveloppe spectrale (sons d'instruments à cordes métalliques libres...) et les variations de fréquence fondamentale (vibrato, prosodie...). L'introduction de modèles de synthèse simples dans la NMF permet de proposer des décompositions capables de prendre en compte ces variations : l'utilisation d'un modèle de synthèse source/ filtre permet de modéliser les variations spectrales de certains objets musicaux au cours du temps. L'utilisation d'un modèle d'atomes harmoniques paramétriques inspiré de la synthèse additive ou bien l'utilisation d'un modèle inspiré de la synthèse par table d'onde qui utilise des transformations d'un unique atome de base afin de recréer toute la tessiture de chaque instrument permettent de modéliser les variations de fréquence fondamentale. Une application de séparation de sources et une de transformation sélective du son sont également présentées.

Cette thèse propose une nouvelle méthode pour modéliser les fonctions non linéaires de modulation d'amplitude et de fréquence de signaux multicomposantes non stationnaires de durée longue. La méthode repose sur une décomposition du signal en segments courts pour une modélisation locale sur les segments. Pour initialiser la modélisation, nous avons conçu une première étape qui peut être considérée comme un estimateur indépendant et non paramétrique des fonctions de modulation. L'originalité de l'approche réside dans la définition d'une matrice de convergence totale intégrant simultanément les valeurs d'amplitude et de fréquence et utilisé pour l'association d'un pic à une composante selon un critère d'acceptation stochastique. Suite à cette initialisation, la méthode estime les fonctions de modulation par enchainement des étapes de segmentation, modélisation et fusion. Les fonctions de modulation estimées localement par maximum de vraisemblance sont connectées dans l'étape de fusion, qui supprime les discontinuités, et produit l'estimation globale sur la durée totale du signal. Les étapes sont conçues afin de pouvoir modéliser des signaux multicomposantes avec des morts et naissances, ce qui en fait une de ses originalités par rapport aux techniques existantes. Les résultats sur des signaux réels et simulés ont illustré les bonnes performances et l'adaptabilité de la méthode proposée.

En acoustique sous marine, les 'etudes sur les zones en eau peu profondes sontredevenues strat'egiques. Cette th'ese porte sur l' 'etude de la s'eparation et la d'etectionde trajet dans le cadre des eaux peu profondes tomographie acoustique oc'eanique. Dansune premi'ere 'etape de notre travail, nous avons donn'e un bref aperc¸u sur les techniquesexistantes de traitement acoustique sous-marine afin de trouver la difficult'e toujoursconfront'es 'a ce type de m'ethodes. Par cons'equent, nous avons fait une conclusion qu'ilest encore n'e cessaire d'am'eliorer la r'esolution de s'eparation afin de fournir des informationsplus utiles pour l' 'etape inverse de la tomographie acoustique oc'eanique.Ainsi, une enquˆete sur les mthodes haute r'esolution est effecut'ee. Enfin, nous avonspropos'e une m'ethode 'a haute r'esolution appel'ee lissage MUSICAL (MUSIC Active largeband), qui combine le lissage de fr'equence spatiale avec l'algorithme MUSICAL, pourune s'eparation efficace de trajet coh'erentes ou totalement corr'el'es. Cependant, cettem'ethode est bas'ee sur la connaissance a priori du nombre de trajet. Ainsi, nous introduisonsun test (exponential fitting test) (EFT) 'a l'aide de courte longueur des 'echantillonspour d'eterminer le nombre de trajets. Ces deux m'ethodes sont appliqu'ees 'a la fois desdonn'ees synth'etiques et les donn'ees r'eelles acquises dans un r'eservoir 'a petite 'echelle.Leurs performances sont compar'ees avec les m'ethodes conventionnelles pertinentes.

Dans cette thése, des techniques d'analyse spectrale sont généralisées afin de traiter des données polarimétriques SAR interférométriques multi-bases. Ces algorithmes polarimétriques de traitement multi-capteurs sont décrits d'une manièere mathématique rigoureuse et appliqués aux zones urbaines. Ils permettent d'estimer la hauteur des diffuseurs, le mécanisme de rétrodiffusion et la réflectivité polarimétrique. A partir des observations mono-base POLInSAR, un modèle numérique d'élévation d'une zone urbaine est généré en déterminant les mécanismes de rétrodiffusion. L'utilisation des données bi-base POL-InSAR permet de résoudre le problème de déversement et de réaliser des images SAR en trois dimensions en indiquant les types de réflexion.

