EP1216604A1 - Procede de controle en continu de la qualite des sons numeriques en distribution - Google Patents

Procede de controle en continu de la qualite des sons numeriques en distribution

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Publication number
EP1216604A1
EP1216604A1 EP00966214A EP00966214A EP1216604A1 EP 1216604 A1 EP1216604 A1 EP 1216604A1 EP 00966214 A EP00966214 A EP 00966214A EP 00966214 A EP00966214 A EP 00966214A EP 1216604 A1 EP1216604 A1 EP 1216604A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
value
signal
digital
energy
frequency
Prior art date
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Application number
EP00966214A
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German (de)
English (en)
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EP1216604B1 (fr
Inventor
Catherine Colomes
Stéphane Pefferkorn
Thierry Alpert
Eric Monteux
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Telediffusion de France ets Public de Diffusion
Orange SA
Original Assignee
Telediffusion de France ets Public de Diffusion
France Telecom SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Telediffusion de France ets Public de Diffusion, France Telecom SA filed Critical Telediffusion de France ets Public de Diffusion
Publication of EP1216604A1 publication Critical patent/EP1216604A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of EP1216604B1 publication Critical patent/EP1216604B1/fr
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Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04S—STEREOPHONIC SYSTEMS 
    • H04S7/00—Indicating arrangements; Control arrangements, e.g. balance control

Definitions

  • the invention relates to a method for continuously monitoring the quality of digital sounds in distribution.
  • the digital audio coding processes used by radio and television broadcasting services have reduced the amount of data to be transmitted. In return, this reduction is likely to cause an irreparable loss of sound quality compared to the original source signal.
  • the extent of the faults generated depends on the bit rate allocated to the encoder, the complexity of the content of the sound signal, as well as the problems associated with signal transmission.
  • the object of the present invention is to remedy the aforementioned drawbacks of the processes or methods of the prior art by implementing a method based on a detailed study of the digital signal and of the continuous behavior of the latter, in order to allow, from conventional methods, to assess the overall quality level of the signal.
  • the process for continuously monitoring the quality of distribution sounds, object of the present invention, these digital sounds being available in stereophonic mode according to a digital signal representing at minus one right channel and one left channel, is remarkable in that it consists in carrying out a statistical analysis of the content of this digital signal on each of these channels.
  • Statistical analysis consists in temporally cutting the digital signal according to successive sequences of samples, comprising a determined number of samples, and in performing, during the existence of a digital sound program, a spectral analysis of each of the series of samples to observe the variations in energy and envelope of the digital signal in the time and frequency domain and calculate an overall quality index.
  • a final quality index is calculated from the energy and envelope variations and the overall quality index, in the form of a bounded value and continuous over time, this final quality index being representative of the quality perceived digital sounds.
  • FIG. 1b represents, purely by way of illustration, a process for creating sequences of samples of the digital signal, allowing the implementation of the method which is the subject of the present invention
  • FIG. 2 represents, in the form of a flowchart, a detail of a preferred embodiment of the step of calculation from the energy and envelope variations of the final quality index;
  • FIG. 3a represents a flowchart relating to a nonlimiting preferential mode of calculation of a value Cb (t) linked to the bandwidth of the digital signal and allowing the implementation of the preferential embodiment of the method object of the present invention shown in Figure 2;
  • FIG. 3b represents a flowchart relating to a preferential non-limiting calculation mode of a value Cs (t) linked to the stereophonic properties of the digital time signal and allowing the implementation of the preferential embodiment of the method object of the present invention shown in Figure 2;
  • FIG. 3a represents a flowchart relating to a nonlimiting preferential mode of calculation of a value Cb (t) linked to the bandwidth of the digital signal and allowing the implementation of the preferential embodiment of the method object of the present invention shown in Figure 2;
  • FIG. 3b represents a flowchart relating to a prefer
  • FIG. 3c represents a flowchart relating to a nonlimiting preferential mode of calculation of a value Cw (t) linked to the laundering of the digital time signal for each channel of the digital time signal and allowing the implementation of the method object of the present invention shown in Figure 2;
  • FIGS. 4a and 4b represent a process for detecting a short cut signal;
  • - Figures 5a and 5b show a process for detecting a hissing parasitic signal;
  • Figures 6a and 6b show a process for detecting a spurious buzzing signal;
  • FIG. 7 represents a process for detecting inter-channel phase shift between the digital signals conveyed by the channels of a stereophonic signal.
  • the process which is the subject of the present invention makes it possible to obtain a value of bounded quality index, ranging for example between two upper quality limits, excellent to bad, this bounded value being continuous over time and indicative of the quality of the sound signal.
  • this value in fact consists of successive discrete values calculated over time intervals sufficiently short for these successive values to be representative of a quality value considered to be continuous over time.
  • the method which is the subject of the invention applies to digital sounds, which are available in stereophonic according to a digital signal, denoted ADS, representing at least one right channel and one left channel, the method which is the subject of the present invention can, if necessary, be applied to quadraphonic or other sound signals.
  • ADS digital signal
  • the method which is the subject of the present invention can, if necessary, be applied to quadraphonic or other sound signals.
  • the method which is the subject of the present invention consists in carrying out a statistical analysis of the content of the aforementioned digital signal on each of the channels.
  • step 3 consisting in calculating, from the energy and envelope variations and from the overall quality index I (t), a final quality index, noted I f (t) , which consists of a bounded value and continues over time. This index is representative of the quality of the aforementioned digital signals.
  • the sequences of samples can be constituted by sequences of samples having a recovery rate ratio of the number of samples common to two consecutive sequences S n - ⁇ , S n in number of constituent samples of each series of samples, this rate can be between 0 and 75%. It is indicated in particular that the aforementioned temporal division can be carried out by a sequential memorization of these series of samples then a second reading of the stored samples, the reading process being carried out by addressing in recovery of successive samples to achieve the recovery rate considered .
  • FIG. 1b there is shown by way of illustration the successive sequences of samples, the successive sequences S n - ⁇ , S n and S n + ⁇ being overlapped by two samples out of a hundred for example.
  • step 2 consists in calculating an overall quality index I (t) from at least one frequency criterion and a temporal criterion of variation d energy and envelope.
  • the aforementioned step 2 consists in taking into account the quality criteria linked to the variations of energy ⁇ and of envelope ⁇ E, these criteria possibly consisting in the calculation of values such as Cb (t) values related to the bandwidth of the digital signal, Cs (t) values related to the stereophonic properties of the digital signal and finally, Cw (t) values based on the whitening of the time signal.
  • step 22 is then followed by a step 23 consisting in calculating the value of the overall quality index, which is defined by a linear combination of the values Cb (t), Cs (t) and Cw (t).
  • the global quality index checks the relation (1):
  • the value of the overall quality index thus obtained for a series of samples considered is between 0, for poor overall quality, and 1 for excellent overall quality.
  • step 3 of calculating the final quality index can then be implemented as shown in the preferred nonlimiting embodiment of FIG. 2.
  • step 3 consists in weighting the value of the overall quality index I (t) as a function of the appearance of fault signals liable to interfere with the hearing of the sound signals, these faults constituting alarms likely to encourage the operator to take measures to ensure the quality of radio or television broadcasting.
  • step 3 as consisting in detecting the existence on the digital signal ADS of at least one disturbance of transmission of the digital signal, this disturbance of transmission being detected in step 30 for the existence of a hissing or saturation, in step 31 for the existence of a micro-cut phenomenon, in step 32 for the existence a buzzing sound.
  • the method which is the subject of the present invention may consist, for the implementation of step 3, in detecting the presence of a phase shift interconnected in a step 33, the presence of such a phase shift not being considered as a transmission disturbance due to relative phase shifts introduced, in certain cases, by operators on the way to left, respectively the right channel of digital audio signals.
  • the method which is the subject of the present invention consists in assigning to the existence of this disturbance a specific weighting coefficient representative of the contribution from this disturbance to the degradation of the quality of digital signals.
  • the method which is the subject of the present invention consists in assign a value of phase shift criterion D to this value of phase shift when this value of phase shift is greater than 0, that is to say on a positive response to test 33, and a value of criterion of phase shift D equal to 0 otherwise step 33b, that is to say on a negative response to test 33.
  • Step 34 is then followed by a step 35 consisting in calculating and determining the final quality index I f (t) by comparison of the difference between the weighted quality index, this weighted quality index taking the value of the overall quality index divided by the weighting coefficient p obtained in step 34, and the value of the phase shift criterion D assigned in step 33a or 33b, this difference then being compared to the value 0 .
  • step 35 in the presence of a radio or television program, checks the relation (3):
  • I (t) sup (l (t) / p-D, 0).
  • the relation (3) indicates that the final quality index is assigned the largest value between the values constituted by the aforementioned difference and the value 0.
  • step 35 It is indicated that the relation (3) made in step 35 is used, since by hypothesis the final quality index cannot have a negative value.
  • the step of calculating the value Cb (t) linked to the bandwidth of the digital time signal is implemented on the basis of a statistical analysis of the bandwidth width of the digital audio signal.
  • this approach is made possible by noting that the spectrum of a coded signal generally has as a characteristic a strong decrease in energy at the location of the frequency cutoff. above criticism.
  • the spectra signals with low content at high frequency are generally not characterized by such a break, but on the contrary by a slow decrease in energy, which does not make it possible to discern a reference sequence from a coded sequence.
  • the method which is the subject of the invention in particular the process of calculating the value Cb (t) linked to the bandwidth of the digital signal, makes it possible to verify that the previously mentioned break exists well before considering the estimation of the quality factor. as valid.
  • Such a constraint considerably improves the relevance of the method which is the subject of the invention, in the context of the definition of an acceptability criterion linked to the coding defect.
  • the method which is the subject of the present invention is only valid for signal zones containing information, that is to say outside the zones of silence.
  • the goal is to estimate on average the last coded frequency and not the instantaneous bandwidth of the signal.
  • the time signal as shown in FIG. 3a, is subjected to a frequency decomposition, time / frequency transformation, by discrete Fourier transform for example on N points of the time signal weighted by a window, such as a window from Hamming.
  • a frequency decomposition, time / frequency transformation by discrete Fourier transform for example on N points of the time signal weighted by a window, such as a window from Hamming.
  • the frequency breakdown is shown in step 220 in Figure 3a.
  • N power resulting from this transformation includes - + 1
  • step 220 can then advantageously be followed by a step 221 consisting in determining the existence of a zone of silence.
  • the test carried out in step 221 may consist in comparing the energy of the spectrum obtained with a threshold value.
  • step 222 consisting in cutting into P sub-bands of K spectral lines of determined energy the frequency decomposition of the digital time signal obtained in step 220.
  • Each sub-band of the decomposition contains K energy lines e.
  • step 222 is then followed, for the left and right channels carrying the digital signal ADS, by a step 223 for calculating the average energy Ei contained in each sub-band of rank i.
