EP3025342B1 - Procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore - Google Patents

Procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore Download PDF

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EP3025342B1
EP3025342B1 EP14741619.2A EP14741619A EP3025342B1 EP 3025342 B1 EP3025342 B1 EP 3025342B1 EP 14741619 A EP14741619 A EP 14741619A EP 3025342 B1 EP3025342 B1 EP 3025342B1
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EP
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signal
subsampled
frequency
late reverberation
input signal
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Nicolas LOPEZ
Gaël RICHARD
Yves Grenier
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Arkamys SA
Original Assignee
Arkamys SA
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Publication date
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    • G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients
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    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L2021/02082—Noise filtering the noise being echo, reverberation of the speech

Definitions

  • the figure 1 shows an omnidirectional sound source 100 positioned in a closed space 110, such as a motor vehicle or a room, and a microphone 120.
  • a sound signal emitted by the omnidirectional sound source 100 propagates in all directions.
  • the signal observed at the microphone is formed by the superposition of several delayed and attenuated versions of the sound signal emitted by the omnidirectional sound source 100.
  • the microphone 120 first captures the source signal 130, also called signal direct 130, but also reflected signals 140 on the walls of the closed space 110.
  • the various reflected signals 140 have traveled acoustic paths of different lengths and have been attenuated by the absorption of the walls of the closed space 110, the phase and the amplitude of the reflected signals 140 picked up by the microphone 120 are therefore different.
  • inverse filtering seeks to identify the impulse response of the closed space 110 to then build an inverse filter to compensate for the effects of reverberation at the sound signal.
  • the reverberation time is a difficult parameter to estimate accurately.
  • the reverberation time estimate is distorted by background noise and other interfering sound signals.
  • this estimate of the reverberation time is time consuming and therefore lengthens the execution time.
  • the methods mentioned require a plurality of microphones to accurately process the reverberation.
  • the microphone 120 captures the reflection signals early with a small delay compared to the source signal 130, of the order of zero milliseconds to fifty milliseconds. Said early reflection signals are temporally and spatially separated from the source signal 130 but the human ear does not perceive these early reflection signals and the source signal 130 separately by virtue of an effect called "precedence effect".
  • the sound signal emitted by the omnidirectional sound source 100 is a speech signal
  • the temporal integration of the early reflection signals by the human ear makes it possible to highlight certain characteristics of the speech, which favors the speech signal. intelligibility of the sound signal.
  • the microphone 120 captures the late reverberation between fifty milliseconds and eighty milliseconds after the arrival of the source signal 130.
  • the late reverb includes many signals reflected close together over time and thus impossible to separate.
  • the set of these reflected signals is therefore considered in a probabilistic framework as a random distribution whose density increases with time.
  • the sound signal emitted by the omnidirectional sound source 100 is a speech signal
  • the late reverberation degrades the quality of said sound signal and its intelligibility. Said late reverberation also affects the performance of speech recognition and sound source separation systems.
  • k is a frequency sampling index of value between 1 and a number K
  • n is a time index of value between 1 and a number N
  • w (m) is a sliding window of analysis
  • m is the index of the elements belonging to a frame
  • M is the length of a frame, that is to say the number of samples of a frame
  • R is the step of advancement of the time-frequency transformation.
  • the estimate of the power spectral density of the late reverberation is performed on the complex time-frequency transform module of the input signal X C , denoted X.
  • the phase of the complex time-frequency transform X C denoted ⁇ X is kept in memory and is used to reconstruct a dereverberated signal in the time domain after application of the dereverberation filter.
  • the module X of the complex time-frequency transform of the input signal X C is then grouped into sub-bands. More precisely, said module X comprises the number K of spectral lines denoted X k .
  • the term "spectral line” here designates all the samples of the module X of the complex time-frequency transform of the input signal X C for the sampling frequency index k and all the time indices n.
  • the sub-banding unit 400 groups the K spectral lines X k into a number J of sub-bands, in order to obtain a sub-sampled module denoted X having a number J of spectral lines denoted X j , where j is a subsampling frequency index between 1 and the number J.
  • the prediction vector ⁇ j, n therefore indicates the columns of the synthesis dictionary that have been selected for estimating the reverberation, as well as the contribution of each of them to the reverberation.
  • the spectrum of late reverberation X l is considered in the rest of the process as a noise signal to be eliminated.
  • a step 913 for each sampling frequency index k and each time index n, the dereverberated signal module Y k, n and the phase ⁇ X k, n of the complex signal X k , not VS are multiplied to create a complex dereverberated signal Y C.

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Description

    DOMAINE TECHNIQUE
  • L'invention concerne un procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore. L'invention est plus particulièrement, mais non exclusivement, adaptée au domaine du traitement de la réverbération dans un espace fermé.
  • ÉTAT DE LA TECHNIQUE
  • La figure 1 montre une source sonore omnidirectionnelle 100 positionnée dans un espace fermé 110, tel qu'un véhicule automobile ou une salle, ainsi qu'un microphone 120. Un signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100 se propage dans toutes les directions. Ainsi, le signal observé au niveau du microphone est formé par la superposition de plusieurs versions retardées et atténuées du signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100. En effet, le microphone 120 capte tout d'abord le signal source 130, encore appelé signal direct 130, mais également des signaux réfléchis 140 sur les parois de l'espace fermé 110. Les différents signaux réfléchis 140 ont parcouru des chemins acoustiques de différentes longueurs et ont été atténués par l'absorption des parois de l'espace fermé 110, la phase et l'amplitude des signaux réfléchis 140 captés par le microphone 120 sont donc différentes.