L'objectif principal de la thèse est d'étudier le problème d'inférence bayésienne dans les réseaux de capteurs distribués avec un accent particulier sur le compromis entre la précision de l'estimation et la consommation de l'énergie. Nous avons proposé des algorithmes de traitement distribué du signal avec des mesures de capteurs quantifiées. En particulier, cette thèse porte sur l'application des méthodes variationnelles pour résoudre les problèmes de suivi de cibles sous les contraintes d'énergie dans les RCSFs. Le travail a abouti à la résolution de trois problèmes en RCSFs: la quantification intelligente des données des capteurs, la gestion des clusters et l'application de l'optimisation multi-objectifs pour s'accommoder des contraintes énergétiques d'un réseau de capteurs. Les contributions de cette thèse concernent les points suivant: -Estimation des positions de cibles basée sur des mesures quantifiées utilisant des méthodes variationnelles. -Estimation de canal entre les capteurs candidats et le chef de cluster. -Un régime de quantification adaptative sous contraintes de puissance de transmission constante et variable. -Sélection de meilleurs capteurs qui peuvent participer à la collecte de données. -Agrégation sécurisée de données dans le RCSF. -Sélection de chemins de communication optimaux entre les capteurs. -Méthode d'optimisation multi-objectifs dans le RCSF. -Application de la méthode d'agrégation multicritères des données basée sur le systéme multi-agents pour la gestion de crise dans le RCSF.

La coda ultrasonore présente une haute sensibilité aux perturbations du milieu de propagation. L'analyse de la coda par la Coda Wave Interferometry (CWI) permet d'évaluer précisément la variation de la vitesse de propagation (résolution en relatif de 0,001 %). Une telle évaluation peut être utilisée pour le contrôle non destructif (ECND) d'un matériau ou d'une structure.Un essai expérimental est présenté au début comme exemple d'utilisation de la CWI pour l'ECND du béton. Face aux problèmes inhérents au degré de précision de cet essai, nous présentons un protocole conçu pour améliorer la fiabilité des résultats CWI. Nous vérifions expérimenta vérifient que ce protocole peut améliorer la répétabilité de l'essai en réduisant les biais provenant des fluctuations de température ambiante et des procédures expérimentales. Avec ce protocole, une étude du comportement de béton sous un chargement uni-axial en traction directe a été effectuée en utilisant la CWI. Les comportements élastique (l'effet acoustoélastique) et anélastique (l'effet Kaiser) du béton sont observés via les résultats CWI. Un coefficient acoustoélastique effectif (Bêta) a été déterminé et utilisé pour la détection d'un endommagement léger du béton.La CWI est ensuite utilisée pour la détection globale de défauts dans un milieu initialement linéaire (verre) en observant la modulation non linéaire. L'apparition de ce phénomène non linéaire est due à la présence des défauts et détectée par la variation des résultats CWI en fonction de l'amplitude de l'onde de pompe. Nous montrons que cette méthode permet la détection des défauts et d'évaluation du niveau d'endommagement d'une manière globale sans zone aveugle.