  • step 223 is then followed by a process consisting in determining the specific rank i c of the corresponding sub-band of rank i, for which the cutoff frequency, or breakage mentioned above, occurs by at least a comparison of the ratio of the energy contained in the last sub-band taken as reference level of background noise at the energy contained in the other Pl sub-bands at a first threshold value.
  • the comparison operation is written:
  • the rank of the sub-band i is decremented to the value i-1 in step 227.
  • the value of the sub-band index i is then submitted, in step 229, to a comparison with the value 1 making it possible to check whether all the sub-bands have been taken into account.
  • This memorization takes place in a particularly advantageous manner in a table of rank values at a step denoted 230.
  • step 230 is then followed by a step 231 consisting in searching in the table of stored values, by a sorting program, the value of the rank i c of which the occurrence is the greatest.
  • Step 231 is then followed by a step 232 making it possible in fact to determine the most likely cutoff frequency F c for the right and left channels. It is understood in particular that the most probable cutoff frequency F c , F c left, F c right, is determined by converting the rank i c into the value of the corresponding frequency sub-band.
  • step 233 consisting in calculating the average value Q of the left and right cut-off frequencies normalized by the maximum theoretical cut-off frequency P, the above-mentioned average value Q verifying the relation (5):
  • the average value of the frequencies Q can then be subjected to a normalization on psycho-acoustic criteria defined by at least one threshold value of good quality of digital audio coding, denoted Threshold3, and a threshold value of poor quality of digital audio coding, denoted Threshold4.
  • the average value Q can then be compared by comparison of superiority to the value Threshold4 and of inferiority to the value Threshold3 according to the relationship:
  • Threshold4 ⁇ Q ⁇ Threshold3? By way of nonlimiting example, it is indicated that a cutoff frequency of the order of 17 kHz implies a good quality of digital audio coding, while a cutoff frequency of the order of 10 kHz implies coding with a great deal degradations.
  • the values for Threshold4 and Threshold3 can for example correspond to frequencies of 10 kHz and 17 kHz respectively.
  • the aforementioned step 233 can then be followed by a step 234 consisting in fact of calculating a reduced value constituting the value Cb (t) linked to the bandwidth, the aforementioned value verifying the relation (6):
  • the reduced value is thus obtained by translation and scaling to obtain the value Cb (t) linked to the bandwidth and whose value is between 0 and 1.
  • the process of calculating the value linked to the bandwidth can also comprise, in a second embodiment, an additional step making it possible to s '' ensure that detected break corresponds to a break in spectral energy.
  • This additional step consists of a second condition introduced in step 226, inserted between steps 225 and 228 previously cited.
  • the calculation method and process represented in FIG. 3a include, on positive response to the first comparison of step 225, a second step of comparing the ratio Ei / Ei + i from the energy of the subband of rank i to the energy of the subband of next rank i + 1 to a second threshold value, designated by Threshold2.
  • step 225 and 226 memorizing the frequency sub-band for which the cut-off frequency is detected.
  • step 225 and 226 memorizing the frequency sub-band for which the cut-off frequency is detected.
  • Threshold 100 ([10; 1000])
  • Threshold2 17 ([5; r 50])
  • Threshold3 0.7 ([0.51; 1])
  • Threshold4 0.4 ([0; 0.49]).
  • the process for calculating the aforementioned value Cs (t) is based on the principle according to which the left and right channels carrying the sound signals are coded independently. This implies that the coding errors are uncorrelated between the two channels, while the sound content of the two channels remains, with some exceptions, relatively similar.
  • the calculation process implemented is therefore based on the fact that the residual signal difference of the energies of the left and right channels is proportional to the coding error if there has been coding.
  • the calculation process represented in FIG. 3b relating to the calculation of the value Cs (t) linked to the stereophonic properties of the digital time signal is based on the energy spectrum of the digital signal obtained after frequency decomposition by a Fourier transform on N points of the time signal, weighted by a Hamming window for example.
  • the frequency spectrum thus obtained comprises - N +1 lines.
  • time signal as shown in FIG. 3b, is subjected to the Fourier transform on N points in step 220 as described previously in connection with FIG. 3a.
  • step 220 is then followed by a step
  • the factor Q k in fact constitutes a normalized difference of the energies of the right and left channels verifying the relation (7):
  • the process for calculating the value Cs (t) linked to the stereophonic properties of the digital signal then consists in determining the percentage R (t) of the lines belonging to a given frequency band ⁇ f whose factor Q k exceeds a determined threshold value, denoted Si, the percentage R (t) verifying the relation:
  • R (t) n / K where n denotes the number of times the factor Q k representative of the stereophonic quality of the signal is greater than a threshold value S x for any value of K belonging to ⁇ f, the aforementioned frequency band .
  • this process can consist in initializing, at a step 236, following the aforementioned step 235, the value of k index of frequency lines at the value 0 and the value of n at the value 0.
  • Step 236 is followed by a step 237 consisting in comparing the value of the current line index k with the value K number of lines coming from of spectral decomposition.
  • a step 241 consisting in assigning to the value of the percentage R (t) the value n / K for the value of n.
  • test 237 On the contrary, on a positive response to test 237, this test is followed by a test 238 consisting in comparing the value of the factor Q k representative of the stereophonic quality of the signal with the threshold value Si previously cited in the description. The comparison is written Q k > If? . On a negative response to the aforementioned comparison test 238, the value of k designating the rank of the spectral line is incremented by one at step 240 and the calculation process is brought back to step 237 for verifying comparison of inferiority of rank k to value K.
  • this test is followed by a step 239 of incrementing the value n of a unit, this step of incrementing 239 being itself followed by the step of incrementing 240 the index k of the spectral line considered.
  • Step 241 is then followed by a step 242 consisting in correcting the value of the percentage R (t) by a specific function A such that the value of this function of the percentage R (t) is between 0 and 1.
  • the function A of the form A (R (t)) is an increasing monotonic function of the value of the percentage R (t).
  • the function A (R (t)) can verify the relation:
  • Step 242 makes it possible to generate a percentage value M (t), mean of a determined number P of corrected percentage values verifying the relation (8):
  • the process of calculating the value Cs (t) linked to the stereophonic properties of the digital time signal also includes a step of determining, in a time window of determined duration, time window of s seconds, the number of times F where an alarm threshold value S 2 has been crossed by the corrected percentage value A (R ( t)).
  • the step may consist of a step 245 of defining the window and of initializing the number of times F to the value 0, followed by a step 246 of comparing the superiority of the value of the function A (R (t) ) at the value S 2 constituting an alarm threshold.
  • the comparison relation is written:
  • Step 246 is followed by a step 247 consisting, on a positive response to test 246, of incrementing the value of the number of times F by one unit in step 247, the negative response to test 246 returning to step 245 for passage to the next instant belonging to the window of duration s seconds.
  • Steps 243 and 247 are then followed by step 244 consisting in calculating the value Cs (t) linked to the stereophonic properties of the digital time signal from a function of the mean value M (t) given to the relation (8 ), this function verifying the relation (9):
  • the introduction of digital signal whitening allows a comparison of the digital signal before and after bleaching.
  • the bleaching process is carried out by means of a bleaching filter.
  • the properties of such a filter are as follows: For a vector X consisting of the Ne time samples of the signal input and for the vector Y constituted by the Ne time samples of the output of the bleaching filter, the matrix containing is designated the coefficients of the aforementioned whitening filter.
  • the digital signal subjected to bleaching obtained after passage through the bleaching filter corresponds substantially to white noise whose Ryy covariance matrix verifies the relationship:
  • ⁇ 2 denotes the power of this white noise and I the identity matrix.
  • Rx denotes the covariance matrix of the input time signal. This matrix checks the relation (11):
  • the filtering process thus implemented corresponds to an empirical filtering for which no theoretical justification can yet be established. This process is validly implemented only for the digital signal received zones containing information, that is to say outside the zones of silence.
  • the calculation process proper is implemented on a negative response to the aforementioned step 221.
  • the process is implemented for the left lane, respectively the right lane.
  • the process then consists in calculating the covariance matrix Rg, Rd of the input signal and of a random signal comprised between the values -1 and +1 in steps 250g, 250d.
  • This operation can be carried out, as shown in an illustration in FIG. 3c, by adding to the digital input signal of the left channel, respectively of the right channel, a random signal generated in a step 248, this random signal being a signal with a value between -1 and +1.
  • This operating mode makes it possible to obtain an invertible covariance matrix.
  • the actual calculation of the covariance matrix Rg and Rd in steps 250g and 250d can be obtained from the signal X, sequence of samples obtained by the implementation of steps 249g and 249d respectively.
  • the matrix X comprises 2xN 2 samples and the calculation of the covariance matrix Rg, Rd designated in the form Rxx is given by the relation (13):
  • the elements of the covariance matrices Rg and Rd are real.
  • the steps 250g and 250d are then followed by steps for calculating the inverse covariance matrices 251g and 251d respectively.
  • the aforementioned steps can then be followed by anti-aliasing low-pass filtering steps 252g, 252d applied to the digital input signal on the left and right channels respectively.
  • Steps 252g and 252d are then followed by a decimation step 253g, 253d, by a factor of 2 to generate a left and right input matrix Eg, Ed respectively.
  • These operations are referenced in steps 254g and 254d respectively.
  • the matrices Eg and Ed, input matrices are obtained by placing in the corresponding matrices the coefficients obtained following the abovementioned decimation operation 253g, 253d.
  • the calculation process then consists, following steps 255g and 255d, of calculating in step 256, from the aforementioned left and right input and output matrices, a ratio between the energy of the output signal and the energy of the input signal.
  • This report designated by r, checks the relation (15):
  • Operation 256 is then followed by operation 257 consisting, from the last L ratio values, of an average ratio ⁇ r> between the energy of the output signal and the energy of the input signal, this average ratio checking the relation (16):
  • Step 257 is then followed by a step consisting in subjecting the value of this average ratio ⁇ r> to a comparison of superiority to a first threshold value S'i and of inferiority to a second threshold value S ' 2 .
  • a step of calculating the value Cw (t) linked to the bleaching of the digital input signal is carried out, this value being defined as the ratio increased by one unit by the difference in the average ratio ⁇ r > and the second threshold value S ' 2 to the difference between the second S' 2 and the first threshold value S' ⁇ .
  • the value Cw (t) linked to the whitening of the digital input signal then checks the relation (17):
  • step 31 of detecting a micro-cut also known as a short cut
  • this can advantageously consist of
  • the abscissa axis is graduated in milliseconds and the ordinate axis in amplitude, the short cut, also known as mute, being represented as the rapid decrease in the energy level of the signal digital audio to zero energy.
  • the step of detecting a spurious signal such as a short cut can include a step 401 consisting in determining separately on each stereophonic channel, for a plurality of sequences from M
  • Step 401 is followed by a step consisting in comparing the evolution of the average energy for the sequences of M successive samples.
  • the aforementioned step can be carried out by comparing the average energy E n of the signal transported to the value 0 at step 402, then by a comparison 403 of one or more of the aforementioned average energies to a threshold value ⁇ dB .
  • step 30 of whistling or saturation detection it is indicated that this step will be described in the case of the detection of a whistling, saturation being most often accompanied by a whistling.
