Optimisation du traitement de la parole dans les dispositifs mobiles soumis à des environnements bruyants

Filières de recherche : Génie électrique, Génie informatique

Les appareils multimédias mobiles ou portables tels que les tablettes, les téléphones, montres ou lunettes intelligentes sont utilisés quotidiennement par des milliards de personnes dans le monde. Tous ces dispositifs comprennent différents modules de traitement de la parole tels que des codeurs vocaux ou des systèmes de reconnaissance automatique de la parole, par exemple Siri d'Apple ou Alexa d'Amazon. En raison de la mobilité croissante des appareils multimédias, ces modules sont plus que jamais soumis à divers environnements bruyants, cependant, leurs performances sont sérieusement affectées par la présence de bruits.

Concrètement, votre rôle :

• Concevoir et mettre en œuvre différents algorithmes de réseaux de neurones à décharges pour le rehaussement de la parole.

Afin de limiter la diminution des performances de ces modules en présence de bruit, des algorithmes de rehaussement de la parole (RP) sont utilisés afin de réduire le bruit sans affecter la qualité de la parole. Malgré des décennies de recherche, les performances des algorithmes de RP sont largement sous-optimales. Même avec les approches d'intelligence artificielle les plus efficaces, les performances en présence de faible rapport signal / bruit et de bruits non stationnaires, en particulier des bruits jamais vus auparavant, n'ont pas encore donné de résultats satisfaisants. En revanche, le système auditif humain gère très bien le bruit. Les réseaux de neurones à décharges imitent les neurones biologiques plus étroitement que les approches classiques d’intelligence artificielle et se sont avérés plus efficaces en termes de calcul.