Mes travaux de recherche portent sur le traitement des sons et de la musique, dont ils visent à extraire une représentation révélant leurs structures temporelles et spectrales. Diverses applications musicales ont été abordées, allant de la transcription automatique de musique à la séparation de sources, en passant par le codage audio. Une partie importante de ces recherches a été menée dans le cadre du projet ANR DESAM (Décompositions en Éléments Sonores et Applications Musicales), que j'ai coordonné de novembre 2006 à février 2010. Analyse spectrale à haute résolution. La première partie de mes travaux a été initiée dans le cadre de ma thèse, démarrée en septembre 2001 et soutenue en avril 2005, dont la finalité a été l'application des méthodes d'analyse spectrale à haute résolution au traitement des signaux audio et musicaux. Nous avons d'abord généralisé le modèle de signal sous-jacent et la méthode d'estimation et proposé une nouvelle technique de sélection de l'ordre du modèle. Par ailleurs, le nombre élevé de composantes fréquentielles et la forte dynamique spectrale des signaux audio ont nécessité de mettre en oeuvre des prétraitements adéquats et leur non-stationnarité a exigé de développer des méthodes adaptatives permettant de suivre les variations temporelles de chaque composante, en utilisant des algorithmes de poursuite de sous-espace. Ces outils ont été intégrés à la boîte à outils Matlab du projet DESAM et appliqués à la représentation temps-fréquence à haute résolution de signaux audio, à la séparation des composantes tonales et bruitées et à la synthèse avec effets sonores. A la suite de ma thèse, diverses applications musicales de ces méthodes ont été réalisées dans le cadre de collaborations avec des chercheurs et doctorants de laboratoires français ou étrangers : estimation de hauteur de notes de piano (thèse de Valentin Emiya à Télécom ParisTech), estimation de tempo musical (thèse de Miguel Alonso à Télécom ParisTech), analyse des modes couplés d'une harpe de concert (thèse de Jean-Loïc Le Carrou au LAUM, Le Mans) et codage audio (projet DESAM, collaboration avec le LMA, Marseille). D'autres applications ont également été réalisées, comme l'estimation de canal dans le domaine des communications numériques (collaboration avec l'université de Mondragón en Espagne) ou la factorisation de tenseurs structurés (collaboration avec le LSS, Gif-sur-Yvette). Décompositions non-négatives. La deuxième partie de mes travaux constitue une thématique nouvelle de- puis ma thèse, dont les différents aspects ont notamment été abordés avec les cinq doctorants que j'ai co-encadrés (Valentin Emiya, Nancy Bertin, Romain Hennequin, Benoît Fuentes et Antoine Liutkus). Elle s'intéresse à la décomposition de signaux audio à partir d'une représentation spectrale ou d'une représentation temps-fréquence, dans le but d'en extraire des éléments sonores possédant un sens musical, comme des notes de musique ou des accords. Ces décompositions prennent en compte différents critères : non-négativité de la représentation et des éléments sonores, critères psycho-acoustiques, harmonicité du spectre, régularité de l'enveloppe spectrale, régularité de l'enveloppe temporelle, variations temporelles de l'enveloppe spectrale, variations temporelles de la fréquence fondamentale. Elles s'appuient sur des extensions de la factorisation en matrices non-négatives, exprimées dans le formalisme de l'estimation bayésienne, qui permet de contraindre la décomposition en introduisant des modèles paramétriques appropriés ou des distributions a priori des paramètres. Les décompositions sont calculées à l'aide d'algorithmes multiplicatifs, dont nous avons étudié et amélioré les propriétés de convergence, ou d'algorithmes de type espérance-maximisation. Ces outils ont été appliqués à l'estimation de fréquences fondamentales multiples et à la transcription automatique de la musique. Ils ont également été intégrés à la boîte à outils Matlab du projet DESAM et leur évaluation a conduit au développement de la base de données MAPS (MIDI aligned piano sounds). Ils ont enfin été appliqués à la séparation informée des différentes sources sonores mixées dans un enregistrement stéréophonique.

Lorsqu'une grandeur est observée par une série temporelle de mesures périodiques, telles que des mesures d'angles, les outils statistiques du domaine linéaire ne sont plus adaptés à l'estimation des paramètres statistiques de cette série. Nous proposons des filtres et un opérateur de fusion adaptés aux grandeurs aléatoires circulaires. Ils sont développés dans un cadre bayésien avec la distribution circulaire normale de von Mises. De plus, on propose un estimateur circulaire GLR (Global Likelihood Ratio) de ruptures dans un signal angulaire s'appuyant sur un filtre particulaire défini dans le domaine circulaire. Le traitement des signaux GNSS repose traditionnellement sur l'estimation récursive, en boucles fermées, de trois paramètres : le délai de code, la phase et la fréquence de la porteuse du signal reçu. On montre dans cette thèse que l'estimation de la phase et de la fréquence en boucle fermée est à l'origine d'imprécisions et de perturbations additionnelles. On propose une nouvelle approche pour l'estimation de ces paramètres en boucle ouverte. Dans ce cas, les mesures de phase sont des angles, définis entre −pi et pi . Statistiquement, elles peuvent être modélisées par la distribution circulaire de von Mises et l'on utilise donc les outils d'estimation circulaire développés dans cette thèse pour les traiter. On montre l'intérêt de l'approche proposée pour le positionnement et pour l'altimétrie par réflectométrie des signaux GNSS. La précision obtenue est de l'ordre du centimètre, pour des durées d'intégration d'une milliseconde. On propose également une technique de résolution de l'ambiguïté de phase, utilisable dans une approche mono-récepteur et mono-fréquence.