# Séparation adaptative de sources acoustiques par CLEAN-STFT

Enzo Tiffeneau, Quentin Leclère, Simon Bouley

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Enzo Tiffeneau, Quentin Leclère, Simon Bouley. Séparation adaptative de sources acoustiques par CLEAN-STFT. CFA 2025 - 17e Congrès Français d'Acoustique, Société Française d'Acoustique, Apr 2025, Paris, France. hal-05064255

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17ᵉ Congrès Français d'Acoustique

27-30 avril 2025, Paris

Séparation adaptative de sources acoustiques par CLEAN-STFT

Enzo Tiffeneau¹,², Quentin Leclère¹, Simon Bouley²

¹ Univ Lyon, INSA Lyon, LVA, 25 bis av. Jean Capelle F-69621, Villeurbanne Cedex, France.

² MicrodB, 28 Chemin du Petit Bois, F-69134, Écully Cedex, France.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
L'intérêt croissant pour les solutions de monitoring acoustique dans divers domaines tels que la surveillance de chantier, le suivi de drones, l'observation de la faune, nécessite une description précise des scènes sonores. En combinant localisation de sources et apprentissage automatique, il est possible de décrire la position, le niveau et la nature de chaque source de la scène. La localisation des sources repose sur l'utilisation de réseaux de microphones combinée à des méthodes d'imagerie acoustique. De plus, le choix d'une approche temporelle comme le beamforming DAS (delay-and-sum) ou CLEAN-T permet d'extraire un signal audio isolé des sources présentes dans la scène. Une fois les sources de la scène localisées et séparées, des modèles d'apprentissage profond basés sur des architectures Transformer sont utilisés pour identifier les différentes sources sonores. Ces modèles s'appuient sur des réseaux neuronaux entraînés à la reconnaissance de spectrogrammes. L'intégration de l'énergie des signaux se faisant sur l'ensemble de leurs durée, les niveaux des sources impulsives ou tonales tendent à s'atténuer ou à se perdre dans le bruit de fond. Il a donc été nécessaire de développer une méthode spécifique pour mettre en avant les sources qui n'auraient pas émergé avec les méthodes d'imagerie précédemment citées. Une nouvelle méthode de déconvolution temporelle CLEAN-STFT, basée sur l'algorithme CLEAN-T, est proposée. Elle permet d'isoler chaque source au sein de la scène acoustique en exploitant les deux dimensions temporelle et fréquentielle des spectrogrammes pour permettre une description fine de scène acoustique.

# 1 Introduction

La description de scènes acoustique repose sur la localisation, l'estimation du niveau et la séparation des sources de bruit présentes, permettant ainsi l'identification de leur nature à l'aide de modèles de reconnaissance sonore. Cette problématique se pose dans divers contextes, notamment dans le cadre de solutions de monitoring acoustique [1]. L'enjeu principal réside dans la capacité à traiter des sources de nature variée (à large bande, tonales, impulsionnelles, stationnaires, etc.), dont certaines peuvent se chevaucher dans l'espace temps-fréquence, rendant l'analyse de ces scènes acoustiques particulièrement complexe.

Les approches existantes pour répondre à la problématique de la description de scène sonore se répartissent en plusieurs catégories. On distingue les méthodes utilisant un unique microphone, telles que la factorisation en matrices non négatives (NMF), qui repose sur des techniques mathématiques et de traitement du signal [2, 3], ainsi que des modèles de séparation de sources par apprentissage profond, comme SUDO [4]. Cependant, ces méthodes présentent des limites en termes de performances de séparation de sources et ne permettent pas de les localiser. D'autres approches exploitent un faible nombre de microphones tout en combinant apprentissage profond, localisation et identification des sources. Cette stratégie suscite un intérêt croissant, notamment au sein de la communauté DCASE (Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events). Toutefois, les performances de ces méthodes restent limitées à ce stade, principalement en raison de l'interdépendance entre les étapes de localisation et d'identification [5, 6].

Les méthodes d'imagerie acoustique basées sur un réseau de microphones offrent plusieurs avantages pour la description de scènes sonores. Elles permettent de localiser les sources d'une scène, d'estimer leur niveau sonore et de les séparer du bruit de fond, tout en améliorant les performances des modèles de reconnaissance sonore. En

particulier, grâce au filtrage spatial des antennes contribuant à une amélioration du rapport signal-sur-bruit (RSB) [7]. De plus, la séparation spatiale des sources permet d'obtenir une description polyphonique des scènes acoustiques.

