L’objectif de cette thèse est d’étudier d’une part le problème de sonification d’image
et de le solutionner à travers de nouveaux modèles de correspondance entre domaines
visuel et sonore. D’autre part d’étudier le problème de la classification de son et de le résoudre
avec des méthodes ayant fait leurs preuves dans le domaine de la reconnaissance
d’image.
La sonification d’image est la traduction de données d’image (forme, couleur, texture,
objet) en sons. Il est utilisé dans les domaines de l’assistance visuelle et de l’accessibilité
des images pour les personnes malvoyantes. En raison de sa complexité, un
système de sonification d’image qui traduit correctement les données d’image en son de
manière intuitive n’est pas facile à concevoir.
Notre première contribution est de proposer un nouveau système de sonification
d’image de bas-niveau qui utilise une approche hiérarchique basée sur les caractéristiques
visuelles. Il traduit, à l’aide de notes musicales, la plupart des propriétés d’une
image (couleur, gradient, contour, texture, région) vers le domaine audio, de manière
très prévisible et donc est facilement ensuite décodable par l’être humain.
Notre deuxième contribution est une application Android de sonification de haut
niveau qui est complémentaire à notre première contribution car elle implémente la traduction
des objets et du contenu sémantique de l’image. Il propose également une base
de données pour la sonification d’image.
Finalement dans le domaine de l’audio, notre dernière contribution généralise le motif
binaire local (LBP) à 1D et le combine avec des descripteurs audio pour faire de
la classification de sons environnementaux. La méthode proposée surpasse les résultats
des méthodes qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique classiques et
est plus rapide que toutes les méthodes de réseau neuronal convolutif. Il représente un
meilleur choix lorsqu’il y a une rareté des données ou une puissance de calcul minimale. / The objective of this thesis is to study on the one hand the problem of image sonification
and to solve it through new models of mapping between visual and sound domains.
On the other hand, to study the problem of sound classification and to solve it with
methods which have proven track record in the field of image recognition.
Image sonification is the translation of image data (shape, color, texture, objects)
into sounds. It is used in vision assistance and image accessibility domains for visual
impaired people. Due to its complexity, an image sonification system that properly conveys
the image data to sound in an intuitive way is not easy to design.
Our first contribution is to propose a new low-level image sonification system which
uses an hierarchical visual feature-based approach to translate, usingmusical notes, most
of the properties of an image (color, gradient, edge, texture, region) to the audio domain,
in a very predictable way in which is then easily decodable by the human being.
Our second contribution is a high-level sonification Android application which is
complementary to our first contribution because it implements the translation to the audio
domain of the objects and the semantic content of an image. It also proposes a dataset
for an image sonification.
Finally, in the audio domain, our third contribution generalizes the Local Binary
Pattern (LBP) to 1D and combines it with audio features for an environmental sound
classification task. The proposed method outperforms the results of methods that uses
handcrafted features with classical machine learning algorithms and is faster than any
convolutional neural network methods. It represents a better choice when there is data
scarcity or minimal computing power.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/26824 |
| Date | 11 1900 |
| Creators | Toffa, Ohini Kafui |
| Contributors | Mignotte, Max |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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