Brevet FR2799601A1 — publié le 20010413

DISPOSITIF ET PROCEDE D'ANNULATION DE BRUIT La présente invention concerne un dispositif d'annulation de bruit dans un appareil téléphonique, ledit appareil téléphonique comprenant un microphone et un écouteur. Elle concerne également procédé d'annulation bruit d'un tel dispositif. L'invention trouve une application particulièrement avantageuse dans le domaine de la téléphonie grand public ou semi-public. Dans domaine de la téléphonie grand public, la plupart des appareils téléphoniques utilisent un seul microphone. Par conséquent, la seule source d'information est le signal bruité composé la parole noyée dans le bruit ambiant. Lesdits appareils sont en général soumis à un bruit ambiant évolutif dit non-stationnaire au cours d'une communication (véhicules circulant dans la rue, conversations concurrentes etc.... ), et par suite, au cours du temps, ils sont souvent utilisés dans des endroits de passage (cabine téléphonique se trouvant à l'entrée d'un magasin, radiotéléphone) ou installés dans différents environnements au cours du cycle d'utilisation comme dans le cas d'un publiphone. Le signal bruité est transmis par le microphone à un interlocuteur, ledit interlocuteur étant en général gêné le bruit ambiant du signal bruité reçu. Il existe des systèmes de réduction de bruit comportant plusieurs microphones. Ces systèmes appelés multicapteurs se basent général sur une faible corrélation spatiale ou cohérence de bruit ambiant, dans l'habitacle d'une voiture ou dans une pièce par exemple. Lesdits systèmes multicapteurs introduisent des difficultés car ils impliquent souvent un traitement multidimensionnel entraînant ainsi coûts plus onéreux ils ne tiennent souvent compte que du bruit ambiant stationnaire. Aussi le problème technique à résoudre par l'objet de présente invention est proposer un dispositif d'annulation de bruit ambiant dans un appareil téléphonique relié à un réseau de téléphonie public, ledit appareil teléphonique comprenant un microphone et un écouteur, ainsi qu'un procédé d'annulation de bruit, qui permettraient d'annuler un bruit ambiant stationnaire ou non du signal bruité et également d'obtenir un système peu coûteux. La solution au problème technique posé se caractérise, selon un premier objet de la présente invention, en ce que ledit dispositif comprend - des premiers moyens de détermination de zones de bruit ambiant seul dans un signal bruité évolutif transmis par ledit microphone, ledit signal bruité comportant un signal bruit ambiant et un signal vocal, - des second moyens d'estimation du signal bruit ambiant à partir desdites zones de bruit seul, - des troisièmes moyens d'estimation du signal vocal à partir de du signal bruit ambiant, lesdits troisièmes moyens comportant un algorithme de soustraction spectrale. Selon second objet de la présente invention, cette solution se caractérise en ce que le procédé d'annulation de bruit, comporte les étapes selon lesquelles - on détermine des zones de bruit ambiant seul dans un signal bruité évolutif transmis par ledit microphone, ledit signal bruité comportant un signal bruit ambiant et un signal vocal, - on estime le signal bruit ambiant à partir des zones de bruit seul, - on estime le signal vocal à partir du signal bruit ambiant, moyen d'un algorithme de soustraction spectrale. Ainsi, comme on le verra en détail plus loin, le dispositif l'invention permet, dans un premier temps, d'isoler des zones de bruit ambiant seul afin de donner une estimation du signal dudit bruit seul et, d'en déduire par la suite une densité spectrale de puissance dudit bruit seul. Bans un deuxième temps, on soustrait la densité spectrale de puissance du signal bruit seul de la densité spectrale du signal parole transmis par le microphone. On trouve ainsi une densité spectrale de puissance du signal vocal c'est-à-dire de la parole non bruitée, et, on en déduit le signal vocal en fonction du temps. Ce dernier est par suite transmis à un interlocuteur. La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnée à titre d'exemple non limitatif, fera bien comprendre quoi consiste l'invention