Abstract FR:

Ce memoire porte sur le rehaussement par filtrage de kalman de signaux de parole perturbes par un bruit additif blanc ou colore. En proposant une nouvelle formulation de differents resultats etablis dans le domaine de l'identification, nous mettons en uvre plusieurs solutions nouvelles. Dans un premier temps, nous avons retenu l'hypothese ou le signal de parole pouvait etre modelise par un processus autoregressif avec une excitation blanche. Palliant les difficultes de mise en uvre rencontrees dans les methodes deja existantes (approches iteratives et/ou utilisation d'un detecteur d'activite vocale), nous considerons le rehaussement de la parole en tant que probleme de realisation dans le contexte de l'identification. Deux nouveaux algorithmes reposant sur un filtrage (ou lissage) de kalman conventionnel sont presentes dans le cas du bruit blanc, et sont ensuite etendus au cas colore. Nous detaillons ensuite des approches alternatives. Leur principal avantage reside dans le fait que le calcul du gain ne necessite plus la connaissance explicite des variances de l'excitation et du bruit de mesure: le premier traitement est une reformulation pour le rehaussement de signal de la methode en sous-espaces pour l'identification elaboree par p. Van overschee et al. Deux autres algorithmes sont ensuite developpes et sont les fruits d'une cooperation de deux approches differentes: d'un cote, les travaux menes dans le contexte de l'identification par r. K. Mehra et de b. Carew et p. R. Belanger ; de l'autre, les methodes en sous-espaces pour l'identification que m. Verhaegen a concues. Dans une derniere partie du document, le traitement de restauration met en jeu des modeles harmoniques pour le signal de parole. Ce dernier est modelise par une somme de sinusoides dont les amplitudes sont reelles et evoluent selon un processus autoregressif. Le probleme de rehaussement apparait alors tel la resolution d'un probleme d'estimation bayesienne ou les parametres (amplitudes des composantes et phases) sont assimiles a des variables aleatoires. Differents modeles d'evolution sont proposes et nous proposons des traitements de debruitage correspondants.