  • Deux types de réflexions existent, les réflexions précoces et la réverbération tardive. Le microphone 120 capte les signaux de réflexion précoce avec un faible retard par rapport au signal source 130, de l'ordre de zéro milliseconde à cinquante millisecondes. Lesdits signaux de réflexion précoce sont séparés temporellement et spatialement du signal source 130, mais l'oreille humaine ne perçoit pas ces signaux de réflexion précoce et le signal source 130 séparément grâce à un effet dit «effet de précédence ». Dans le cas où le signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100 est un signal de parole, l'intégration temporelle des signaux de réflexion précoce par l'oreille humaine permet de mettre en relief certaines caractéristiques de la parole, ce qui favorise l'intelligibilité du signal sonore.
  • Selon la taille de la salle, la frontière entre les réflexions précoces et la réverbération tardive est comprise entre cinquante millisecondes et quatre-vingt millisecondes. La réverbération tardive comprend de nombreux signaux réfléchis rapprochés dans le temps et donc impossibles à séparer. L'ensemble de ces signaux réfléchis est donc considéré dans un cadre probabiliste comme une distribution aléatoire dont la densité augmente avec le temps. Dans le cas où le signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100 est un signal de parole, la réverbération tardive dégrade la qualité dudit signal sonore et son intelligibilité. Ladite réverbération tardive affecte également les performances de systèmes de reconnaissance de la parole et de séparation de sources sonores.
  • Selon l'art antérieur, un premier procédé dit « par filtrage inverse » cherche à identifier la réponse impulsionnelle de l'espace fermé 110 pour ensuite construire un filtre inverse permettant de compenser les effets de la réverbération au niveau du signal sonore.
  • Ce type de procédé est par exemple décrit dans les publications scientifiques suivantes : « BWGillespie, H S Malvar, and D A F Florêncio, Speech dereverberation via maximum-kurtosis subband adaptive filtering, Proc. International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, volume 6 of ICASSP '01, pages 3701-3704. IEEE, 2001 » , « M Wu and D L Wang. A two-stage algorithm for one-microphone reverberant speech enhancement, Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on, 14(3) :774-784, 2006 », « Saeed Mosayyebpour, Abolghasem Sayyadiyan, Mohsen Zareian, and Ali Shahbazi, Single Channel Inverse Filtering of Room Impulse Response by Maximizing Skewness of LP Residual . ».
  • Ce procédé exploite dans le domaine temporel des distorsions introduites par la réverbération sur des paramètres d'un modèle de prédiction linéaire du signal sonore. Partant de l'observation que la réverbération modifie surtout le résiduel du modèle de prédiction linéaire du signal sonore, un filtre maximisant les moments d'ordre supérieur dudit résiduel est construit. Ce procédé est adapté pour des réponses impulsionnelles courtes et est surtout utilisé pour compenser les signaux de réflexion précoce.
  • Cependant, ce procédé suppose que la réponse impulsionnelle de l'espace fermé 110 est invariante dans le temps. De plus, ce procédé ne modélise pas la réverbération tardive. Ledit procédé doit ainsi être combiné à un autre procédé traitant la réverbération tardive. Ces deux procédés combinés nécessitent de nombreuses itérations avant d'obtenir une convergence, de sorte que lesdits procédés ne peuvent être mis en oeuvre pour une application en temps réel. En outre, le filtrage inverse introduit des artéfacts tels que des pré-échos, qui doivent ensuite être compensés.
  • Un deuxième procédé dit « cepstral » vise à séparer l'effet de l'espace fermé 110 et du signal sonore dans le domaine cepstral. En effet, la réverbération modifie la moyenne et la variance des cepstres des signaux réfléchis par rapport à la moyenne et la variance des cepstres du signal source 130. Ainsi, lorsque la moyenne et la variance des cepstres sont normalisées, la réverbération est atténuée.
  • Ce type de procédé est par exemple décrit dans la publication scientifique suivante : « D Bees, M Blostein, and P Kabal, Reverberant speech enhancement using cepstral processing, ICASSP '91 Proceedings of the Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1991 ».
  • Ce procédé est particulièrement utile pour des problèmes de reconnaissance vocale puisque les bases de données de référence des systèmes de reconnaissance peuvent également être normalisées pour se rapprocher des signaux captés par le microphone 120. Cependant, les effets de l'espace fermé 110 et du signal sonore ne sont pas complètement séparables dans le domaine cepstral. La mise en oeuvre du procédé provoque donc une distorsion du timbre du signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100. En outre, ce procédé traite les réflexions précoces plutôt que la réverbération tardive.
  • Un troisième procédé dit « par estimation de la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive » permet d'établir un modèle paramétrique de la réverbération tardive.
  • Ce type de procédé est par exemple décrit dans les publications scientifiques suivantes : « E.A.P Habets, Single- and Multi-Microphone Speech Dereverberation using Spectral Enhancement, PhD thesis, Technische Universiteit Eindhoven, 2007 », « T. Yoshioka, Speech Enhancement, Reverberant Environments, PhD thesis, 2010 ».
