Utilisation de l’Intégrateur de Densité Spectrale (IDS) pour améliorer la compréhension de la parole dans le bruit pour les personnes équipées d’aides auditives
Auteur : Gaëtan Ricciuti
Directeur(s) de mémoire : Laurent Millot & Bernard Auriol
Son
Résumé : Dans ce mémoire nous proposons l’utilisation de l’Intégrateur de Densité Spectrale (IDS) comme solution alternative aux méthodes de réduction de bruit fréquentielles intégrées dans les prothèses auditives. Nous cherchons à questionner la pertinence et l’efficacité de cet outil de traitement du signal pour favoriser la compréhension de la parole dans le bruit pour les malentendants appareillés. Nous présentons tout d’abord la modélisation d’un prototype de prothèse auditive intégrant l’IDS et la conception d’un dispositif de captation basé sur le microphone d’une prothèse. Puis nous décrivons comment ce dispositif a permis de constituer un corpus de scènes sonores représentatives des situations d’écoute difficiles lors de conversations dans des environnements bruyants. Enfin, nous présentons la campagne de tests perceptifs menée à partir de ce corpus et auprès de malentendants, pour confronter l’IDS aux réalités perceptives des prothèses auditives.
Mots-clés : réduction de bruit, analyse-resynthèse IDS, prothèses auditives, compréhension de la parole dans le bruit.
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Abstract: In this research memoir we study the use of Spectral Density Integrator (IDS) as an alternative solution for frequency noise reduction techniques used in hearing aids. First we present the modelling of a hearing aid prototype using IDS and the design of a recording tool using hearing aids microphone. Then we describe how a corpus was built with representatives audio scenes of difficult listening situations, using the recording tool designed. Finally we present how these audio scenes were used to conduct a test campaign with hearing-impared persons to test the efficiency of IDS to improve the speech recognition in noise.
Keywords: noise reduction, IDS analysis and synthesis, hearing aids, speech recognition in noise.