et comment elle peut être réalisée. La figure 1 est un schéma d'un appareil téléphonique dans un reseau de téléphonie public. Le présent exposé de l'invention a trait à l'exemple des publiphones. Néanmoins, il est bien entendu que l'invention s'applique manière générale à tout appareil téléphonique exposé à bruit ambiant. Sur la figure 1 est représentée un appareil téléphonique PUB dans un réseau de téléphonie NET, en particulier un publiphone. Le publiphone PUB comprend un écouteur E et un microphone MICRO. Le publiphone PUB comprend des premiers moyens M 1 de détermination zones de bruit seul dans un signal bruité évolutif, des second moyens M2 d'estimation du signal bruit ambiant et des troisièmes moyens M3 d'estimation d'un signal vocal à partir du signal bruit ambiant, lesdits troisièmes moyens M3 comportant un algorithme de soustraction spectrale. Préférentiellement, lesdits premiers moyens M 1 sont basés sur un critère énergétique. Avantageusement, lesdits seconds moyens M2 sont basés sur un critère de prédiction linéaire. Lorsqu'un utilisateur appelle dans une cabine téléphonique, par exemple, l'appelé L entend toujours un bruit de fond associé à la parole est le bruit ambiant N(t) entourant l'appelant. Ce bruit ambiant et la parole forment un signal bruité X(t). La parole non bruitée est appelée signal vocal S(t). De façon générale, bruit de fond nuit à la communication. Il nuit d'autant plus lorsqu'il est non stationnaire. Aussi, on annule ce bruit transmis afin d'améliorer la communication, ladite annulation se faisant en plusieurs etapes décrites ci-après. Dans une première étape, on détermine des zones de bruit ambiant seul le long des trames du signal bruité X(t) transmis, afin de construire par la suite un modèle dudit bruit. Préalablement à ladite détermination, de façon avantageuse, on préamplifie le signal bruité X(t) afin d'éliminer la composante continue et d'amplifier les hautes fréquences. se défait ainsi des bruits provenant du microphone. Par la suite, on détermine les zones de bruit seul au moyen du critère énergétique. Avantageusement, critère énergétique est à seuil énergétique statistique. Ledit critère à seuil énergétique statistique se base sur l'hypothèse que le bruit ambiant N(t) est un bruit gaussien dans lequel est fixé une probabilite de fausse alarme PFA. La probabilité de fausse alarme PFA étant la probabilité pour laquelle on classe une trame de signal bruité X(t) transmis par le microphone comme de la parole alors que c'est bruit. Le choix de la probabilité de fausse alarme fournit un seuil ,u au delà duquel un échantillon X de signal bruité X(t) pris dans une trame doit être considéré comme de la parole. PFA = P[ 1 .x 1 > ,u quand .x est un échantillon de bruit gaussien seul. En prenant l'hypothèse d'un bruit gaussien, de moyenne m et de variance a# z où u représente un écart type, et, étant donné les tables de la loi normale centrée réduite 1), cette probabilité s'écrit fonction de répartition de la loi normale et ,u = a ,u0 +m, ,u0 étant donné par les tables de la loi normale centrée réduite lorsque la probabilité de fausse alarme est fixée. Préférentiellement, on fixe la probabilité de fausse alarme à 0,2. Après avoir fixé la probabilité de fausse alarme PFA, on calcule l'énergie E du signal bruité S, l'énergie étant calculee pour chaque trame. On a ainsi, i est un numéro de trame, ntr représente un nombre d'échantillons par trame, et n un numéro d'échantillon la trame. Pour tout i, on a 1 Xi > ,u comme décrit précédemment. Par conséquent, et, par suite, Ei > (U ,u0 +m) z Ainsi, si Ei > (0- ,u0 +m) 2 la trame est classifiée parole, sinon la trame est classifiée bruit seul. Par la suite, sur chaque trame, on effectue un test sur l'énergie calculée afin de décider entre les deux hypothèses suivantes HO : trame de bruit seul, H 1 trame de parole bruitee. Le test optimal est établi en considérant la loi de l'énergie proche de celle d'une loi du ,:r' à ntr degrés de liberté. On a par suite La parole est un signal non stationnaire. Cependant, elle peut être considérée comme stationnaire par tranches d'environ 20 à 30 ms. En