  • Selon ce troisième procédé, une estimation de la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive permet de construire un filtre de soustraction spectrale pour la déréverbération. La soustraction spectrale introduit des artéfacts, comme du bruit musical mais lesdits artéfacts peuvent être limités en appliquant des schémas de filtrage plus complexes, utilisés par des procédés de débruitage.
  • Cependant, un paramètre important pour estimer la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive dans le cadre de ce troisième procédé est le temps de réverbération. Or, le temps de réverbération est un paramètre difficile à estimer avec précision. L'estimation du temps de réverbération est faussée par le bruit de fond et d'autres signaux sonores qui interfèrent. En outre, cette estimation du temps de réverbération est chronophage et donc allonge le temps d'exécution.
  • Un quatrième procédé exploite la parcimonie des signaux de parole dans le plan temps/fréquence.
  • Ce type de procédé est par exemple décrit dans la publication scientifique suivante : « T. Yoshioka, Speech Enhancement in Reverberant Environments, PhD thesis, 2010 ».
  • Dans cette publication, la réverbération tardive est modélisée comme une version retardée et atténuée de l'observation courante dont le facteur d'atténuation est déterminé par résolution d'un problème de maximum de vraisemblance, avec une contrainte de parcimonie.
  • Ce type de procédé est en outre décrit dans la publication scientifique suivante : « H Kameoka, T Nakatani, and T Yoshioka, Robust speech dereverberation based on nonnegativity and sparse nature of speech spectrograms, Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '09, pages 45-48. IEEE Computer Society, 2009 ».
  • La déréverbération est abordée dans cette publication comme un problème de déconvolution par factorisation en matrices non négatives, ce qui permet de séparer la réponse de l'espace fermé 110 et le signal sonore. Cependant, ce procédé introduit beaucoup de bruit et de distorsions. En outre, ledit procédé dépend de l'initialisation des matrices pour la factorisation.
  • De plus, les procédés cités nécessitent une pluralité de microphones pour traiter avec précision la réverbération.
  • EXPOSÉ DE L'INVENTION
  • L'invention a notamment pour but de résoudre tout ou partie des problèmes susmentionnés.
  • A cette fin, l'invention concerne un procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes :
    • captation d'un signal d'entrée formé par la superposition de plusieurs versions retardées et atténuées du signal sonore,
    • application d'une transformation temps-fréquence au signal d'entrée afin d'obtenir une transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée,
    • calcul d'une pluralité de vecteurs de prédiction,
    • création d'une pluralité de vecteurs d'observation à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée,
    • construction d'une pluralité de dictionnaires de synthèse à partir de la pluralité de vecteurs d'observations,
    • estimation d'un spectre de réverbération tardive à partir de la pluralité de dictionnaires de synthèse et de la pluralité de vecteurs de prédiction,
    • filtrage de la pluralité de vecteurs d'observations afin d'éliminer le spectre de réverbération tardive et d'obtenir un module de signal déréverbéré.
  • Ainsi, le procédé objet de l'invention est rapide et présente une complexité réduite. Ledit procédé est donc utilisable en temps réel. De plus, ce procédé n'introduit pas d'artéfacts et est robuste au bruit de fond. En outre, ledit procédé réduit le bruit de fond et est compatible avec des procédés de réduction de bruit.
  • L'invention peut être mise en oeuvre selon les modes de réalisation avantageux exposés ci-après, lesquels peuvent être considérés individuellement ou selon toute combinaison techniquement opérante.
  • Avantageusement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes :
    • création d'un module sous échantillonné en fréquence à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée,
    • création d'une pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés à partir dudit module sous échantillonné en fréquence,
    • construction d'une pluralité de dictionnaires d'analyse à partir de la pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés,
    • calcul de la pluralité de vecteurs de prédiction à partir de la pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés et de la pluralité de dictionnaires d'analyse.
  • Avantageusement, l'étape de calcul de la pluralité de vecteurs de prédiction est effectuée en minimisant, pour chaque vecteur de prédiction, l'expression ∥X̃v - Daα∥2, qui est la norme euclidienne de la différence entre le vecteur d'observation sous échantillonné associé audit vecteur de prédiction et du dictionnaire d'analyse associé audit vecteur de prédiction multiplié par ledit vecteur de prédiction, en tenant compte de la contrainte ∥α∥1 ≤ λ, selon laquelle la norme 1 dudit vecteur de prédiction est inférieure ou égale à un paramètre d'intensité maximale de la réverbération tardive.
  • Avantageusement, la valeur du paramètre d'intensité maximale de la réverbération tardive est comprise entre 0 et 1.
  • Avantageusement, le procédé comporte en outre l'étape suivante :
    • création d'un signal complexe déréverbéré à partir du module de signal déréverbéré et de la phase de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée.
  • Avantageusement, le procédé comporte en outre l'étape suivante :
    • application d'une transformation fréquence-temps au signal complexe déréverbéré afin d'obtenir un signal temporel déréverbéré.
  • Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape de construction d'un filtre de déréverbération selon le modèle G = ξ 1 + ξ exp ∫ υ ∞ e − t t dt ,
    Figure imgb0001
    où ξ est le rapport signal à bruit a priori, et où la borne d'intégration υ est calculée selon le modèle υ = γ ξ 1 + ξ
    Figure imgb0002
    où γ est le rapport signal à bruit a postériori.