  • the detection of a spurious signal such as a whistling sound in the digital audio signal ADS can advantageously consist in detecting in this signal a sudden and transient increase in the spectral energy of the latter in a frequency band whose low frequency is between 4.5 kHz and 6.5 kHz and whose high frequency can reach up to 20 kHz.
  • the abscissa axis is graduated in frequencies and the corresponding ordinate axis in energies for the frequency bands considered.
  • the process of detecting a spurious signal such as a whistling sound can comprise a step 501.502 consisting in calculate on a series of samples of the digital audio signal ADS the spectral composition of this signal defined as the value S n (i) of frequency components in sub-bands of central frequency fi and of bandwidth ⁇ f, n denoting the rank of the suite of samples.
  • the steps 501 and 502 are then followed by a step 503.504 consisting in calculating the average value of the energy E n (sb) of a range of the aforementioned sub-bands for the series of samples of rank n considered.
  • a step 506 of calculating a hearing contrast value is then performed, C n , s from the value of the ratio:
  • This ratio calculated in step 505 designates the ratio between the energy E n (sb) of this range for the current sequence and for a plurality of previous sequences E n -s (sb) of samples.
  • the hearing contrast value checks the relation (18):
  • step 506 a comparison of the auditory contrast value C n .
  • step 506 is followed by a step 507 for calculating a proximity parameter, denoted P n , sb / verifying the relation (19):
  • step 507 a comparison of the proximity parameter P n , sb with a second whistling value S s2 is carried out, the comparison being denoted Pn, sb> S s2 .
  • Pn, sb> S s2 The presence of a hissing spurious signal is revealed if the comparisons of superiority of the hearing contrast value and the proximity parameter are both verified.
  • this step can consist in detecting a parasitic signal constituted by a pink noise in a frequency band between 0 and 1100 Hz and of substantially constant level in the aforementioned frequency band.
  • the abscissa axis is graduated in frequencies and the ordinate axis in energy level of the signal expressed in decibels. It can be seen that in the aforementioned frequency band, a substantially constant level, close to 40 dB, can be demonstrated in the presence of a hum.
  • the process of highlighting a parasitic hum signal can comprise, on at least one left or right channel of this signal, a step 701 consisting in calculating, on the series of samples of the signal digital ADS, the spectral composition of this signal defined as the value S n (i) of frequency components in sub-band, central frequencies fi where n denotes the rank of the series of samples considered.
  • the step 701 is followed by a step 702 for a determined number k of central frequencies fi of the low frequency domain, the step 702 consisting in calculating a first and a second ratio of the values of frequency components in sub-band for the current sample suite and the previous sample suite, this first report being
  • Step 702 also consists in comparing the value of the aforementioned first and second ratios with a first buzzing threshold value, denoted S b i. On a negative response to the aforementioned comparison, step 702 is looped back, 703, by an incrementation of the index i into i ⁇ i + 1. On a positive response in step 702, the latter is followed by a step 704 consisting in subjecting the comparison of the first and second reports to a criterion of proportion of the number p of comparisons verified by compared to the totality of the k comparisons made for the k center frequencies fi. Step 704 consists in carrying out a verification test that P% of the frequency lines meet the previous condition on the current sequence S n . On a negative response to test 704, a loop 708 makes it possible to move on to the next series of samples of rank n + 1.
  • a step 705 is carried out, consisting in discriminating among the values S n (i) of frequency components in sub-bands, the maximum value S n (i max ) of the values of frequency components relating to the sequence of current samples.
  • Step 705 is itself followed by a step 706 consisting in calculating the ratio of the maximum value with the value corresponding to the index i max of the spectrum of the previous sequence S n - ⁇ (i ma ⁇ ) • Ce report is noted
  • the detection of a parasitic buzzing signal consists in detecting the existence of a comparison of superiority of the first and second ratios ⁇ i, n and ⁇ i, n at the first humming threshold value Sbi and the existence of an inferiority comparison of the ratio of the maximum values M n , i to the second humming threshold value S b2 -
  • a statistical analysis is carried out by repeating the preceding operations and periodically storing over a period s ′ of a binary variable for predetection of the existence of a parasitic hum signal.
  • the binary predetection variable is assigned the value 1 when the criteria of comparison of superiority and inferiority are satisfied and the value 0 otherwise.
  • the statistical analysis consists in counting, in step 707, in the duration s' determined, the number of occurrences of the value 1 of the binary predetection variable and in comparing this number with a third humming threshold value, noted Sb 3 .
  • Sb 3 a third humming threshold value
  • step 33 for calculating the phase shift d it is indicated, with reference to FIG. 7, that this step can consist in calculating in step A the value of the phase shift between channels of the digital audio signal ADS from the function d 1 intercorrelation of the digital audio signal present on each of the channels, then compare in step B the phase shift value d with a threshold value.
  • the phase shift and threshold values are denoted by d ma respectivement respectively.

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Description

PROCEDE DE CONTROLE EN CONTINU DE LA QUALITE DES SONS NUMÉRIQUES EN DISTRIBUTION
L'invention concerne un procédé de contrôle en continu de la qualité des sons numériques en distribution.
Les processus de codage audionumériques utilisés par les services de radio- ou de télédiffusion ont permis de réduire la quantité de données à transmettre. En contrepartie, cette réduction est susceptible d'entraîner une perte irrémédiable de la qualité du son par rapport au signal source d'origine.
L'importance des défauts engendrés dépend à la fois du débit alloué au codeur, de la complexité du contenu du signal sonore, ainsi que des problèmes liés à la transmission du signal.
Pour des raisons techniques ou de responsabilité de télédiffusion, il est nécessaire d'évaluer de façon continue le niveau de qualité du signal audio. Des méthodes d'évaluation subjectives d'équipements, par surveillance et appréciation humaine, sont d'une mise en œuvre lourde, et peu fiables. En particulier, parmi les inconvénients plus spécifiques des processus ou méthodes de l'art antérieur, on peut citer :
• la mise en œuvre d'évaluations subjectives longues et coûteuses ;
" l'absence de complétude des informations nécessaires pour effectuer le contrôle de la qualité sonore perçue, lorsque ces informations sont fournies par des analyseurs de flux binaire ; " l'absence d'analyse objective du contenu sonore, seule capable de refléter la qualité finale des signaux sonores perçus ; * les défauts inhérents à l'analyse différentielle tels que : mise à disposition de la source non codée, comme source de référence ; séquences analysées de courte durée, 20 secondes au plus, lesquelles ne sont pas représentatives du service analysé ; transparence de certains défauts à ce type d'analyse ; analyse généralement discontinue et non totalement significative . En particulier, les processus d'analyse différentielle, basés sur le système d'audition humain, entre une source sonore de référence et la source sonore à évaluer, peuvent permettre une mise en œuvre automatique. Toutefois, cette solution apparaît peu pratique car il est nécessaire de disposer de la source sonore de référence.
La présente invention a pour objet de remédier aux inconvénients précités des processus ou méthodes de l'art antérieur par la mise en œuvre d'un procédé basé sur une étude fine du signal numérique et du comportement en continu de ce dernier, afin de permettre, à partir des méthodes classiques, d'apprécier le niveau de qualité globale du signal .
Le procédé de contrôle en continu de la qualité des sons en distribution, objet de la présente invention, ces sons numériques étant disponibles en mode stéréophonique selon un signal numérique représentant au moins une voie droite et une voie gauche, est remarquable en ce qu'il consiste à effectuer une analyse statistique du contenu de ce signal numérique sur chacune de ces voies. L'analyse statistique consiste à découper temporellement le signal numérique selon des suites successives d'échantillons, comportant un nombre déterminé d'échantillons, et à effectuer, lors de l'existence d'un programme de sons numériques, une analyse spectrale de chacune des suites d'échantillons pour observer les variations d'énergie et d'enveloppe du signal numérique dans le domaine temporel et fréquentiel et calculer un indice de qualité global. Un indice de qualité final est calculé à partir des variations d'énergie et d'enveloppe et de l'indice de qualité global, sous forme d'une valeur bornée et continue dans le temps, cet indice de qualité final étant représentatif de la qualité des sons numériques perçus .
Le procédé, objet de la présente invention trouve application à la surveillance opérationnelle et continue des composantes sonores des services audio- et audiovisuels, avant et après distribution secondaire notamment, aux prestations d'expertise d'équipement, codeurs et multiplexeurs, d'expertise de la qualité de service, plates-formes d'expérimentation. Ce procédé, objet de la présente invention, sera mieux compris à la lecture de la description et à l'observation des dessins ci-après dans lesquels : la figure la représente, sous forme de schéma synoptique, un organigramme général du procédé de contrôle en continu de la qualité des sons numériques en distribution, objet de la présente invention ; la figure lb représente, à titre purement illustratif, un processus de création de suites d'échantillons du signal numérique, permettant la mise en œuvre du procédé objet de la présente invention ; la figure 2 représente, sous forme d'un organigramme, un détail d'un mode de réalisation préférentiel de l'étape de calcul à partir des variations d'énergie et d'enveloppe de l'indice de qualité final ; la figure 3a représente un organigramme relatif à un mode de calcul préférentiel non limitatif d'une valeur Cb(t) liée à la bande passante du signal numérique et permettant la mise en œuvre du mode de réalisation préférentiel du procédé objet de la présente invention représenté en figure 2 ; la figure 3b représente un organigramme relatif à un mode de calcul préférentiel non limitatif d'une valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel et permettant la mise en œuvre du mode de réalisation préférentiel du procédé objet de la présente invention représenté en figure 2 ; la figure 3c représente un organigramme relatif à un mode de calcul préférentiel non limitatif d'une valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique temporel pour chaque voie du signal numérique temporel et permettant la mise en œuvre du procédé objet de la présente invention représenté en figure 2 ; les figures 4a et 4b représentent un processus de détection d'un signal de brève coupure ; - les figures 5a et 5b représentent un processus de détection d'un signal parasite de sifflement ; les figures 6a et 6b représentent un processus de détection d'un signal parasite de bourdonnement ; la figure 7 représente un processus de détection de déphasage intervoies entre les signaux numériques véhiculés par les voies d'un signal stéréophonique. Une description plus détaillée du procédé de contrôle en continu de la qualité des sons numériques en distribution, objet de la présente invention, sera maintenant donnée en liaison avec les figures la, lb et les figures suivantes.
D'une manière générale, on indique que le procédé objet de la présente invention permet d'obtenir une valeur d'indice de qualité bornée, s ' échelonnant par exemple entre deux limites supérieures de qualité, excellent à mauvais, cette valeur bornée étant continue dans le temps et indicative de la qualité du signal sonore. Par valeur continue dans le temps, on comprend bien entendu que cette valeur consiste en fait en des valeurs discrètes successives calculées sur des intervalles de temps suffisamment courts pour que ces valeurs successives soient représentatives d'une valeur de qualité considérée comme continue dans le temps .
