Development of algorithms for smart hearing protection devices

Résumé

Dans les milieux industriels, le port de protecteurs auditifs est nécessaire pour protéger l’audition contre les bruits à niveaux élevés et prévenir la perte auditive. Évidemment, les protecteurs auditifs bloquent également d’autres types de signaux, même si ces derniers ne sont pas désagréables ou gênants pour la personne, mais plutôt utiles et commodes. De ce fait, si des personnes veulent communiquer entre elles et échanger des informations, elles doivent retirer les protecteurs, chose qui n’est pas très pratique, voire dangereux. Afin de pallier aux problèmes rencontrés avec les protecteurs auditifs traditionnels passifs, le travail de cette thèse présente les étapes et le processus suivis pour le développement d’un nouveau type de protecteur auditif qui permet la protection contre les bruits extérieurs ainsi que la communication orale entre les usagers. Ce nouveau protecteur auditif est appelé le “protecteur auditif intelligent”. Le protecteur auditif intelligent est un protecteur auditif traditionnel dans lequel un processeur numérique du signal miniature est embarqué afin de traiter les signaux, en plus d’un microphone externe miniature pour capter les signaux et un haut-parleur interne miniature pour transmettre les signaux traités à l’oreille protégée. Afin de permettre aux porteurs de protecteurs auditifs intelligents de communiquer sans enlever leurs protecteurs, des algorithmes de traitement du signal doivent être développés. Par conséquent, l’objectif de cette thèse consiste à développer un algorithme de détection d’activité vocale robuste dans les environnements à faible rapport signal/bruit ainsi qu’un algorithme de réduction du bruit afin d’améliorer la qualité et l’intelligibilité de la parole. La méthodologie suivie pour le développement du protecteur auditif intelligent est divisée en trois étapes: en premier lieu, les algorithmes de détection de la parole et de réduction du bruit doivent être développés, en second lieu, ces algorithmes doivent être évalués et validés dans le logiciel, et en troisième lieu , ils doivent être implémentés dans le processeur numérique du signal pour valider leur faisabilité pour l’application visée. Lors du processus de développement des deux algorithmes, des contraintes devaient être prises en compte et respectées. Ces contraintes sont dues au fait que le processeur numérique du signal embarqué dans le protecteur auditif soit limité en termes de ressources matérielles (mémoires, nombre d’opérations par seconde), et que le temps de traitement des algorithmes ne doit pas dépasser un certain seuil pour ne pas générer un délai entre la voie active et la voie passive du protecteur ou bien un délai entre le mouvement des lèvres et de la perception de la parole. D’un point de vue scientifique, la thèse permet premièrement de déterminer les seuils que le processeur numérique du signal ne doit pas dépasser afin de ne pas générer un délai perceptible entre la voie active et la voie passive du protecteur. Ces seuils ont été obtenus par une étude subjective, où il a été trouvé que ce délai dépend de différents paramètres: (a) du degré d’atténuation du protecteur auditif, (b) de la durée du signal, (c) du niveau de bruit, et (d) du type de bruit dans lequel le signal est noyé. Cette étude a montré que lorsque le protecteur auditif offre une forte atténuation, 20% des participants commencent à percevoir un délai après 8 ms pour un signal de cloche (transitoire), 16 ms pour un signal de parole sans bruit, 22 ms pour un signal de parole noyé dans un bruit de type “babillage”. Cependant, pour un protecteur auditif offrant une forte atténuation, il a été trouvé que le délai entre les deux voies est de 18 ms pour le signal de cloche, 26 ms pour le signal de parole sans bruit, et aucun délai lorsque la parole est noyée dans un bruit de type “babillage”, montrant qu’une meilleure atténuation permettrait un temps plus grand pour le traitement numérique des signaux. Deuxièmement, ce travail présente un nouvel algorithme de détection d’activité vocale dans lequel une caractéristique à faible complexité déterminant la présence de la parole a été extraite. Cette caractéristique a été calculée comme étant le rapport entre l’énergie du signal dans la bande fréquentielle qui contient le premier formant afin de caractériser le signal de parole, et les basses ou hautes fréquences pour caractériser les signaux de bruit. L’évaluation de cet algorithme et sa comparaison à un autre algorithme de référence a montré sa capacité de sélectivité avec un taux de faux positifs moyenné sur trois rapports signal/bruit (10, 5, et 0 dB) de 4.2% et un taux de vrais positifs de 91.4% comparé à 29.9% de faux positifs et 79.0% de vrais positifs pour l’algorithme de référence. Troisièmement, ce travail montre que l’extraction de l’enveloppe du signal afin de générer un gain non-linéaire et adaptatif permet de réduire le bruit, améliorer la qualité du signal de parole et génère le moins de son musical comparé à trois autres algorithmes de référence. Le développement des algorithmes de détection de parole et réduction du bruit, leurs évaluations objectives et subjectives dans différents types de bruits, ainsi que leurs implémentations dans des processeurs numériques du signal ont permis de valider leur efficacité ainsi que leur faible complexité pour l’application de protection auditive intelligente.

Date	16 mars 2016
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Jérémie Voix (Directeur(-trice)) & Ghyslain Gagnon (Codirecteur(-trice))