Réduction de bruit et traitements paramétriques de la parole en large bande destinés à améliorer la compréhension des sujets malentendants

To better compensate the weaknesses of current hearing aids for some hearing losses, we try to take more into account the specificities of the speech signal. Therefore, we wish to integrate into a hearing aid wideband (0-8000 Hz) parametric processing. The device will need to be able to extract the signals which can benefit from this processing. Only speech signals with limited noise may be selected. Hence this study aims at determining the limits of applicability of such parametric processing, after having the signal pre-processed by a noise reduction system. This noise reduction system, which is based on Wiener filtering, is incorporated in the coder. Performance is tested through evaluation, for normal-hearing and hearing-impaired listeners: (1) of auditory capacity (CA), with the measurement of their capacity to discriminate acoustico-phonetic features of speech in noise. (2) of auditory comfort, with a preference test on processed and unprocessed sentences, uttered in several significant sound situations. While noise reduction alone may improve CA but only for some normal-hearing subjects, parametric coding deteriorates CA for the whole set of subjects, as well as it harms the perceived quality of speech for hearingimpaired people. 1. Contexte : le projet AUDIVOCAL Les aides auditives proposees actuellement ne satisfont pas une grande partie des surdites “ severes ” ou “ moyennes ”. Ne pouvant pallier que partiellement les distorsions liees aux deficiences perceptives, il est souhaitable de prendre plus en compte la structure particuliere du signal de parole. Le projet AUDIVOCAL a pour but d'integrer les nouvelles technologies vocales numeriques dans les aides auditives pour en augmenter les performances en termes d’intelligibilite et d'agrement d’ecoute. Les techniques de traitement parametrique sont largement utilisees pour la compression de parole en telephonie. Judicieusement appliquees dans un systeme d’aide auditive, elles pourraient ameliorer l'intelligibilite de la parole ; cependant elles sont specifiques au signal vocal. Le projet AUDIVOCAL prevoit donc une classification automatique des situations pour n'activer ces nouveaux traitements parametriques que lorsqu'ils sont reellement applicables, c’est-a-dire en presence de parole suffisamment peu bruitee. La presente etude vise a determiner cette limite d’applicabilite des traitements parametriques, apres passage du signal dans un reducteur de bruit. 2. Procedes de traitement 2.1 Reduction de bruit Une grande partie des methodes existantes aborde le probleme de la reduction de bruit sous son aspect frequentiel afin de profiter des caracteristiques de ce domaine d’etude pour appliquer de nombreuses methodes numeriques. Parallelement aux nombreuses variantes de la soustraction spectrale, les methodes s’inspirant d’un filtrage optimal se sont developpees depuis les travaux realises par Wiener des 1949 [1][2]. Celles-ci prennent en compte souvent la statistique du signal de parole [3]. Ces methodes appliquent des modifications sur la transformee de Fourier court terme du signal bruite, en utilisant les informations a priori disponibles sur le bruit. Soient la transformee de Fourier court-terme ) ( f Y du signal observe ) (n y , et ) ( f S et ) ( f B les transformees de Fourier court-terme de ) (n s , le signal vocal utile, et ) (n b le bruit ambiant additif. A partir des statistiques du signal de parole, il est possible de determiner un filtre optimal ) ( f H , soit dans le domaine temporel soit dans le domaine frequentiel, afin d’obtenir une estimee du signal utile : ) ( ). ( ) ( ˆ f Y f H f S = (1) 2.1. 1 Methode de reduction de bruit combinee Le filtrage de Wiener integrant un terme d’incertitude sur la presence du signal de parole donne des resultats prometteurs sur l’estimation des parametres du vocodeur developpe et sur l’intelligibilite du signal code [4]. Seule l’estimation de l’enveloppe spectrale ne semble pas optimale. Ce filtre est obtenu en minimisant l’erreur quadratique moyenne sur les amplitudes, ce qui revient a calculer l’esperance conditionnelle : { } ( ) ) ( . , ) ( ) ( ) ( ˆ 1 1 f Y H p H f Y f S E f S = (2) Le filtrage de Wiener base sur la modelisation autoregressive du signal de parole (filtre de Lim) [5], qui s’attache principalement a la structure formantique du signal, obtient en revanche des resultats prometteurs au niveau de l’enveloppe spectrale du signal. Le signal de parole est alors suppose suivre un modele auto-regressif (AR) ou chaque echantillon du signal de parole depend des echantillons precedents et d’une excitation : ) ( . ) ( . ) ( 1 n u g k n s a n s P