Ainsi qu'on l'a représenté en figure la, le procédé objet de l'invention s'applique à des sons numériques, lesquels sont disponibles en mode stéréophonique selon un signal numérique, noté ADS, représentant au moins une voie droite et une voie gauche, le procédé objet de la présente invention pouvant le cas échéant être appliqué à des signaux sonores quadriphoniques ou autres .
D'une manière générale, le procédé objet de la présente invention consiste à effectuer une analyse statistique du contenu du signal numérique précité sur chacune des voies. En référence à la figure la, l'analyse statistique peut consister, en une étape 1, à découper temporellement le signal numérique selon des suites successives d'échantillons, Sn, comportant un nombre déterminé d'échantillons puis, à une étape 2, à effectuer une analyse spectrale de chacune des suites d'échantillons pour observer les variations d'énergie, notées Δ , et d'enveloppe, notées ΔE, du signal numérique dans le domaine temporel et fréquentiel et calculer un indice de qualité global I (t) =f (ΔW,ΔE) à partir des variations d'énergie et d'enveloppe. Les étapes précitées sont suivies d'une étape 3 consistant à calculer, à partir des variations d'énergie et d'enveloppe et de l'indice de qualité global I(t), un indice de qualité final, noté If(t), lequel est constitué par une valeur bornée et continue dans le temps. Cet indice est représentatif de la qualité des signaux numériques précités.
En ce qui concerne 1 ' étape 1 de découpage temporel, on indique que les suites d'échantillons peuvent être constituées par des suites d'échantillons présentant un taux de recouvrement rapport du nombre d'échantillons communs à deux suites consécutives Sn-ι, Sn au nombre d'échantillons constitutif de chaque suite d'échantillons, ce taux pouvant être compris entre 0 et 75%. On indique en particulier que le découpage temporel précité peut être effectué par une mémorisation séquentielle de ces suites d'échantillons puis une relecture échantillon par échantillon mémorisés, le processus de relecture étant réalisé par adressage en recouvrement des échantillons successifs pour réaliser le taux de recouvrement considéré. Sur la figure lb, on a représenté à titre illustratif les suites successives d'échantillons, les suites successives Sn-ι, Sn et Sn+ι étant en recouvrement de deux échantillons sur cent par exemple.
Une description plus détaillée des étapes 2 d'analyse spectrale de variations d'énergie et d'enveloppe et de calcul d'un indice de qualité global et étape 3 de calcul d'indice de qualité final à partir des variations d'énergie et d'enveloppe Δ et ΔE et du facteur de qualité global I(t) sera maintenant donnée en liaison avec la figure 2.
D'une manière générale, on indique que l'étape 2 précitée, selon la figure la, consiste à calculer un indice de qualité global I(t) à partir d'au moins un critère frequentiel et d'un critère temporel de variation d'énergie et d'enveloppe.
En référence à la figure 2 précitée, l'étape 2 peut comprendre une étape 20 de détection de l'existence d'un programme radio- ou télédiffusé dans le signal numérique. Sur réponse négative à l'étape 20 précitée, une valeur arbitraire est allouée à l'indice de qualité final If (t)=l à l'étape 21, la qualité en l'absence de programme étant réputée excellente.
Au contraire, sur réponse positive à l'étape 20 précitée, l'étape 2 précédemment mentionnée consiste à prendre en compte les critères de qualité liés aux variations d'énergie Δ et d'enveloppe ΔE, ces critères pouvant consister en le calcul de valeurs telles que valeurs Cb(t) liées à la bande passante du signal numérique, valeurs Cs(t) liées aux propriétés stéréophoniques du signal numériques et enfin, valeurs Cw(t) basées sur le blanchiment du signal temporel.
L'étape 22 précitée est alors suivie d'une étape 23 consistant à calculer la valeur de l'indice de qualité global, lequel est défini par une combinaison linéaire des valeurs Cb(t), Cs(t) et Cw(t) .
A titre d'exemple non limitatif, l'indice de qualité global vérifie la relation (1) :
I(t) =-[Cb(t)+Cs(t)+Cw(t)]
La valeur de l'indice de qualité global ainsi obtenue pour une suite d'échantillons considérée est comprise entre 0, pour une qualité globale mauvaise, et 1 pour une qualité globale excellente.
Suite à l'étape 2 précitée, l'étape 3 de calcul d'indice de qualité final peut alors être mise en œuvre ainsi que représenté dans le mode de réalisation préférentiel non limitatif de la figure 2.
D'une manière générale, l'étape 3 consiste à pondérer la valeur de l'indice de qualité global I(t) en fonction de l'apparition de signaux de défaut susceptibles de gêner l'audition des signaux sonores, ces défauts constituant des alarmes susceptibles d'inciter l'opérateur à prendre des mesures pour assurer la qualité de la radio- ou de la télédiffusion.
D'une manière générale, on indique que les signaux de défaut ou les alarmes retenus sont les suivants : le sifflement ou la saturation, le phénomène de micro-coupure, le bourdonnement, le déphasage inter-voies . En ce qui concerne l'absence de programme, on rappelle que cette situation est réglée par l'étape 20 de l'étape 2 précédemment mentionnée dans la description.
Ainsi, sur la figure 2, on a représenté, dans un mode de réalisation préférentiel non limitatif, l'étape 3 comme consistant à détecter l'existence sur le signal numérique ADS d'au moins une perturbation de transmission du signal numérique, cette perturbation de transmission étant détectée à l'étape 30 pour l'existence d'un sifflement ou d'une saturation, à l'étape 31 pour l'existence d'un phénomène de micro-coupure, à l'étape 32 pour l'existence d'un bourdonnement.
Outre la détection de l'existence d'au moins une perturbation de transmission du signal numérique aux étapes 30, 31 et 32 précitées, le procédé objet de la présente invention peut consister, pour la mise en œuvre de l'étape 3, à détecter la présence d'un déphasage intervoies à une étape 33, la présence d'un tel déphasage n'étant toutefois pas considérée comme une perturbation de transmission en raison de déphasages relatifs introduits, dans certains cas, par les opérateurs sur la voie de gauche, respectivement la voie de droite des signaux audionumériques .
Suite à la détection d'au moins une perturbation de transmission du signal numérique aux étapes 30, 31 et 32 précitées, le procédé objet de la présente invention consiste à affecter à l'existence de cette perturbation un coefficient de pondération spécifique représentatif de la contribution de cette perturbation à la dégradation de la qualité des signaux numériques. Ainsi, en référence à la figure 2, pour la mise en œuvre de l'étape 3, on indique que sur réponse positive à l'étape 30 de détection d'un sifflement ou d'une saturation, un coefficient ps supérieur à 1 est affecté au phénomène de sifflement ou de saturation à l'étape 30a, alors que sur réponse négative à l'étape 30, un coefficient de pondération ps=l est alloué à l'étape 30b à ce même phénomène de sifflement ou saturation.
Il en est de même pour le phénomène de micro- coupure à l'étape 31 pour lequel, sur réponse positive, c'est-à-dire lors de l'existence d'une micro-coupure, un coefficient de pondération pm supérieur à 1 est alloué au phénomène précité à l'étape 31a, alors que sur réponse négative en l'absence de micro-coupure, un coefficient de pondération pm=l est affecté à ce même phénomène à l'étape 31b.
De la même manière, pour le phénomène de bourdonnement à l'étape 32, sur réponse positive à l'étape de détection du bourdonnement précité, un coefficient de pondération pb supérieur à 1 est alloué au bourdonnement et un coefficient de pondération pb=l est alloué au bourdonnement sur réponse négative à l'existence de ce phénomène à l'étape 32b.
Compte tenu de la valeur des coefficients de pondération ps, pm et Pb affectés aux signaux de perturbation ou d'alarme de sifflement ou saturation, de micro-coupure ou de bourdonnement, un coefficient de pondération global, produit des coefficients de pondération affectés à chacun des signaux de perturbation précités, est calculé à l'étape 34, lequel vérifie la relation (2) : p= p xp xp s m b
Ainsi que représenté en outre en figure 2, suite à la détection sur le signal numérique ADS d'un déphasage de valeur d à l'étape 33, ce déphasage correspondant à un déphasage inter-voies, le procédé objet de la présente invention consiste à affecter une valeur de critère de déphasage D à cette valeur de déphasage lorsque cette valeur de déphasage est supérieure à 0, c'est-à-dire sur réponse positive au test 33, et une valeur de critère de déphasage D égale à 0 sinon à l'étape 33b, c'est-à-dire sur réponse négative au test 33.
A titre d'exemple non limitatif, on indique que pour l'existence d'un déphasage détecté à l'étape 33, la valeur de critère de déphasage peut avoir la valeur D = d/170 et D = 0 sinon, la valeur de d étant exprimée en millisecondes par exemple.
L'étape 34 est alors suivie d'une étape 35 consistant à calculer et déterminer 1 ' indice de qualité final If(t) par comparaison de la différence entre l'indice de qualité pondéré, cet indice de qualité pondéré prenant la valeur de l'indice de qualité global divisé par le coefficient de pondération p obtenu à l'étape 34, et la valeur du critère de déphasage D attribuée à l'étape 33a ou 33b, cette différence étant alors comparée à la valeur 0.
Ainsi, pour attribuer l'indice de qualité final à l'étape 35, celui-ci, en présence d'un programme radio- ou télédiffusé, vérifie la relation (3) :
I (t) = sup(l(t)/p-D,0).
La relation (3) indique qu'à l'indice de qualité final est attribuée la valeur la plus grande entre les valeurs constituées par la différence précitée et la valeur 0.
En ce qui concerne la valeur des coefficients de pondération, des essais ont montré que : s'il y a détection de sifflement ou de saturation : ps = 1,75 et ps =1 sinon ; - s'il y a détection d'une micro-coupure : pm = 1,5 et p = 1 sinon ; s'il y a détection d'un bourdonnement : pb =1,25 et Pb = 1 sinon ; s'il y a un déphasage de valeur d en ms, alors D = d/170 et D = 0 sinon.
On indique que la relation (3) réalisée à l'étape 35 est utilisée, puisque par hypothèse l'indice de qualité final ne peut pas avoir de valeur négative.
Une description plus détaillée des processus de calcul des valeurs Cb(t) liées à la bande passante, Cs(t) liées aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel et Cw(t) liées au blanchiment du signal numérique temporel, processus mis en œuvre à l'étape 22 représentée en figure 2, sera maintenant donnée en liaison avec les figures 3a, 3b, 3c.
En référence à la figure 3a, l'étape de calcul de la valeur Cb(t) liée à la bande passante du signal numérique temporel est mise en œuvre à partir d'une analyse statistique de la largeur de bande passante du signal audionumérique.
En effet, en codage audionumérique à bas débit, il existe une certaine corrélation entre le débit alloué et la largeur de bande passante du signal codé. En fait, plus le débit alloué est faible et moins bonne est la qualité de ce dernier.
