Abstract FR:

Le sujet traite concerne la recherche de traits acoustiques du signal vocal bruite avec segmentation automatique et classification de la parole. Pour ce faire, la methode consiste a rechercher et isoler des canaux frequentiels significatifs grace a une analyse visuelle de diverses representations spectrales du signal de parole bruite. Dans le but de retrouver la presence energetique de certains phenomenes dans les canaux frequentiels predefinis, une decomposition en ondelettes conduit a une analyse fine et locale du signal autour des frequences significatives. La gestion des effets de bord induits par la decomposition et l'emploi d'un algorithme de detection permettent alors une localisation temporelle precise des phenomenes apparaissant aux frequences etudiees. Le code est alors valide en ambiance realiste, les enregistrements etant effectues lors d'essais en vol dans la cabine d'un avion d'armes : le taux de detection des fricatives est de 92% tous locuteurs et toutes phases de vol confondues. Les techniques sont suffisamment generiques pour etre utilisees dans d'autres domaines : nous decrivons un systeme de transmission numerique fonde sur l'analyse multi-resolution, dont la structure est identique que le bruit soit blanc ou non, dont les performances, dans le cas d'un bruit blanc, sont inferieures a celles du filtrage adapte, mais suffisamment proches de celles-ci pour lui etre assimilees, dont les performances dans le cas d'un bruit non blanc, peuvent etre estimees, sans que soit utilise un modele de bruit trop particulier : ces performances sont analysees et comparees avec les techniques plus classiques telle la methode de karhunen-loeve. Plusieurs simulations valident ce systeme dans le cas d'une transmission dans un canal infini.