  • L'invention concerne également un dispositif de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour :
    • capter un signal d'entrée formé par la superposition de plusieurs versions retardées et atténuées du signal sonore,
    • appliquer une transformation temps-fréquence au signal d'entrée afin d'obtenir une transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée,
    • calculer une pluralité de vecteurs de prédiction,
    • créer une pluralité de vecteurs d'observation à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée,
    • construire une pluralité de dictionnaires de synthèse à partir de la pluralité de vecteurs d'observations,
    • estimer un spectre de réverbération tardive à partir de la pluralité de dictionnaires de synthèse et de la pluralité de vecteurs de prédiction,
    • filtrer la pluralité de vecteurs d'observations afin d'éliminer le spectre de réverbération tardive et d'obtenir un module de signal déréverbéré.
    PRÉSENTATION DES FIGURES
  • L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d'exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures qui représentent :
    • Figure 1 (déjà décrite) : une représentation schématique d'une source sonore omnidirectionnelle et d'un microphone positionnés dans un espace fermé selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 2 : une représentation schématique d'un dispositif de déréverbération d'un signal sonore selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 3 : une représentation schématique d'une unité de déréverbération d'un dispositif de déréverbération d'un signal sonore selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 4 : une représentation schématique d'une unité d'estimation de la réverbération tardive d'un dispositif de déréverbération d'un signal sonore selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 5 : une représentation schématique d'un regroupement en sous bandes d'un module d'une transformée temps-fréquence complexe d'un signal d'entrée selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 6 : une représentation schématique d'une unité de calcul de vecteurs de prédiction d'un dispositif de déréverbération d'un signal sonore selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 7 : une représentation schématique d'une unité de calcul de vecteurs de prédiction d'un dispositif de déréverbération d'un signal sonore selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 8 : une représentation schématique d'une unité d'évaluation de la réverbération d'un dispositif de déréverbération d'un signal sonore selon un exemple de réalisation de l'invention ;
    • Figure 9 : un diagramme fonctionnel montrant différentes étapes du procédé selon un exemple de réalisation de l'invention.
  • Dans ces figures, des références identiques d'une figure à une autre désignent des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas à l'échelle, sauf mention contraire.
  • DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE MODES DE RÉALISATION
  • L'invention met en oeuvre un dispositif de déréverbération d'un signal sonore émis par une source sonore omnidirectionnelle 100 positionnée dans un espace fermé 110, tel qu'un véhicule automobile ou une salle, et capté par un microphone 120. Ledit dispositif de déréverbération est inséré dans la chaîne de traitement audio d'un appareil tel qu'un téléphone. Ce dispositif de déréverbération comporte une unité d'application d'une transformée temps-fréquence 200, une unité de déréverbération 210 et une unité d'application d'une transformée fréquence-temps 220 (cf. figure 2). L'unité de déréverbération 210 comporte une unité d'estimation de la réverbération tardive 300 et une unité de filtrage 310 (cf. figure 3). L'unité d'estimation de la réverbération tardive 300 comporte une unité de regroupement en sous bandes 400, une unité de calcul de vecteurs de prédiction 410 et une unité d'évaluation de la réverbération 420 (cf. figure 4). L'unité de calcul de vecteurs de prédiction 410 comporte une unité de construction d'observations 700, une unité de construction de dictionnaires d'analyse 710 et une unité de résolution du LASSO 720 (cf. figure 7). L'unité d'évaluation de la réverbération 420 comporte une unité de construction de dictionnaires de synthèse 800 (cf. figure 8).
  • Dans une étape 900, un microphone 120 capte un signal d'entrée x(t) formé par la superposition de plusieurs versions retardées et atténuées du signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100. En effet, le microphone 120 capte tout d'abord le signal source 130, encore appelé signal direct 130, mais également des signaux réfléchis 140 sur les parois de l'espace fermé 110. Les différents signaux réfléchis 140 ont parcouru des chemins acoustiques de différentes longueurs et ont été atténués par l'absorption des parois de l'espace fermé 110, la phase et l'amplitude des signaux réfléchis 140 captés par le microphone 120 sont donc différentes.
  • Deux types de réflexions existent, les réflexions précoces et la réverbération tardive. Le microphone 120 capte les signaux de réflexion précoce avec un faible retard par rapport au signal source 130, de l'ordre de zéro milliseconde à cinquante millisecondes. Lesdits signaux de réflexion précoce sont séparés temporellement et spatialement du signal source 130 mais l'oreille humaine ne perçoit pas ces signaux de réflexion précoce et le signal source 130 séparément grâce à un effet dit « effet de précédence ». Dans le cas où le signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100 est un signal de parole, l'intégration temporelle des signaux de réflexion précoce par l'oreille humaine permet de mettre en relief certaines caractéristiques de la parole, ce qui favorise l'intelligibilité du signal sonore.