Un processus permettant de détecter strictement la bande passante du signal ne se révèle pas suffisant afin d'estimer la qualité perçue puisque un signal dont le contenu est de bande passante faible, signal codé ou non codé, risque d'être considéré à tort comme dégradé. Compte tenu de l'observation précédente, il est donc nécessaire d'évaluer la fréquence critique de ce signal au-delà de laquelle un codeur ne peut plus procéder au processus de codage et non pas la bande passante du signal numérique en tant que telle.
Selon un aspect particulièrement remarquable du procédé objet de la présente invention, cette approche est rendue possible en constatant que le spectre d'un signal codé possède, généralement, pour caractéristique une forte décroissance d'énergie à l'endroit de la coupure à la fréquence critique précitée. Parallèlement, les spectres des signaux à faible contenu en haute fréquence ne se caractérisent en général pas par une telle cassure, mais au contraire par une décroissance lente de l'énergie, laquelle ne permet pas de discerner une séquence de référence d'une séquence codée.
Le procédé objet de l'invention, en particulier le processus de calcul de la valeur Cb(t) liée à la bande passante du signal numérique, permet de vérifier que la cassure précédemment mentionnée existe bien avant de considérer l'estimation du facteur de qualité comme valable. Une telle contrainte améliore considérablement la pertinence du procédé, objet de l'invention, dans le cadre de la définition d'un critère d'acceptabilité lié au défaut de codage. D'une manière générale, on indique que le procédé objet de la présente invention n'est valable que pour les zones de signal contenant de l'information, c'est-à-dire hors des zones de silence.
En effet, le but est d'estimer en moyenne la dernière fréquence codée et non la bande passante instantanée du signal .
Dans ce but, le signal temporel, ainsi que représenté en figure 3a, est soumis à une décomposition frequentielle, transformation temps/fréquence, par transformée de Fourier discrète par exemple sur N points du signal temporel pondéré par une fenêtre, telle qu'une fenêtre de Hamming. La décomposition en fréquence est indiquée à l'étape 220 à la figure 3a. Le spectre de
N puissance résultant de cette transformation comprend —+1
points . L'étape 220 précitée peut alors être suivie avantageusement d'une étape 221 consistant à déterminer l'existence d'une zone de silence. Le test réalisé à l'étape 221 peut consister à comparer l'énergie du spectre obtenu à une valeur de seuil .
Sur réponse négative au test 221, ce dernier est suivi d'une étape 222 consistant à découper en P sous- bandes de K raies spectrales d'énergie déterminée la décomposition fréquentielle du signal numérique temporel obtenu à l'étape 220. Chaque sous-bande de la décomposition contient K raies d'énergie e . Les raies et les sous-bandes vérifient la relation : KxP = N/2.
L'étape 222 précitée est alors suivie, pour les voies de gauche et de droite véhiculant le signal numérique ADS, d'une étape de calcul 223 de l'énergie moyenne Ei contenue dans chaque sous-bande de rang i.
L'énergie moyenne contenue dans chaque sous-bande de rang i vérifie la relation (4) :
Dans la relation précédente, on indique que eκ+κ.i désigne l'énergie de chaque raie spectrale considérée, constitutive de la sous -bande de rang i correspondante. L'étape 223 précitée est alors suivie d'un processus consistant à déterminer le rang ic spécifique de la sous -bande de rang i correspondante, pour laquelle se produit la fréquence de coupure, ou cassure précédemment mentionnée, par au moins une comparaison du rapport de l'énergie contenue dans la dernière sous-bande prise comme niveau de référence de bruit de fond à 1 ' énergie contenue dans les P-l autres sous-bandes à une première valeur de seuil .
A titre d'exemple non limitatif, pour la mise en œuvre du processus de détermination du rang ic spécifique de la sous-bande de rang i pour laquelle se produit la fréquence de coupure, ce processus peut être mis en œuvre à partir d'une étape 224 consistant à lire la valeur du rang i de la sous-bande considérée, valeur arbitraire i=P, et à vérifier si la sous-bande de rang correspondant correspond à la sous-bande de fréquence de coupure et à comparer, en une étape de test 225, le niveau d'énergie contenu dans la sous-bande de rang i correspondant, niveau d'énergie noté Ei, à celui, noté EP, contenu dans les P-l autres sous-bandes à une valeur de seuil notée Seuill. L'opération de comparaison s'écrit :
E. Seuill?.
EP
Sur réponse négative au test 225, le rang de la sous-bande i est décrémenté à la valeur i-1 à l'étape 227. La valeur de l'indice de sous-bande i est alors soumise, à l'étape 229, à une comparaison à la valeur 1 permettant de vérifier si toutes les sous-bandes ont été prises en considération.
Sur réponse négative au test 229, le processus est repris, l'énergie de la sous-bande de rang i correspondant, différent de 1, étant soumise à nouveau au test 225.
Selon un premier mode de réalisation du processus représenté en figure 2a, on indique que l'étape 225 peut alors être suivie, sur réponse positive au test à l'étape 225 précitée, d'une étape 228 consistant à mémoriser le rang ic=i de la sous-bande de fréquence pour laquelle la fréquence de coupure est détectée. Cette mémorisation intervient de manière particulièrement avantageuse dans un tableau de valeurs de rang à une étape notée 230.
L'étape 230 précitée est alors suivie d'une étape 231 consistant à rechercher dans le tableau de valeurs mémorisées, par un programme de tri, la valeur du rang ic dont 1 ' occurrence est la plus grande .
L'étape 231 est alors suivie d'une étape 232 permettant en fait de déterminer la fréquence de coupure Fc la plus probable pour les voies de droite et de gauche. On comprend en particulier que la détermination de la fréquence de coupure Fc la plus probable, Fcgauche, Fcdroite, est réalisée par conversion du rang ic en valeur de la sous-bande de fréquence correspondante.
L'étape précitée est alors suivie d'une étape 233 consistant à calculer la valeur moyenne Q des fréquences de coupure gauche et droite normalisée par la fréquence de coupure théorique maximale P, la valeur moyenne Q précitée vérifiant la relation (5) :
F gauche + F droite n = _Ç ç
2P
Dans la même étape 233, la valeur moyenne des fréquences Q peut alors être soumise à une normalisation sur critère psycho-acoustique défini par au moins une valeur de seuil de bonne qualité de codage audionumérique, notée Seuil3, et une valeur de seuil de mauvaise qualité de codage audionumérique, notée Seuil4.
A l'étape 233 précitée, la valeur moyenne Q peut alors être comparée par comparaison de supériorité à la valeur Seuil4 et d'infériorité à la valeur Seuil3 suivant la relation :
Seuil4 < Q < Seuil3 ?. A titre d'exemple non limitatif, on indique qu'une fréquence de coupure de l'ordre de 17 kHz implique une bonne qualité de codage audionumérique, alors qu'une fréquence de coupure de l'ordre de 10 kHz implique un codage avec énormément de dégradations. Les valeurs pour Seuil4 et Seuil3 peuvent par exemple correspondre à des fréquences de 10 kHz et 17 kHz respectivement. L'étape 233 précitée peut alors être suivie d'une étape 234 consistant en fait à calculer une valeur réduite constituant la valeur Cb(t) liée à la bande passante, la valeur précitée vérifiant la relation (6) :
- +λ Q - Seuil4 Cb(t) = ^
Seuil3 - Seuil4
La valeur réduite est ainsi obtenue par une translation et une mise à l'échelle pour obtenir la valeur Cb(t) liée à la bande passante et dont la valeur est comprise entre 0 et 1.
Ainsi qu'on l'a en outre représenté en figure 3a, et de manière particulièrement avantageuse, le processus de calcul de la valeur liée à la bande passante peut en outre comporter, dans un deuxième mode de réalisation, une étape supplémentaire permettant de s'assurer que la coupure détectée correspond bien à une cassure au niveau de l'énergie spectrale. Cette étape supplémentaire consiste en une deuxième condition introduite à l'étape 226, insérée entre les étapes 225 et 228 précédemment citées.
Ainsi, outre la première comparaison de l'étape 225, le procédé et le processus de calcul représentés en figure 3a comportent, sur réponse positive à la première comparaison de l'étape 225, une deuxième étape de comparaison du rapport Ei/Ei+i de l'énergie de la sous- bande de rang i à l'énergie de la sous -bande de rang suivant i+1 à une deuxième valeur de seuil, désignée par Seuil2.
Ainsi, l'étape suivante de mémorisation du rang ic=i référencée 228, mémorisation de la sous-bande de fréquence pour laquelle la fréquence de coupure est détectée, est alors conditionnée à la réponse positive à la première et à la deuxième comparaison réalisée à l'étape 225 et 226. La réponse négative au premier et deuxième test de comparaison 225, 226 est suivie, si i≠l , d'un retour au premier test de comparaison et d'un appel de 1 ' étape de recherche du rang ic dont 1 ' occurrence est la plus grande sinon, à l'étape 231.
A la suite d'essais réalisés, on indique que pour N, nombre de points de la décomposition frequentielle égal à 2048, le nombre N pouvant toutefois être compris dans une plage de valeurs comprises entre [256,4096], le processus de calcul de la valeur Cb(t) liée à la bande passante est optimum pour les valeurs ci-après : P = 32 ( [2;N/2] )
K = 32 ( [l;N/4] ) Seuill = 100 ([10;1000]) Seuil2 = 17 ( [5;r 50] ) Seuil3 = 0,7 ( [0,51;1] ) Seuil4 = 0,4 ( [0;0,49] ) . Dans les valeurs numériques précitées, on indique que les valeurs entre parenthèses et crochets indiquent des plages de valeurs possibles susceptibles de convenir pour les différents paramètres précités.
Une description plus détaillée d'un processus de calcul de la valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel sera maintenant donnée en liaison avec la figure 3b.
Le processus de calcul de la valeur Cs(t) précitée est basé sur le principe selon lequel les voies de gauche et de droite véhiculant les signaux sonores sont codées indépendamment. Ceci implique que les erreurs de codage sont décorrélées entre les deux voies, tandis que le contenu sonore des deux voies reste, sauf exception, relativement similaire. Le processus de calcul mis en œuvre repose donc sur le fait que le signal résiduel différence des énergies des voies gauche et droite est proportionnel à l'erreur de codage s'il y a eu codage.
L'intérêt d'une telle approche réside dans le passage d'une analyse sans référence à une analyse pseudo- différentielle dans laquelle le signal d'erreur est déduit par comparaison des signaux numériques véhiculés par les deux voies .
Toutefois, un tel processus ne permet pas d'évaluer la qualité du codage pour un signal fortement stéréophonique ou, au contraire, strictement monophonique. Pour cette raison, le processus de calcul représenté en figure 3b relatif au calcul de la valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel est basé sur le spectre d'énergie du signal numérique obtenu après décomposition frequentielle par une transformée de Fourier sur N points du signal temporel, pondéré par une fenêtre de Hamming par exemple.
Le spectre frequentiel ainsi obtenu comprend — N +1 raies.
En conséquence, le signal temporel, ainsi que représenté en figure 3b, est soumis à la transformée de Fourier sur N points à l'étape 220 telle que décrite précédemment en liaison avec la figure 3a.
