Projet ANR-11-BS09-0016 – LoudNat : Evaluation de la sonie de sons naturels
Programme : Blanc - SIMI 9 - Sciences de l'ingéniérie, matériaux, procédés, énergie (Blanc SIMI 9) 2011
Année de financement : 2011
Coordinateur du projet : Monsieur PARIZET Etienne (Institut National des Sciences Appliquées de Lyon)
Partenaires : Laboratoire de Mécanique et d'Acoustique; Sciences et Technologies de la Musique et du Son; Institut national des sciences appliquées de Lyon
Montant : 404410.0 euros
Date de début : 2011
Durée : 48 mois
Résumé : La sonie (sensation de force sonore) est un caractère fondamental de perception d'un son. Des modèles existent pour décrire cette sensation à partir de mesures effectuées sur le signal sonore, mais ils sont limités à des cas particuliers. Les signaux doivent être monauraux, ou bien identiques sur chaque oreille (par casque, en champ libre en incidence frontale ou en champ diffus). De plus, pour des sons variables au cours du temps, si ces modèles permettent d'évaluer la force sonore instantanée du son, ils sont insuffisants pour prédire la sensation globale attachée à l'ensemble du son.
Ces restrictions limitent fortement l'utilisation de ces modèles pour des sons de l’environnement, puisque les sources de l’environnement produisent souvent des signaux dont les caractéristiques acoustiques varient au cours du temps (par exemple, bruit de passage d'un véhicule). L’impression globale de sonie d’un auditeur dépend alors du type de variation des caractéristiques du son dont il faut tenir compte dans un modèle prédictif.  D’autre part, la localisation de la source ainsi que l'obstacle constitué par le corps de l'auditeur dans un contexte environnemental quotidien  induisent des modifications du son et des différences interaurales dont dépend la sonie jugée par un auditeur. Ces modifications sont aussi à prendre en compte dans un modèle prédictif adapté aux sons de l’environnement.
L'objet de ce projet est donc d'étendre la validité de modèles de sonie à des sons de l’environnement ; l'étude consistera en des expériences psychoacoustiques visant à tester plusieurs hypothèses concernant des mécanismes perceptifs et cognitifs à prendre en compte pour modifier et adapter les modèles de sonie existants. 
Différents cas seront examinés : tout d'abord, on s'intéressera à la sonie de sons stationnaires en écoute binaurale dans des situations conduisant à des différences interaurales. Des études déjà publiées ont montré, dans ce cas, de très fortes variations inter-individuelles mais étaient limitées à un très petit nombre d'auditeur (moins de 10). Les expériences réalisées ici feront intervenir beaucoup plus d'auditeurs, afin de mieux comprendre cette variabilité. A partir des résultats expérimentaux, on construira un modèle de sonie binaural valable pour les sons stationnaires. On vérifiera que ce modèle peut être utilisé à partir de mesures par mannequin acoustique, ce qui permettra son utilisation par des utilisateurs industriels.
En parallèle, la sonie de signaux non stationnaires, présentés par casque, sera étudiée. Une étude préliminaire consistera à caractériser les profils temporels typiques des sons de l'environnement en se concentrant sur deux catégories correspondant respectivement à des crescendos et decrescendos dont les caractéristiques seront définies.  Des signaux reprenant ces profils typiques seront utilisés lors d'expériences psychoacoustiques afin d’étudier les mécanismes mis en jeu dans le processus d’évaluation de la sonie globale. D'éventuels effets de récence seront particulièrement examinés, de sorte à pouvoir proposer un modèle représentant cette évaluation de sonie.
Enfin,  en combinant les résultats des deux phases précédentes, la troisième phase du projet consistera à étudier la sonie de signaux non stationnaires  présentés dans un contexte conduisant à des différences binaurales. Les expériences menées placeront les auditeurs dans des situations réelles d'écoute, ou dans des situations enregistrées à partir de mannequins acoustiques. Il s’agira de comparer les résultats des expériences avec les prédictions produites par un modèle basé sur les résultats des phases précédentes, et éventuellement d'ajuster  le modèle final afin qu’il puisse être utilisé dans des applications pratiques.