  • Le microphone 120 capte la réverbération tardive entre cinquante millisecondes et quatre-vingts millisecondes après l'arrivée du signal source 130. La réverbération tardive comprend de nombreux signaux réfléchis rapprochés dans le temps et donc impossibles à séparer. L'ensemble de ces signaux réfléchis est donc considéré dans un cadre probabiliste comme une distribution aléatoire dont la densité augmente avec le temps. Dans le cas où le signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100 est un signal de parole, la réverbération tardive dégrade la qualité dudit signal sonore et son intelligibilité. Ladite réverbération tardive affecte également les performances de systèmes de reconnaissance de la parole et de séparation de sources sonores.
  • Le signal d'entrée x(t) est échantillonné à une fréquence d'échantillonnage fs . Le signal d'entrée x(t) est ainsi subdivisé en échantillons. Afin de supprimer la réverbération tardive dudit signal d'entrée x(t), la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive est estimée puis un filtre de déréverbération est construit par l'unité de déréverbération 210. L'estimation de la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive, la construction du filtre de déréverbération et l'application dudit filtre de déréverbération sont effectués dans le domaine fréquentiel. Ainsi, dans une étape 901, une transformation temps-fréquence est appliquée au signal d'entrée x(t) par l'unité d'application de la Transformée de Fourier à Court Terme 200 afin d'obtenir une transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée x(t) notée XC (cf. figure 2). Dans un exemple, la transformation temps-fréquence est une Transformation de Fourier à Court Terme.
  • Chaque élément X k , n C
    Figure imgb0003
    de la transformée temps-fréquence complexe XC est calculé de la façon suivante : X k , n C = ∑ m = 0 M − 1 x m + nR w m e − 2 jπkm M
    Figure imgb0004
    où k est un indice fréquentiel d'échantillonnage de valeur comprise entre 1 et un nombre K, n est un indice temporel de valeur comprise entre 1 et un nombre N, w(m) est une fenêtre glissante d'analyse, m est l'indice des éléments appartenant à une trame, M est la longueur d'une trame, c'est-à-dire le nombre d'échantillons d'une trame et R est le pas d'avancement de la transformation temps-fréquence.
  • Le signal d'entrée x(t) est analysé par trames de longueur M avec un pas d'avancement R égal à M/4 échantillons. Pour chaque trame du signal d'entrée x(t) dans le domaine temporel une transformée temps-fréquence Discrète d'indice fréquentiel d'échantillonnage k et d'indice temporel n est ainsi calculée grâce à l'algorithme de la transformation temps-fréquence pour obtenir un signal complexe X k , n C
    Figure imgb0005
    défini par X k , n C = X k , n e − j ∠ X k , n ,
    Figure imgb0006
    où |Xk,n | est le module du signal complexe X k , n C
    Figure imgb0007
    et ∠Xk,n est la phase du signal complexe X k , n C .
    Figure imgb0008
  • L'estimation de la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive est réalisée sur le module de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée XC, noté X. La phase du transformée temps-fréquence complexe XC, notée ∠X est gardée en mémoire et est utilisée pour reconstruire un signal déréverbéré dans le domaine temporel après application du filtre de déréverbération.
  • Le module X de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée XC est ensuite regroupé en sous bandes. Plus précisément, ledit module X comporte le nombre K de lignes spectrales notées Xk. Le terme "ligne spectrale" désigne ici tous les échantillons du module X de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée XC pour l'indice fréquentiel d'échantillonnage k et tous les indices temporels n. Dans une étape 903, l'unité de regroupement en sous bandes 400 regroupe les K lignes spectrales Xk en un nombre J de sous bandes, afin d'obtenir un module sous échantillonné en fréquence noté X̃ comportant un nombre J de lignes spectrales notées X̃j , où j est un indice fréquentiel de sous échantillonnage compris entre 1 et le nombre J. Le nombre J est inférieur au nombre K. Chaque sous bande comporte ainsi une pluralité de lignes spectrales Xk, l'indice fréquentiel k appartenant à un intervalle ayant une borne inférieure bj et une borne supérieure ej . Dans un exemple, chaque sous bande correspond à un octave afin de prendre en compte le modèle de perception sonore de l'oreille humaine. Ensuite, dans une étape 904, l'unité de regroupement en sous bandes 400 calcule, pour chaque sous bande, une moyenne Mean des lignes spectrales Xk de ladite sous bande afin d'obtenir les J lignes spectrales X̃i du module sous échantillonné en fréquence X̃ (cf. figure 5).
  • Ensuite, l'unité de calcul de vecteurs de prédiction 410 calcule pour chaque ligne spectrale X̃j du module sous échantillonné en fréquence X̃ et pour chaque indice temporel n un vecteur de prédiction αj,n (cf. figure 6). Plus précisément, dans une étape 905, l'unité de construction d'observation 700 construit, pour chaque indice temporel n et indice fréquentiel j de sous échantillonnage, un vecteur d'observation sous échantillonné X̃vj,n à partir de l'ensemble des échantillons X̃ j,n1:n appartenant à la j-ième ligne spectrale X̃j du module sous échantillonné en fréquence X̃ et compris entre les instants n 1=n-N+1 et n, où n est l'indice de l'instant courant et n-n 1 est la taille de la mémoire du dispositif de déréverbération. Chaque vecteur d'observation sous échantillonné X̃vj,n est définit par X ˜ v j , n : = X ˜ j , n … X ˜ j , n − N + 1 T ,
    Figure imgb0009
  • Chaque vecteur d'observation X̃vj,n est de taille N×1, où le nombre N est la longueur de l'observation. La longueur de l'observation N est le nombre de trames de la transformation temps-fréquence nécessaires pour l'estimation de la réverbération tardive. La longueur de l'observation N permet de définir la résolution temporelle de l'estimation. Quand la longueur de l'observation N augmente, la complexité du système diminue. Le sous-échantillonnage du module X de la transformée temps-fréquence complexe du signal d'entrée XC permet entre autre l'application du procédé en temps réel.