L'étape 220 précitée est alors suivie d'une étape
235 consistant à calculer, pour chaque raie spectrale de rang k obtenue suite à la décomposition frequentielle, un facteur Qk représentatif de la qualité stéréophonique du signal à partir des spectres de fréquence S de la voie
K. gauche et S de la voie droite . Le facteur Qk constitue en fait une différence normée des énergies des voies droite et gauche vérifiant la relation (7) :
D'une manière plus spécifique, on indique que la valeur Qk=0 correspond à une raie de rang k et une fréquence strictement monophonique, alors que la valeur Qκ=l correspond à une raie de rang k et à une fréquence fortement stéréophonique .
Le processus de calcul de la valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique consiste ensuite à déterminer le pourcentage R(t) des raies appartenant à une bande de fréquence Δf donnée dont le facteur Qk dépasse une valeur de seuil déterminée, notée Si, le pourcentage R(t) vérifiant la relation :
R(t) = n/K où n désigne le nombre de fois où le facteur Qk représentatif de la qualité stéréophonique du signal est supérieur à une valeur de seuil Sx pour toute valeur de K appartenant à Δf, la bande de fréquence précitée.
A titre d'exemple non limitatif, afin de déterminer le pourcentage R(t), ainsi que représenté en figure 3b, ce processus peut consister à initialiser, à une étape 236, suite à l'étape 235 précitée, la valeur de k indice de raies de fréquences à la valeur 0 et la valeur de n à la valeur 0. L'étape 236 est suivie d'une étape 237 consistant à comparer la valeur de l'indice de raies courant k à la valeur K nombre de raies issues de la décomposition spectrale. Sur réponse négative au test 237, ce test est suivi d'une étape 241 consistant à affecter à la valeur du pourcentage R(t) la valeur n/K pour la valeur de n. Au contraire, sur réponse positive au test 237, ce test est suivi d'un test 238 consistant à comparer la valeur du facteur Qk représentatif de la qualité stéréophonique du signal à la valeur de seuil Si précédemment citée dans la description. La comparaison s ' écrit Qk > Si ? . Sur réponse négative au test 238 de comparaison précité, la valeur de k désignant le rang de la raie spectrale est incrémenté d'une unité à l'étape 240 et le processus de calcul est ramené à l'étape 237 de vérification de comparaison d'infériorité du rang k à la valeur K. Au contraire, sur réponse positive au test 238, ce test est suivi d'une étape 239 d'incrémentation de la valeur n d'une unité, cette étape d'incrémentation 239 étant elle-même suivie de l'étape d'incrémentation 240 de l'indice k de la raie spectrale considérée.
L'étape 241 est alors suivie d'une étape 242 consistant à corriger la valeur du pourcentage R(t) par une fonction spécifique A telle que la valeur de cette fonction du pourcentage R(t) soit comprise entre 0 et 1. La fonction A de la forme A(R(t)) est une fonction monotone croissante de la valeur du pourcentage R(t) . A titre d'exemple non limitatif, la fonction A(R(t)) peut vérifier la relation :
A(R(t)) = tanh(4xR(t)4-2)+l
L'étape 242 permet d'engendrer une valeur de pourcentage M(t), moyenne d'un nombre P déterminé de valeurs de pourcentage corrigées vérifiant la relation (8) :
M(t) = I ∑A(R(t)) pt = l
Le processus de calcul de la valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel comporte également une étape consistant à déterminer, dans une fenêtre temporelle de durée déterminée, fenêtre temporelle de s secondes, le nombre de fois F où une valeur de seuil d'alarme S2 a été franchie par la valeur de pourcentage corrigée A(R(t)). L'étape peut consister en une étape 245 de définition de la fenêtre et d'initialisation du nombre de fois F à la valeur 0, suivie d'une étape 246 de comparaison de supériorité de la valeur de la fonction A(R(t)) à la valeur S2 constituant un seuil d'alarme. La relation de comparaison s'écrit :
A(R(i)) > S2 ?
i désignant des instants successifs pendant la fenêtre de durée s. L'étape 246 est suivie d'une étape 247 consistant, sur réponse positive au test 246, à incrémenter la valeur du nombre de fois F d'une unité à l'étape 247, la réponse négative au test 246 ramenant à l'étape 245 pour passage à l'instant suivant appartenant à la fenêtre de durée s secondes. Les étapes 243 et 247 sont alors suivies d'une étape 244 consistant à calculer la valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel à partir d'une fonction de la valeur moyenne M(t) donnée à la relation (8), cette fonction vérifiant la relation (9) :
Cs(t) = (M(t))^
En définitive, à un instant t, la valeur Cs(t) d'acceptabilité stéréophonique est donnée par la relation (9) précédemment mentionnée. Dans un exemple de mise en œuvre du processus de calcul représenté en figure 3b, on indique que pour N=2048, N pouvant être compris entre [256;4096], alors, le procédé est optimum pour les valeurs ci-après : Δf = [0;14,4 kHz] pour K nombre de raies spectrales obtenues = 614 ; s = 1 seconde ([0,1; 100]) P =100 ( [1;1000] ) S2 =0,75 ( [0,01;1] ) .
Dans les valeurs numériques précitées, on indique que les valeurs entre parenthèses et crochets désignent des plages de valeurs susceptibles d'être utilisées.
Une description plus détaillée du processus de calcul de la valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique sera maintenant donnée en liaison avec la figure 3c.
L'introduction du blanchiment du signal numérique permet d'effectuer une comparaison du signal numérique avant et après blanchiment. Le processus de blanchiment est réalisé au moyen d'un filtre de blanchiment. Les propriétés d'un tel filtre sont les suivantes : Pour un vecteur X constitué par les Ne échantillons temporels d'entrée du signal et pour le vecteur Y constitué par les Ne échantillons temporels de sortie du filtre de blanchiment, on désigne par la matrice contenant les coefficients du filtre de blanchiment précité.
L'expression du vecteur de sortie à partir du vecteur d'entrée est obtenue par la relation :
Y = HX, le symbole H indiquant les opérations de transposition et de conjugaison.
Pour un signal numérique codé de qualité, le signal numérique soumis au blanchiment obtenu après passage dans le filtre de blanchiment correspond sensiblement à un bruit blanc dont la matrice de covariance Ryy vérifie la relation :
où σ 2 désigne la puissance de ce bruit blanc et I la matrice identité.
Toutefois, Ryy est la valeur moyenne de la matrice YYH notée <YYH>. La matrice contenant les coefficients du filtre étant considérée comme constante pendant la durée de calcul de la valeur moyenne précitée, on obtient alors : Relation (10) :
Dans la relation précédente, Rx désigne la matrice de covariance du signal temporel d'entrée. Cette matrice vérifie la relation (11) :
Etant admis que la matrice W possède une symétrie hermitienne, de la forme WH = W, la relation (11) précitée s'écrit selon la relation (12) :
Des résultats expérimentaux ont montré qu'une approximation du type W = R~ fournissait alors de bons
XX résultats tout en simplifiant de manière très importante les calculs.
Globalement, le processus de calcul de la valeur
Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique est réalisé de la manière suivante :
- Calcul de la matrice de covariance Rx du signal numérique reçu ;
- Filtrage passe-bas anti-repliement et décimation d'un facteur 2 de ces signaux ;
- Filtrage du signal décimé par la matrice de covariance inverse du signal initial. Le processus de filtrage ainsi mis en œuvre correspond à un filtrage empirique pour lequel aucune justification théorique ne peut pour l'instant être établie. Ce processus n'est valablement mis en œuvre que pour les zones de signal numérique reçu contenant de l'information, c'est-à-dire hors des zones de silence.
Dans ce but, suite à une étape de détection d'une zone de silence 221, telle que décrite précédemment dans la description, le processus de calcul proprement dit est mis en œuvre sur réponse négative à l'étape 221 précitée. Le processus est mis en œuvre pour la voie de gauche, respectivement la voie de droite .
Pour chacune des voies précitées, le processus consiste alors à calculer la matrice de covariance Rg, Rd du signal d'entrée et d'un signal aléatoire compris entre les valeurs -1 et +1 aux étapes 250g, 250d. Cette opération peut être réalisée, ainsi que représenté de manière illustrative sur la figure 3c, par adjonction au signal numérique d'entrée de la voie gauche, respectivement de la voie droite, d'un signal aléatoire engendré à une étape 248, ce signal aléatoire étant un signal de valeur comprise entre -1 et +1. Ce mode opératoire permet d'obtenir une matrice de covariance toujours inversible. A partir des échantillons obtenus suite à la mise en œuvre des étapes 249g et 249d, le calcul proprement dit de la matrice de covariance Rg et Rd aux étapes 250g et 250d peut être obtenu à partir du signal X, suite d'échantillons obtenue par la mise en œuvre des étapes 249g et 249d respectivement. La matrice X comprend 2xN2 échantillons et le calcul de la matrice de covariance Rg, Rd désignée sous la forme Rxx est donnée par la relation (13) :
Rvv = —XXH—XXT. X 2N 2N
Les éléments des matrices de covariance Rg et Rd sont réels .
Les étapes 250g et 250d sont alors suivies d'étapes de calcul des matrices de covariance inverses 251g et 251d respectivement. Les étapes précitées peuvent alors être suivies d'étapes de filtrage passe-bas anti-repliement 252g, 252d appliquées au signal numérique d'entrée sur les voies gauche et droite respectivement. Les étapes 252g et 252d sont alors suivies d'une étape de décimation 253g, 253d, d'un facteur 2 pour engendrer une matrice d'entrée gauche et droite Eg, Ed respectivement. Ces opérations sont référencées aux étapes 254g et 254d respectivement. Les matrices Eg et Ed, matrices d'entrée, sont obtenues par rangement dans les matrices correspondantes des coefficients obtenus suite à l'opération de décimation 253g, 253d précitée.
Suite à la création des matrices d'entrée Eg et Ed, les étapes de filtrage permettant d'engendrer une matrice de sortie Sg à l'opération 255g et une matrice de sortie Sd à l'opération 255d est alors réalisée à partir des matrices d'entrée gauche Eg, respectivement droite Ed.
Le signal de sortie pour la voie gauche respectivement droite est alors obtenu par l'opération vérifiant la relation (14) :
s=ι άE
Dans la relation précédente, S, R et E doivent être compris comme désignant Sg, Sd ; Rg, Rd et Eg, Ed respectivement .
En référence à la figure 3c, on indique que le processus de calcul consiste alors, suite aux étapes 255g et 255d, à calculer à l'étape 256, à partir des matrices d'entrée et de sortie gauche et droite précitées, un rapport entre l'énergie du signal de sortie et l'énergie du signal d'entrée. Ce rapport, désigné par r, vérifie la relation (15) :
La relation précédente exprime le rapport en dB entre l'énergie du signal de sortie et l'énergie du signal
d' entrée, désignant l'énergie du signal de sortie sur les voies gauche, respectivement droite, et
A, et désignant l'énergie du signal d'entrée après décimation sur la voie gauche, respectivement droite, N désignant le nombre de lignes des matrices traitées, lié au nombre d'échantillons par la relation Ne = 2xNxN.