Parmi les méthodes d'imagerie acoustique, l'approche fréquentielle est efficace pour la localisation des sources et la quantification du niveau sonore, mais elle ne permet pas directement de reconstruire les signaux temporels requis par les algorithmes de reconnaissance sonore. Une alternative consiste à combiner ces méthodes avec une approche temporelle : d'abord localiser précisément les sources dans le domaine fréquentiel, puis, dans un second temps, extraire les signaux aux emplacements identifiés à l'aide d'une approche temporelle [8, 9, 10]. Cette approche permet d'exploiter des algorithmes tels que le beamforming conventionnel [11], des méthodes haute résolution comme MUSIC [12] ou CAPON [13], ainsi que des techniques de déconvolution comme DAMAS [14] ou CLEAN-SC [15]. Chaque méthode présente ses propres avantages et limitations. Le beamforming conventionnel, bien que robuste, présente une faible résolution en basses fréquences ainsi que des artefacts dus à la méthode. La méthode MUSIC offre une meilleure résolution mais nécessite une connaissance a priori du nombre de sources, ce qui la rend peu adaptée aux applications de monitoring automatique. D'autres méthodes, comme CLEAN-SC, DAMAS ou CAPON, peuvent être utilisées.

Cependant, une approche purement temporelle peut être utilisée, permettant de localiser et d'extraire les signaux des différentes sources en une seule étape, simplifiant ainsi le processus de la méthode. Bien qu'elle soit plus lente et plus coûteuse que les méthodes fréquentielles, l'approche temporelle présente plusieurs avantages. Comme l'a mentionné Jaeckel [16], cette approche permet de traiter simultanément l'ensemble des fréquences, ce qui la rend particulièrement adaptée aux sources à large bande. Elle ne nécessite pas de signaux longs et facilite la correction de l'effet Doppler, une tâche bien plus complexe dans le domaine fréquentiel. CLEAN-T [17], basé sur un principe
de déconvolution temporelle, offre une solution robuste pour séparer les contributions individuelles des sources dans un environnement complexe, permettant ainsi l'identification de leur nature, ainsi que la description de leur localisation et de leur niveau. La méthode est cependant non automatique et nécessite une étape de préfiltrage [18], en effet CLEAN-T localise les sources selon l'intégralité des signaux mesurés, et nécessite un filtrage fréquentiel ou temporel pour faire émerger des sources tonales ou impulsionnelles.

Pour améliorer la séparation et l'identification des sources, la méthode CLEAN-STFT est proposée et sera présentée dans la section 2. En exploitant simultanément les dimensions temporelle et fréquentielle des spectrogrammes, cette approche utilise un fitrage adaptatif permettant de mettre en avant les sources de faible intensité, qu'elles soient impulsives, tonales ou masquées par le bruit ambiant. En combinant cette méthode avec des modèles d'apprentissage profond détaillés en section 3, il est alors possible d'obtenir une description fine de scènes sonores, ouvrant ainsi la voie à des applications avancées en monitoring acoustique, surveillance environnementale et identification automatique des sources sonores. Des résultats de la méthode seront présentés en section 4, pour enfin conclure sur les performances et une discussion sur la méthode en section 5.

## 2 CLEAN-STFT

La méthode de description de scènes acoustiques proposée repose sur le filtrage spatial et la séparation des sources par CLEAN-STFT, suivie de leur identification par des modèles d'apprentissage profond.

### 2.1 Beamforming delay-and-sum

La première étape consiste à localiser et quantifier les sources sonores dans une scène donnée à l'aide de méthodes d'imagerie acoustique. CLEAN-STFT repose sur la technique de beamforming delay-and-sum (DAS), qui exploite les signaux mesurés par une antenne de microphones. Elle permet d'estimer le niveau acoustique des sources équivalentes placées aux nœuds d'une grille de calcul, représentative de la scène acoustique. Dans cette étude, la configuration proposée pour illustrer la méthode est présentée en Fig. 1.