  • Dans une étape 906, l'unité de construction de dictionnaires d'analyse 710 construit des dictionnaires d'analyse Da. Plus précisément, pour chaque indice temporel n et indice fréquentiel de sous échantillonnage j, un dictionnaire d'analyse D j , n a
    Figure imgb0010
    est construit en concaténant un nombre L de vecteurs d'observations passées déterminés à l'étape 905. Le dictionnaire d'analyse D j , n a
    Figure imgb0011
    se définit ainsi comme la matrice D j , n a : = X ˜ j , n − δ X ˜ j , n − δ − 1 ⋯ X ˜ j , n − δ − L + 1 X ˜ j , n − δ − 1 X ˜ j , n − δ − 2 ⋯ X ˜ j , n − δ − L ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ X ˜ j , n − δ − N + 1 X ˜ j , n − δ − N ⋯ X ˜ j , n − δ − L − N + 2
    Figure imgb0012
    où L est le nombre de vecteurs d'observations passées et donc la taille du dictionnaire d'analyse D j , n a ,
    Figure imgb0013
    et δ ∈ R *
    Figure imgb0014
    est le retard du dictionnaire d'analyse D j , n a .
    Figure imgb0015
    Plus précisément, le retard δ est le retard de trames entre le vecteur d'observation courante sous échantillonné X̃vj,n et les autres vecteurs d'observations sous échantillonnés appartenant au dictionnaire d'analyse D j , n a .
    Figure imgb0016
    Ledit retard δ permet de réduire les distorsions introduites par le procédé. Ce retard δ permet en outre de d'améliorer la séparation de la réverbération tardive et des réflexions précoces. Pour calculer le vecteur d'observation courante X̃vj,n et le dictionnaire d'analyse D j , n a
    Figure imgb0017
    et donc le vecteur de prédiction αj,n pour chaque ligne spectrale X̃j et pour chaque indice temporel n, un nombre L+N+δ de trames doit être gardé en mémoire.
  • Dans une étape 907, l'unité de résolution du LASSO 720 résout un problème appelé "LASSO" qui est de minimiser la norme euclidienne ‖ X ˜ v j , n − D j , n a α j , n ‖ 2
    Figure imgb0018
    en tenant compte de la contrainte ∥αj,n ∥ ≤ λ où λ est un paramètre d'intensité maximale. Pour résoudre ledit problème, la meilleure combinaison linéaire des L vecteurs du dictionnaire permettant d'approcher l'observation courante doit être trouvée. Dans un exemple, un procédé connu, appelé LARS, selon l'acronyme anglo-saxon de "Least Angle Regression" permet de résoudre ledit problème. La contrainte ∥αj,n ∥1 ≤ λ permet de privilégier les solutions ayant peu d'éléments non nuls, c'est-à-dire les solutions parcimonieuses. Le paramètre d'intensité maximale λ permet de régler l'intensité maximale estimée de la réverbération tardive. Ce paramètre d'intensité maximale λ dépend a priori de l'environnement acoustique, c'est-à-dire dans un exemple de l'espace fermé 110. Pour chaque espace fermé 110, une valeur optimale du paramètre d'intensité maximale λ existe. Cependant, des essais ont montré que ledit paramètre d'intensité maximale λ peut être fixé à une valeur identique pour tous les espaces fermés 110, sans que ladite valeur introduise de dégradations par rapport à la valeur optimale. Ainsi le procédé fonctionne dans une grande variété d'espaces fermés 110 sans nécessiter de réglage particulier, ce qui permet de s'affranchir des erreurs d'estimation du temps de réverbération de l'espace fermé 110. En outre, le procédé selon l'invention ne nécessite pas de paramètre devant être estimé, ce qui permet l'application dudit procédé en temps réel. La valeur du paramètre d'intensité maximale λ est comprise entre 0 et 1. Dans un exemple, la valeur du paramètre d'intensité maximale λ est égale à 0,5, ce qui est un bon compromis entre la réduction de la réverbération et la qualité globale du procédé.
  • Dans une étape 908, pour chaque indice temporel n et chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k, un vecteur d'observation courante Xvk,n est créé à partir de l'ensemble des échantillons appartenant à la k-ième ligne spectrale Xk du module X de la transformée temps-fréquence complexe et compris entre les instants n 1 et n, noté X k,n1:n où n est l'indice d'instant courant et n - n 1 est la taille de la mémoire du dispositif de déréverbération. Chaque vecteur d'observation Xvk,n est définit par la formule Xvk,n := [Xk,n ...X k,n-N+1] T , et est de taille N × 1, où N est la longueur de l'observation.