L'opération 256 est alors suivie d'une opération 257 consistant, à partir des L dernières valeurs de rapport, un rapport moyen <r> entre l'énergie du signal de sortie et l'énergie du signal d'entrée, ce rapport moyen vérifiant la relation (16) :
ce rapport moyen étant calculé dans une fenêtre glissante contenant les L derniers résultats.
désignent l ' énergie du signal d ' entrée sur la voie gauche et droite , et
désignent l'énergie du signal de sortie sur la voie gauche et droite.
L'étape 257 est alors suivie d'une étape consistant à soumettre la valeur de ce rapport moyen <r> à une comparaison de supériorité à une première valeur de seuil S'i et d'infériorité à une deuxième valeur de seuil S' 2. Sur critère de comparaison précité satisfait, une étape de calcul de la valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique d'entrée est effectuée, cette valeur étant définie comme le rapport augmenté d'une unité de la différence du rapport moyen <r> et de la deuxième valeur de seuil S'2 à la différence entre la deuxième S'2 et la première valeur de seuil S'χ. La valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique d'entrée vérifie alors la relation (17) :
< r > -S*.
Cw(t) = 1 + 2 l
Sur la figure 3c, on a représenté les étapes consistant à soumettre la valeur du rapport moyen <r> à une comparaison de supériorité à la première et à la deuxième valeur de seuil S1! et S'2, et de calcul de la valeur Cw(t) liée au blanchiment en une seule et même étape 258 en raison du fait que le calcul de la valeur C (t) est conditionné à la réussite de la double comparaison de la valeur du rapport moyen aux valeurs de seuil S'x et S'2 précitées.
On obtient ainsi une valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal d'entrée comprise entre la valeur 0 et 1.
Au contraire, en présence d'une zone de silence sur réponse positive au test 221, le rapport moyen n'est pas actualisé et la valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique d'entrée garde la valeur à l'instant précédent t-1. La valeur à l'instant précédent est donc utilisée comme valeur à l'instant courant.
Des résultats expérimentaux ont permis de montrer que pour N=16, la matrice d'entrée contient 512 échantillons et le procédé est optimum pour les valeurs suivantes du filtre passe-bas anti-repliement utilisé pour réaliser les opérations aux étapes 252g et 252d. Ces valeurs sont données dans le tableau ci-après, pour un filtre anti-repliement comprenant K=43 coefficients.
La fenêtre glissante contenant les L derniers résultats est L=100, la valeur L pouvant toutefois être comprise entre ( [10; 1000] ) .
La valeur de seuil S'i est égale à -60 dB et S'2 5 = -20 dB.
Une description plus détaillée des opérations de détection de micro-coupure, de sifflement ou saturation, de bourdonnement et d'existence d'un déphasage entre voies mises en œuvre à l'étape 3 par les étapes 31, 30, 32 et 33
10 de la figure 2 sera maintenant décrite en liaison avec les figures 4a, 4b, 5a, 5b, 6a, 6b et 7.
En ce qui concerne l'étape 31 de détection d'une micro-coupure, encore désignée par brève coupure, on indique que celle-ci peut avantageusement consister à
15 détecter, sur une suite d'échantillons successifs du signal numérique ADS, une décroissance rapide du niveau d'énergie de ce signal audionumérique vers une énergie nulle révélant une absence de réverbération du signal audionumérique précité.
20. Sur la figure 4a, l'axe des abscisses est gradué en millisecondes et l'axe des ordonnées en amplitude, la brève coupure, également désignée sous le nom de mute, étant représentée comme la décroissance rapide du niveau d'énergie du signal audionumérique vers une énergie nulle.
25 En référence à la figure 4b, on indique de manière non limitative que l'étape de détection d'un signal parasite telle qu'une brève coupure peut comprendre une étape 401 consistant à déterminer séparément sur chaque voie stéréophonique, pour une pluralité de suites de M
30 échantillons successifs, l'énergie moyenne En du signal transporté par cette voie, n désignant le rang de chaque suite d'échantillons Sn. L'étape 401 est suivie d'une étape consistant à comparer l'évolution de l'énergie moyenne pour les suites de M échantillons successifs. L'étape précitée peut être réalisée par comparaison de 1 ' énergie moyenne En du signal transporté à la valeur 0 à l'étape 402, puis d'une comparaison 403 d'une ou plusieurs des énergies moyennes précitées à une valeur de seuil ΔdB . Ainsi, l'existence d'un signal parasite de brève coupure est révélée si l'une au moins des énergies moyennes est nulle et si une ou plusieurs énergies moyennes voisines de cette énergie moyenne nulle sont supérieures à une valeur de seuil donnée, la valeur Δ.
En ce qui concerne l'étape 30 de détection de sifflement ou de saturation, on indique que cette étape sera décrite dans le cas de la détection d'un sifflement, une saturation étant le plus souvent accompagnée d'un sifflement .
En référence à la figure 5a, on indique que la détection d'un signal parasite tel qu'un sifflement dans le signal audionumérique ADS peut consister avantageusement à détecter dans ce signal une augmentation subite et transitoire de l'énergie spectrale de ce dernier dans une bande de fréquences dont la fréquence basse est comprise entre 4,5 kHz et 6,5 kHz et dont la fréquence haute peut atteindre jusqu'à 20 kHz.
Sur la figure 5a, l'axe des abscisses est gradué en fréquences et 1 ' axe des ordonnées en énergies correspondantes pour les bandes de fréquences considérées. En référence à la figure 5b, on indique que le processus de détection d'un signal parasite tel qu'un sifflement peut comprendre une étape 501,502 consistant à calculer sur une suite d'échantillons du signal audionumérique ADS la composition spectrale de ce signal définie comme la valeur Sn(i) de composantes fréquentielles en sous-bandes de fréquence centrale fi et de largeur de bande Δf, n désignant le rang de la suite d'échantillons. Les étapes 501 et 502 sont alors suivies d'une étape 503,504 consistant à calculer la valeur moyenne de l'énergie En(sb) d'une plage des sous-bandes précitées pour la suite d'échantillons de rang n considéré.
Une étape de calcul 506 d'une valeur de contraste auditif est alors réalisée, Cn,s à partir de la valeur du rapport :
Ce rapport calculé à l'étape 505 désigne le rapport entre l'énergie En(sb) de cette plage pour la suite courante et pour une pluralité de suites précédentes En-s(sb) d'échantillons. La valeur de contraste auditif vérifie la relation (18) :
F c 'n(sb)
,sb 1 V
2.(v - Σ
- i) i = -v n(sb + i) i ≠ p(p - -I)AP - -ι,p
Dans cette relation, Rn(sb+i) désigne, pour i=-v, la valeur du rapport pour les sous-bandes voisines de la même suite d'échantillons de rang n et du même spectre Sn. En outre, à l'étape 506, une comparaison de la valeur de contraste auditif Cn.Sb à une première valeur de seuil de sifflement, notée Ssι, est réalisée, la comparaison étant notée Cn,sb > Ssι .
L'étape 506 précitée est suivie d'une étape 507 de calcul d'un paramètre de proximité, noté Pn,sb/ vérifiant la relation (19) :
D _ n(sb) n,sb 1 k k i = 1 n(ι)
En outre, à l'étape 507, une comparaison du paramètre de proximité Pn,sb à une deuxième valeur de sifflement Ss2 est réalisée, la comparaison étant notée Pn,sb > Ss2. La présence d'un signal parasite de sifflement est révélée si les comparaisons de supériorité de la valeur de contraste auditif et du paramètre de proximité sont toutes deux vérifiées.
En ce qui concerne l'étape de détection d'un signal parasite de bourdonnement réalisée à l'étape 32, on indique que cette étape, en référence à la figure 6a, peut consister à détecter un signal parasite constitué par un bruit rose dans une bande de fréquences comprise entre 0 et 1100 Hz et de niveau sensiblement constant dans la bande de fréquences précitée. Sur la figure 6a, l'axe des abscisses est gradué en fréquences et 1 ' axe des ordonnées en niveau d'énergie du signal exprimé en décibels. On constate que dans la bande de fréquences précitée, un niveau sensiblement constant, voisin de 40 dB, peut être mis en évidence en présence d'un bourdonnement. En référence à la figure 6b, le processus de mise en évidence d'un signal parasite de bourdonnement peut comprendre, sur au moins une voie gauche ou droite de ce signal, une étape 701 consistant à calculer, sur la suite d'échantillons du signal numérique ADS, la composition spectrale de ce signal définie comme la valeur Sn(i) de composantes fréquentielles en sous-bande, fréquences centrales fi où n désigne le rang de la suite d'échantillons considérée. L'étape 701 est suivie d'une étape 702 pour un nombre déterminé k de fréquences centrales fi du domaine des basses fréquences, l'étape 702 consistant à calculer un premier et un deuxième rapport des valeurs de composantes fréquentielles en sous-bande pour la suite d'échantillons courante et la suite d'échantillons précédente, ce premier rapport étant
S (i) désigné par α. = — et le deuxième rapport pour la ι,n S ,(i) n-1 suite d'échantillons courante et la suite d'échantillons
S (i) suivante étant désigné par β. = n ι,n s (i) n +1
L'étape 702 consiste également à comparer la valeur des premier et deuxième rapports précités à une première valeur de seuil de bourdonnement, notée Sbi. Sur réponse négative à la comparaison précitée, l'étape 702 est rebouclée, 703, par une incrémentation de l'indice i en i≈i+1. Sur réponse positive à l'étape 702, cette dernière est suivie d'une étape 704 consistant à soumettre la comparaison des premier et deuxième rapports à un critère de proportion du nombre p de comparaisons vérifiées par rapport à la totalité des k comparaisons effectuées pour les k fréquences centrales fi. L'étape 704 consiste à réaliser un test de vérification que P% des raies fréquentielles remplissent la condition précédente sur la suite courante Sn. Sur réponse négative au test 704, un bouclage 708 permet de passer à la suite d'échantillons suivante de rang n+1.
Sur réponse positive au test 704, une étape 705 est réalisée, consistant à discriminer parmi les valeurs Sn(i) de composantes fréquentielles en sous-bandes, la valeur maximale Sn(imax) des valeurs de composantes fréquentielles relatives à la suite d'échantillons courante .
L'étape 705 est elle-même suivie d'une étape 706 consistant à calculer le rapport de la valeur maximale avec la valeur correspondant à 1 ' index imax du spectre de la suite précédente Sn-ι (imaχ) • Ce rapport est noté
S (i )
M . = — . En outre, ce rapport est comparé à une n,ι S .(i ) n -1 max deuxième valeur de seuil de bourdonnement notée Sb2 par comparaison d'infériorité.