prenant en compte une fréquence d'échantillonage de 8kHz qui semble raisonnable pour le domaine de la téléphonie, cela revient à des trames de 160 à 240 échantillons. Par conséquent, comme le nombre d'échantillons par trame est élevé (>100), on peut utiliser l'approximation par une normale centrée réduite et, sous l'hypothèse d'une trame de bruit seul, a suit une loi N(0,1) Par suite, la probabilité de fausse alarme calculée sur une trame de ntr échantillons s'écrit En conséquence, le test optimal est le suivant la trame est classifiée "parole", sinon la trame est classifiée "bruit". Par conséquence, d'après ce qui précède, on peut estimer les zones de bruit seul dans le signal bruité X(t) transmis par le microphone. On notera que le critère énergétique permet de s'affranchir des problèmes d'initialisation seuil rencontrés avec d'autres moyens tels que des moyens basés un critère dit à détecteur énergétique adaptatif, lesdites initialisations étant généralement liées à l'expérimentation, au type de signaux enregistrés et au type de bruit, ce qui semble très hasardeux. Ainsi, le choix du seuil énergétique ne se fait plus par expérience, mais en se fixant la probabilité de fausse alarme. Dans une deuxième étape, on estime le signal bruit ambiant N(t) à partir des zones de bruit seul isolées précédemment. On applique, ainsi, le critère de prédiction linéaire sur plusieurs trames de bruit seul, lesdites trames étant appelées trames de "silence". Ledit critère de prédiction linéaire, connu sous le nom LPC, est basé une modelisation du bruit au moyen d'un polynôme P. C'est à partir de ce polynôme P que l'on modélise le signal bruit ambiant N(t). Dans une troisième étape, on estime le signal vocal S(t) a partir du signal bruit ambiant N(t) calculé auparavant. A cet effet, on utilise l'algorithme de soustraction spectrale. L'hypothèse de base de la soustraction spectrale est de supposer que signal vocal S(t) et le bruit N(t) sont non corrélés. Par conséquent, on X(t) = S(t) + N(t) En utilisant l'hypothèse de non corrélation, cette relation d'additivité se retrouve au niveau des densités spectrales de puissance, en travaillant sur des courtes tranches de signal (trames de l'ordre de 25ms) nous permettant d'avoir un signal stationnaire. PX(f) = PS(4 + PN(f), soit PS(f) = PX(f) - PN(f) Pour en déduire une estimation de la densité spectrale du signal vocal PS(f), il suffit alors d'estimer la densité spectrale de puissance du bruit PN(f), cette dernière étant déduite de l'estimation du signal bruit seul N(t) calculée précédemment lors de la deuxième étape. Cependant, trois problèmes décrits ci-après peuvent subsister. Un premier problème concerne les sauts de fréquence. En effet, sur des tranches de signal de l'ordre de 25 ms, on peut avoir sauts de fréquence. Par suite, on lisse l'estimation de la densité spectrale le long des fréquences afin d'éliminer lesdits sauts de fréquence. Un deuxième problème concerne des valeurs négatives. effet, sur des fenêtres de temps court (25ms), il peut apparaître des valeurs négatives qui pourraient être gênantes pour une estimation spectrale. On se défait de ce problème de la manière suivante D(f) = PX(f) - PN(f) et PS(f) = D(f) si D(f) >0, 0 sinon Un troisième problème concerne un bruit appelé bruit musical qui apparaît lors de ladite soustraction spectrale. En effet, densité spectrale de puissance du bruit N(t) dans la parole se caractérise par des pics et des vallées. Après soustraction, il reste des pics représentant le bruit musical et certaines vallées. Avantageusement, afin de se défaire de ce bruit musical et des vallées subsistantes, introduit deux paramètres dans l'algorithme de soustraction spectrale. Par suite, ledit algorithme de soustraction spectrale permet de réduire le bruit musical ainsi que les vallées, d'une part, au moyen, d'un paramètre de surestimation de bruit ALPHA permettant de diminuer le bruit musical et ayant, par suite, des effets sur l'intelligibilité du signal vocal restitué, et, d'autre part, au moyen d'un paramètre de plancher spectral BETA permettant de gommer les vallées et contrôlant, par suite, la réduction