  • Dans une étape 909, l'unité de construction d'un dictionnaire de synthèse 800 construit un dictionnaire de synthèse Ds . Plus précisément, pour chaque indice temporel n et chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k, le dictionnaire de synthèse D k , n s
    Figure imgb0019
    est construit en concaténant un nombre L de vecteurs d'observations passées déterminés à l'étape 908. Le dictionnaire de synthèse D k , n s
    Figure imgb0020
    se définit ainsi comme la matrice D k , n s : = X k , n − δ X k , n − δ − 1 ⋯ X k , n − δ − L + 1 X k , n − δ − 1 X k , n − δ − 2 ⋯ X k , n − δ − L ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ X k , n − δ − N + 1 X k , n − δ − N ⋯ X k , n − δ − L − N + 2
    Figure imgb0021
    où L et δ sont les même paramètres que pour le dictionnaire d'analyse D j , n a .
    Figure imgb0022
  • Dans une étape 910, pour chaque indice temporel n et chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k, une estimation de la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive ou du spectre de la réverbération tardive X k , n ℓ
    Figure imgb0023
    est construit par multiplication du dictionnaire de synthèse D k , n s
    Figure imgb0024
    avec le vecteur de prédiction αj,n selon la formule X k , n ℓ = D k , n s α j , n ∀ k ∈ ⌊ b j , e j ⌋ , j = 1 , … , J
    Figure imgb0025
  • Le vecteur de prédiction αj,n indique donc les colonnes du dictionnaire de synthèse qui ont été retenues pour l'estimation de la réverbération, ainsi que la contribution de chacune d'elles à la réverbération. Le spectre de la réverbération tardive Xℓ est considéré dans la suite du procédé comme un signal de bruit à éliminer.
  • A cette fin, un filtrage de la réverbération est effectué par l'unité de filtrage 310. Plus précisément, dans une étape 911, pour chaque indice temporel n et chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k, un filtre de déréverbération Gk,n est construit selon la formule G k , n = ξ k , n 1 + ξ k , n exp ∫ υ k , n ∞ e − t t dt
    Figure imgb0026
    où ξk,n est le rapport signal à bruit a priori, calculé de la façon suivante ξ k , n = β G k , n − 1 2 γ k , n − 1 + 1 − β max γ k , n − 1 , 0
    Figure imgb0027
    et où la borne d'intégration νk,n est calculée de la façon suivante υ k , n = γ k , n ξ k , n 1 + ξ k , n
    Figure imgb0028
    où γk,n est le rapport signal à bruit a postériori, calculé selon la formule γ k , n = X k , n 2 R k , n 2
    Figure imgb0029
    où Rk,n est la réverbération tardive lissée calculée de la façon suivante R k , n = αR k , n − 1 + 1 − α X k , n ℓ
    Figure imgb0030
    où α est une première constante de lissage et β est une seconde constante de lissage. Dans un exemple, la première constante de lissage α vaut 0.77 et la seconde constante de lissage β vaut 0.98.
  • En effet, la réverbération estimée est non stationnaire à long terme car le signal sonore émis par la source sonore omnidirectionnelle 100, qui provoque ladite réverbération estimée n'est pas stationnaire à long terme. Des variations trop rapides de la réverbération estimée peuvent introduire des artéfacts gênants lors du filtrage. Pour limiter ces effets, un lissage récursif est effectué pour calculer la densité spectrale de puissance de la réverbération tardive.
  • Dans une étape 912, pour chaque indice temporel n et chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k, les vecteurs d'observations Xvk,n sont filtrés par le filtre de déréverbération Gk,n calculé à l'étape 911 afin d'obtenir un module de signal déréverbéré Yk,n calculé de la façon suivante Y k , n = G k , n X k , n .
    Figure imgb0031
  • Le filtre construit à l'étape 911 atténue fortement certains vecteurs d'observations Xvk,n ce qui génère des artéfacts nuisibles à la qualité du signal déréverbéré. Pour limiter lesdits artéfacts, une borne inférieure est imposée sur l'atténuation du filtre. Ainsi, pour chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k et pour chaque indice temporel n, si le filtre de déréverbération Gk,n est inférieur ou égal à une valeur minimale du filtre de déréverbération Gmin, alors ledit filtre de déréverbération Gk,n est égal à ladite valeur minimale du filtre de déréverbération Gmin.
  • Dans une étape 913, pour chaque indice fréquentiel d'échantillonnage k et chaque indice temporel n, le module de signal déréverbéré Yk,n et la phase ∠Xk,n du signal complexe X k , n C
    Figure imgb0032
    sont multipliés afin de créer un signal complexe déréverbéré YC.
  • Dans une étape 914, une transformation fréquence-temps est appliquée par l'unité d'application d'une transformation fréquence-temps 220 au signal complexe déréverbéré Y k , n C
    Figure imgb0033
    afin d'obtenir un signal temporel déréverbéré y(t) dans le domaine temporel. Dans un exemple, la transformation fréquence-temps est une Transformation de Fourier Inverse à Court Terme.
  • Dans une mise en oeuvre, la valeur du nombre de vecteurs d'observation L est égale à 10, la valeur du nombre de longueur d'observation N est égale à 8, la valeur du retard δ est égale à 5, la valeur du paramètre d'intensité maximale λ est égale à 0.5, la valeur du nombre K est égale à 257, la valeur du nombre J est égale à 10, la valeur de la longueur d'une trame M est égale à 512 et la valeur minimale du filtre de déréverbération Gmin est égale à -12 décibels. Ce choix de paramètres permet l'application du procédé en temps réel.