Le DAS beamforming comporte les étapes suivantes :

1. Le champ sonore est mesuré à l'aide d'un réseau de microphone.

2. Connaissant les distances entre chaque microphone et chaque point de la grille de calcul, une correction des retards de propagation des ondes sonores est effectuée pour chaque couple nœud de la grille / microphone.

3. Une sommation et un moyennage des signaux corrigés sont effectués pour obtenir un signal temporel focalisé sur chaque point de la grille de calcul.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Antenne de microphone (Simcenter Sound Camera) avec une grille de calcul (ici un plan de calcul 2D représentatif d'une portion de l'espace), comportant trois sources de bruit stationnaires.</figcaption></figure>

Cette technique permet de reconstruire le signal temporel en chaque point de la grille de calcul. Le niveau acoustique est obtenu après moyennage, et la localisation des sources sonores est estimée en identifiant les nœuds présentant les niveaux les plus élevés, en tenant compte des lobes secondaires. Ces derniers correspondant à des artefacts dus à la résolution limitée de l'antenne de microphones.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Carte acoustique obtenue avec un beamforming delay-and-sum.</figcaption></figure>

La scène acoustique comporte trois sources sonores : un croassement de corbeau en haut à gauche, un hélicoptère au centre et un aboiement de chien en haut à droite. Cependant, en raison de son caractère impulsif et de sa faible énergie, l'aboierung est masqué, se confondant dans un lobe secondaire des sources principales. La carte acoustique obtenue après beamforming en Fig. 2 met ainsi en évidence les lobes principaux et secondaires associés aux différentes sources.

### 2.2 Déconvolution temporelle

La déconvolution temporelle est une technique permettant d'améliorer la résolution des cartes acoustiques en supprimant les artefacts liés à la réponse de l'antenne,
notamment les lobes secondaires et la majeure partie du lobe principal, à l'exception de son maximum. Elle permet ainsi d'extraire plus précisément les sources réelles, notamment du beamforming delay-and-sum vu en partie 2.1.

En approche fréquentielle, cela correspond à l'algorithmme CLEAN-SC, tandis qu'en approche temporelle, la déconvolution est réalisée par l'algorithmme CLEAN-T [17]. Ce dernier permet d'identifier et de soustraire successivement les sources dominantes tout en nettoyant leur contribution sur la carte acoustique résiduelle. Son fonctionnement repose sur les étapes suivantes :

1. **Initialisation** : Deux cartes sont initialisées. La première, appelée carte *dirty*, correspond au résultat brut du beamforming DAS et contient les contributions résiduelles des sources. La seconde, la carte *clean*, est initialement vide et stocke les sources déconvoluées au fur à mesure des itérations.

2. **Identification de la source dominante** : Dans l'algorithmme CLEAN-T à chaque itération, la source présentant le niveau moyen intégré le plus élevé est identifiée comme dominante. Une autre approche est adoptée pour CLEAN-STFT, développée en section 2.3.

3. **Repropagation et soustraction** : Le signal de la source dominante est obtenu via un beamforming DAS, puis il est repropagé jusqu'aux microphones pour estimer sa contribution exacte. Cette contribution est ensuite soustraite des signaux mesurés par l'antenne, ce qui permet d'éliminer les artefacts associés à cette source sur la carte *dirty*. La source déconvolue est alors ajoutée à la carte *clean*.

4. **Itérations successives** : Le processus est répété pour la source dominante suivante, jusqu'à atteindre un critère d'arrêt prédéfini. Ce critère peut être un nombre maximal de sources, un seuil d'énergie résiduelle minimale ou une dynamique d'affichage donnée.

Grâce à ce processus itératif, la déconvolution temporelle améliore la précision des cartes acoustiques en supprimant les lobes secondaires et en conservant uniquement la localisation des sources réelles comme illustré sur la Fig. 3.