du bruit. On a ainsi = PX(f) - ALPHA Pnf Pf = D(f) si D(f) > BETA.PN(f) avec ALPHA ≥1 et 0 Afin de déterminer la valeur du paramètre de surestimation du bruit ALPHA, selon un mode de réalisation particulier, prend le paramètre de surestimation du bruit ALPHA fonction linéaire du rapport signal sur bruit SNR estimé dans chaque trame du signal bruité. Préférentiellement, on prend, alpha = 1 pour SNR = 20db alpha = alphamax pour SNR Par conséquent, grâce à toutes ces étapes décrites ci-dessus, on peut en déduire une estimation correcte de la densité spectrale de puissance du signal vocal PS(1). Enfin, dans une dernière étape, ultérieurement à ladite estimation, par transformée de Fourier inverse, on reconstruit une estimation du signal vocal S(t), signal qui est transmis à l'appelé L. Ce dernier n'est par conséquent plus gêné par le bruit de fond, il ne reçoit plus que la parole non bruitée. On notera que les différentes étapes sont effectuées, préférentiellement, lors de chaque détection de zones de silence. Par conséquent, dans le publiphone PUB, on a un dispositif autoadapatif en fonction du bruit ambiant, ledit bruit ambiant étant généralement en constante évolution au cours d'une communication. REVENDICATIONS 1 - Dispositif d'annulation de bruit ambiant dans un appareil téléphonique (PUB), ledit appareil téléphonique comprenant un microphone (MICRO) et un écouteur (E), caractérisé en ce qu'il comprend - des premiers moyens (Ml) de détermination zones de bruit ambiant seul dans un signal bruité (X(t)) évolutif transmis par ledit microphone, ledit signal bruité comportant un signal bruit ambiant (N(t)) et un signal vocal (S(t)), - des second moyens (M2) d'estimation du signal bruit ambiant (N(t)) à partir desdites zones de bruit seul, - des troisièmes moyens (M3) d'estimation du signal vocal (S(t)) à partir du signal bruit ambiant (N(t)), lesdits troisièmes moyens comportant un algorithme de soustraction spectrale. 2 - Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérise en ce que lesdits premiers moyens (Ml) sont basés sur un critère énergétique. 3 - Dispositif selon la revendication 3, caracterisé en ce que le critère énergétique est à seuil énergétique statistique. 4 Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdits seconds moyens (M2) sont basés sur un critère de prédiction linéaire. 5 - Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'algorithme de soustraction spectrale comporte un paramètre de surestimation du bruit (ALPHA) permettant une réduction d'un bruit musical. 6 - Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le paramètre de surestimation du bruit (ALPHA) est fonction linéaire d'un rapport signal sur bruit (SNR). 7 - Procédé d'annulation de bruit ambiant dans un appareil téléphonique (PUB), ledit appareil téléphonique comprenant un microphone (MICRO) et un écouteur (E), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes selon lesquelles - on détermine des zones de bruit ambiant seul dans un signal bruité évolutif transmis par ledit microphone, ledit signal bruité (X(t)) comportant un signal bruit ambiant (N(t)) un signal vocal (S(t)), - on estime le signal bruit ambiant (N(t)) à partir des zones de bruit seul, - on estime le signal vocal (S(t à partir du signal bruit ambiant (N(t)), au moyen d'un algorithme de soustraction spectrale. 8 Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce la détermination des zones de bruit ambiant seul est basée sur un critère énergétique. 9 Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce le critère énergétique est à seuil énergétique statistique. - Procédé selon l'un des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que l'estimation du spectre du bruit ambiant est basée sur un critère énergétique. 11 - Procédé selon l'une des revendications 7 à 10, caractérise en ce que l'algorithme de soustraction spectrale permet de réduire un bruit musical moyen d'un paramètre de surestimation du bruit (ALPHA). 12 Procédé selon l'une des revendications 7 à 11, caractérise en ce que le paramètre de surestimation du bruit (ALPHA) est fonction linéaire d'un rapport signal sur bruit (SNR).