  • Le procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore selon l'invention est rapide et présente une complexité réduite. Ledit procédé est donc utilisable en temps réel. En outre, ce procédé n'introduit pas d'artéfacts et est robuste au bruit de fond. De plus, ledit procédé réduit le bruit de fond et est compatible avec des procédés de réduction de bruit.
  • Le procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore selon l'invention nécessite un seul microphone pour traiter avec précision la réverbération.

Claims (6)

  1. Procédé de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes :
    • captation (900) d'un signal d'entrée (x) formé par la superposition de plusieurs versions retardées et atténuées du signal sonore,
    • application (901) d'une transformation temps-fréquence au signal d'entrée (x) afin d'obtenir une transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x),
    • création d'un module sous échantillonné (X̃) en fréquence à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x),
    • création (905) d'une pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés à partir dudit module sous échantillonné (X̃) en fréquence,
    • construction (906) d'une pluralité de dictionnaires d'analyse (Da ) à partir de la pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés,
    • calcul (907) d'une pluralité de vecteurs de prédiction (α) à partir de la pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés et de la pluralité de dictionnaires d'analyse (Da ), en minimisant, pour chaque vecteur de prédiction (α), l'expression ∥X̃v -Daα∥2, qui est la norme euclidienne de la différence entre le vecteur d'observation sous échantillonné associé audit vecteur de prédiction (α) et du dictionnaire d'analyse (Da ) associé audit vecteur de prédiction (α) multiplié par ledit vecteur de prédiction (α), en tenant compte de la contrainte ∥α∥1 ≤ λ, selon laquelle la norme 1 dudit vecteur de prédiction (α) est inférieure ou égale à un paramètre d'intensité maximale de la réverbération tardive (λ),
    • création (908) d'une pluralité de vecteurs d'observation à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x),
    • construction (909) d'une pluralité de dictionnaires de synthèse (Ds ) à partir de la concaténation de la pluralité de vecteurs d'observations,
    • estimation (910) d'un spectre de réverbération tardive (X ℓ) à partir de la multiplication de la pluralité de dictionnaires de synthèse (Ds ) avec la pluralité de vecteurs de prédiction (α),
    • filtrage (912) de la pluralité de vecteurs d'observations afin d'éliminer le spectre de réverbération tardive (X ℓ) et d'obtenir un module de signal déréverbéré (Y).
  2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur du paramètre d'intensité maximale de la réverbération tardive (λ) est comprise entre 0 et 1.
  3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comporte en outre l'étape suivante :
    • création (913) d'un signal complexe déréverbéré (YC ) à partir du module de signal déréverbéré (Y) et de la phase (∠X) de la transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x).
  4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comporte en outre l'étape suivante :
    • application (914) d'une transformation fréquence-temps au signal complexe déréverbéré (YC ) afin d'obtenir un signal temporel déréverbéré (y).
  5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape de construction d'un filtre de déréverbération selon le modèle G = ξ 1 + ξ exp ∫ υ ∞ e − t t dt ,
    Figure imgb0034
    où ξ est le rapport signal à bruit a priori, et où la borne d'intégration ν est calculée selon le modèle υ = γ ξ 1 + ξ
    Figure imgb0035
    où γ est le rapport signal à bruit a postériori.
  6. Dispositif de suppression de la réverbération tardive d'un signal sonore caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour :
    • capter un signal d'entrée (x) formé par la superposition de plusieurs versions retardées et atténuées du signal sonore,
    • appliquer une transformation temps-fréquence au signal d'entrée (x) afin d'obtenir une transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x),
    • créer un module sous échantillonné (X̃) en fréquence à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x),
    • créer d'une pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés à partir dudit module sous échantillonné (X̃) en fréquence,
    • construire une pluralité de dictionnaires d'analyse (Da ) à partir de la pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés,
    • calculer une pluralité de vecteurs de prédiction (α) à partir de la pluralité de vecteurs d'observation sous échantillonnés et de la pluralité de dictionnaires d'analyse (Da ), en minimisant, pour chaque vecteur de prédiction (α), l'expression ∥X̃v -Daα∥2, qui est la norme euclidienne de la différence entre le vecteur d'observation sous échantillonné associé audit vecteur de prédiction (α) et du dictionnaire d'analyse (Da ) associé audit vecteur de prédiction (α) multiplié par ledit vecteur de prédiction (α), en tenant compte de la contrainte ∥α∥1 ≤ λ, selon laquelle la norme 1 dudit vecteur de prédiction (α) est inférieure ou égale à un paramètre d'intensité maximale de la réverbération tardive (λ),
    • créer une pluralité de vecteurs d'observation à partir du module de la transformée temps-fréquence complexe (XC ) du signal d'entrée (x),
    • construire une pluralité de dictionnaires de synthèse (Ds ) à partir de la concaténation de la pluralité de vecteurs d'observations,
    • estimer un spectre de réverbération tardive (X ℓ) à partir de la multiplication de la pluralité de dictionnaires de synthèse (Ds ) avec la pluralité de vecteurs de prédiction (α),
    • filtrer la pluralité de vecteurs d'observations afin d'éliminer le spectre de réverbération tardive (X ℓ) et d'obtenir un module de signal déréverbéré (Y).
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