Ainsi, on comprend que, sur au moins une voie de transmission en mode stéréophonique du signal audionumérique ADS, la détection d'un signal parasite de bourdonnement consiste à détecter l'existence d'une comparaison de supériorité des premier et deuxième rapports αi,n et βi,n à la première valeur de seuil de bourdonnement Sbi et l'existence d'une comparaison d'infériorité du rapport des valeurs maximales Mn,i à la deuxième valeur de seuil de bourdonnement Sb2- Suite à l'étape 706 précitée, une analyse statistique est réalisée par répétition des opérations précédentes et mémorisation périodique sur une durée s' déterminée d'une variable binaire de prédétection de l'existence d'un signal parasite de bourdonnement. A la variable binaire de prédétection est attribuée la valeur 1 lorsque les critères de comparaison de supériorité et d'infériorité sont satisfaits et la valeur 0 sinon.
L'analyse statistique consiste à décompter, à l'étape 707, dans la durée s' déterminée, le nombre d'occurrences de la valeur 1 de la variable binaire de prédétection et à comparer ce nombre à une troisième valeur de seuil de bourdonnement, notée Sb3. Ainsi, lorsque, sur une observation de s' secondes, un nombre d'occurrences est supérieur à S3, la présence d'un signal parasite de bourdonnement est révélée lorsque la comparaison précitée est vérifiée.
En ce qui concerne la mise en œuvre de l'étape 33 de calcul du déphasage d, on indique, en référence à la figure 7, que cette étape peut consister à calculer à l'étape A la valeur du déphasage entre voies du signal audionumérique ADS à partir de la fonction d1 intercorrélation du signal audionumérique présent sur chacune des voies, puis à comparer à l'étape B la valeur de déphasage d à une valeur de seuil. Sur la figure 7, les valeurs de déphasage et de seuil sont notées d respectivement dmaχ.
Pour ce qui concerne la mise en œuvre des étapes de détection de sifflement ou de saturation 30, de micro- coupure 31, de bourdonnement 32 et de déphasage intervoies 33, d'autres procédures peuvent être mises en œuvre. Toutefois, les procédures indiquées dans la présente demande de brevet apparaissent particulièrement satisfaisantes. Pour une description plus détaillée de la mise en œuvre de ces procédures, on pourra utilement se reporter à la demande de brevet français n° 99 04179 déposée le 08/03/1999 au nom des titulaires de la présente demande .

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de contrôle en continu de la qualité des sons en distribution, les sons numériques étant disponibles en mode stéréophonique selon un signal numérique représentant au moins une voie droite et une voie gauche, caractérisé en ce qu'il consiste à effectuer une analyse statistique du contenu de ce signal numérique sur chacune desdites voies, ladite analyse statistique consistant : - à découper temporellement ledit signal numérique selon des suites successives d'échantillons, comportant un nombre déterminé d'échantillons, et à effectuer, lors de l'existence d'un programme de sons numériques, une analyse spectrale de chacune des suites d'échantillons pour observer les variations d'énergie et d'enveloppe dudit signal numérique dans le domaine temporel et frequentiel et calculer un indice de qualité global ; à calculer à partir desdites variations d'énergie et d'enveloppe et de l'indice de qualité global un indice de qualité final, valeur bornée et continue dans le temps, représentatif de la qualité desdits signaux numériques .
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites suites d'échantillons sont constituées par des suites d'échantillons présentant un taux de recouvrement, rapport du nombre d'échantillons communs à deux suites consécutives au nombre d'échantillons constitutif de chaque suite d'échantillons, compris entre 0 et 75%.
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que ladite étape consistant à calculer lors de l'existence d'un programme de sons numériques distribués un indice de qualité global consiste au moins à calculer un indice de qualité global à partir d'au moins un critère frequentiel et d'un critère temporel de variation d'énergie et d'enveloppe.
4. Procédé selon l'une des revendications 1, 2 ou 3, caractérisé en ce que ladite étape consistant à calculer à partir desdites variations d'énergie et d'enveloppe et de l'indice de qualité global un indice de qualité final consiste au moins : à détecter l'existence sur ledit signal numérique d'au moins une perturbation de transmission dudit signal numérique et à affecter à l'existence de cette perturbation un coefficient de pondération spécifique, représentatif de la contribution de cette perturbation à la dégradation de la qualité desdits signaux numériques, la valeur de ce coefficient de pondération étant égale à 1 sinon ; à pondérer la valeur dudit indice de qualité global par la valeur du produit de 1 ' ensemble des coefficients de pondération, pour obtenir un indice de qualité global pondéré ; - à détecter la valeur d'un déphasage inter-voies et à affecter une valeur de critère de déphasage spécifique à cette valeur de déphasage lorsque cette valeur de déphasage est supérieure à zéro et une valeur de critère de déphasage égale à zéro sinon ; - à déterminer ledit coefficient de qualité final par comparaison de la différence entre ledit coefficient de qualité pondéré et ladite valeur de critère de déphasage à la valeur zéro et à attribuer une valeur égale à 1 audit coefficient de qualité global en l'absence de programme de sons numériques distribués.
5. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de calcul dudit indice de qualité global
I(t) est effectuée à partir d'un critère de valeur Cb(t) liée à la bande passante, d'un critère de valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques et d'un critère de valeurs C (t) lié au blanchiment du signal numérique temporel, lesdites valeurs Cb(t), Cs(t) et Cw(t) étant constituées par des valeurs réelles positives comprises entre 0 et 1, ledit indice de qualité global I(t) étant défini par une combinaison linéaire desdites valeurs et étant constitué par une valeur réelle, comprise entre 0 et 1.
6. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que 1 ' étape consistant à détecter 1 ' existence sur ledit signal numérique d'au moins une perturbation de transmission consiste à détecter une perturbation choisie parmi les perturbations de sifflement ou saturation, de micro-coupure et de bourdonnement respectivement.
7. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de calcul de la valeur Cb(t) liée à la bande passante consiste à partir d'une décomposition frequentielle du signal numérique temporel, à : discriminer l'existence d'une zone de silence et, en l'absence de zone de silence, - découper en P sous-bandes de K raies spectrales d'énergie déterminée ladite décomposition frequentielle du signal numérique temporel ; calculer pour les voies de gauche et de droite l'énergie moyenne Ei contenue dans chaque sous-bande de rang i ; déterminer le rang ic spécifique de la sous-bande de rang i correspondant pour laquelle se produit la fréquence de coupure, par au moins une comparaison du rapport de l'énergie contenue dans la dernière sous- bande, prise comme niveau de référence de bruit de fond, à l'énergie contenue dans les P-l autres sous- bandes à une première valeur de seuil ,-et sur réponse positive à cette comparaison, mémoriser le rang ic = i de la sous-bande de fréquences pour laquelle la fréquence de coupure est détectée, dans un tableau de valeurs de rang ; - rechercher dans ce tableau par un programme de tri de la valeur du rang i dont l'occurrence est la plus grande, puis déterminer la fréquence de coupure Fc la plus probable pour les voies de droite et de gauche ; calculer la valeur moyenne Q des fréquences de coupure gauche et droite normalisée par la fréquence de coupure théorique maximale, P,
F gauche+F droite Q =_Ç ç
2P
- normaliser ladite valeur moyenne des fréquences sur critère psycho-acoustique défini par au moins une valeur de seuil (Seuil3) de bonne qualité de codage audionumérique et une valeur de seuil (Seuil4) de mauvaise qualité de codage audionumérique par décalage et calcul d'une valeur réduite constituant ladite valeur Cb(t) liée à la bande passante et vérifiant la relation :
Q -Seuil4
Cb(t)
Seuil3-Seuil4
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'étape consistant à déterminer le rang i c spécifique de la sous-bande de rang i correspondant pour laquelle le fréquence de coupure se produit comporte, outre une première comparaison du rapport Ei/Ep de l'énergie contenue dans la dernière sous-bande, à l'énergie contenue dans les P-l autres sous-bandes à une première valeur de seuil, Seuill, sur réponse positive à cette première comparaison, une deuxième étape de comparaison du rapport Ei/Ei+1, de l'énergie de la sous- bande de rang i à l'énergie de la sous-bande de rang suivant i+1 à une deuxième valeur de seuil, Seuil2, l'étape suivante de mémorisation du rang ic=i de la sous- bande de fréquences pour laquelle la fréquence de coupure est détectée étant conditionnée à la réponse positive auxdites première et deuxième comparaisons, la réponse négative auxdits premier et deuxième tests de comparaison étant suivie, si i≠l, d'un retour au premier test de comparaison et d'un appel de l'étape de recherche du rang ic dont l'occurrence est la plus grande sinon.
9. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de calcul de la valeur Cs(t) liée aux propriétés stéréophoniques du signal numérique temporel consiste, à partir d'une décomposition frequentielle en raies de rang k du signal numérique temporel, à: calculer, pour chaque raie de rang k, un facteur Qk représentatif de la qualité stéréophonique du signal, à partir des spectres de fréquence S de la voie gauche
et S,k de la voie droite, différence normée des énergies des voies droite et gauche de la forme
déterminer le pourcentage R(t) des raies appartenant à une bande de fréquences ΔF donnée dont le facteur Qk dépasse une valeur de seuil déterminée Si, R(t) = n/K, n étant le nombre de fois où Qk > Si Vk e ΔF; corriger la valeur du pourcentage R(t) par une fonction spécifique A telle que 0 < A(R(t)) < 1, pour engendrer une valeur de pourcentage M(t) moyenne d'un nombre P déterminé de valeurs de pourcentage corrigé
déterminer dans une fenêtre temporelle de durée déterminée le nombre de fois F où une valeur de seuil d'alarme S2 a été franchie par la valeur de pourcentage corrigé A(R(t) ) ; calculer la valeur Cs(t) à partir d'une fonction de ladite valeur moyenne, de la forme : 1
Cs(t) = (M(t))(F + 1)
10. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de calcul de la valeur Cw(t) liée au blanchiment du signal numérique temporel consiste, à partir dudit signal temporel, pour chacune des voies, en l'absence de détection d'une zone de silence : à calculer la matrice de covariance (Rg,Rd) du signal d'entrée et d'un signal aléatoire, compris entre les valeurs -1 et +1 ; à calculer la matrice inverse de la matrice de covariance ; à soumettre le signal d'entrée à un filtrage passe-bas anti-repliement et à une décimation d'un facteur deux, pour engendrer une matrice d'entrée gauche et droite (Eg, Ed) ; à calculer, à partir de la matrice d'entrée gauche et droite, une matrice de sortie gauche et droite (Sg, Sd) ; - à calculer, à partir des matrices d'entrée et de sortie gauche et droite, un rapport entre l'énergie du signal de sortie et l'énergie du signal d'entrée ; à calculer, à partir des L dernières valeurs de rapport, un rapport moyen (r) entre l'énergie du signal de sortie et l'énergie du signal d'entrée ; à soumettre la valeur de ce rapport moyen à une comparaison de supériorité à une première valeur de seuil S'i et d'infériorité à une deuxième valeur de seuil S '2 ; à calculer la valeur Cw(t) liée au blanchiment comme le rapport, augmenté d'une unité, de la différence du rapport moyen r et de la deuxième valeur de seuil S'2 à la différence entre la deuxième S'2 et la première S'i valeur de seuil .
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