## 2.3 CLEAN-STFT

### Passage dans le domaine temps-fréquence

Dans un contexte de surveillance automatisée, CLEAN-T, basé sur l'énergie totale du signal temporel, ne discrimine pas directement les différentes catégories de sources sonores. Ainsi, pour détecter des sources spécifiques, telles que des sources tonales ou impulsives dans un environnement bruité, un préfiltrage du signal est nécessaire afin d'isoler la bande de fréquence ou les caractéristiques temporelles pertinentes. Ce processus implique une connaissance préalable des propriétés de la source ciblée [18]. La méthode CLEAN-STFT est une extension de CLEAN-T qui s'applique dans

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Résultats par itération de la méthode de déconvolution temporelle CLEAN-T.</figcaption></figure>

le domaine de la transformée de Fourier à court terme (STFT, Short-Term Fourier Transform), soit fréquentielle et temporelle. La méthode propose un fenêtrage temps-fréquence adaptatif permettant de mettre en avant toutes les sources de la scène acoustique.

La méthode repose sur de la déconvolution temporelle avec le principe suivant :

1. Le signal temporel focalisé de chaque point de la grille est obtenu par beamforming DAS. Après l'application d'une STFT sur l'ensemble des signaux [19], un ensemble de spectrogrammes est calculé pour tous les points de la grille, comme illustré sur le schéma en Fig. 4.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Estimation des signaux focalisés par beamforming DAS dans l'espace temps-fréquence via transformée de Fourier à court terme.</figcaption></figure>

2. Dans la méthode proposée, un pixel correspond à un point de l'espace temps-fréquence. Le nombre de pixels est égal au nombre de raies fréquentielles multiplié par le nombre d'incréments temporels du spectrogramme.

3. Pour chaque pixel temps-fréquence d'un spectrogramme associé à un point de la grille, son niveau est comparé à
celui des mêmes pixels dans tous les spectrogrammes (Figure 5). Seuls les pixels d'amplitude maximale sont conservés, formant ainsi un spectrogramme maximisé dans la direction de chaque point de la grille. Si aucun pixel n'atteint un maximum à une position donnée, le spectrogramme correspondant est vide (Figure 6).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Sélection du niveau maximal d'un pixel temps fréquence pour déterminer la direction dominante.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Pour chaque point de la grille, on obtient des spectrogrammes maximisés dans leur direction respective.</figcaption></figure>

4. Il est ensuite possible par l'application de la fonction inverse iSTFT (transformée de Fourier à court terme inverse) de reconstruire un signal temporel focalisé pour chaque point de grille à partir de ces spectrogrammes maximisés. Il est important de noter que ce signal temporel est différent du signal initial obtenu par beamforming DAS : ici, il correspond au signal dont les contributions temps-fréquence sont maximisées dans la direction du point de la grille, et non simplement à une somme pondérée des signaux reçus.

## Déconvolution temporelle

Finalement le processus de déconvolution temporelle
vu en section 2.2 est appliqué avec les signaux obtenus

avec l'iSTFT des spectrogrammes maximisés. Ce processus
utilise la taille des pixels du spectrogrammes comme fenêtre
temps-fréquence, permettant ainsi de faire émerger des
sources dont l'étendue est limitée dans cet espace. De plus,
grâce à la déconvolution temporelle, il devient possible de
séparer des signaux initialement masqués par d'autres dans
le domaine temps-fréquence après plusieurs itérations.

1. Premièrement, la source dominante est repérée en identifiant le spectrogramme comprenant le pixel d'énergie maximum.

2. La contribution de la source dominante est retirée avec une déconvolution temporelle.

3. Le processus est répété itérativement jusqu'à ce que toutes les sources soient isolées ou qu'un critère d'arrêt soit atteint (Figure 7).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Carte acoustique obtenue avec CLEAN-STFT.</figcaption></figure>

Cette méthode permet d'extraire itérativement les
différentes sources sonores présentes dans une scène
acoustique complexe. Le filtrage adaptatif fourni par
la résolution des pixel temps-fréquence se révèle
particulièrement efficace pour les sources impulsives
ou à bande de fréquence restreinte. Elle permet par exemple
de faire émerger des sons tels qu'un aboïement de chien, qui
ne seraient pas distingués avec un Beamforming DAS ou
CLEAN-T avec des paramètres identiques (Figure 8).

## 3 Identification sonore

Après la séparation, les sources extraites sont analysées
afin d'identifier leur nature (parole, musique, bruit, etc.).
Cette classification est réalisée grâce à un modèle de
reconnaissance basé sur des réseaux de neurones. Le
modèle utilisé est basé sur le Vision Transformer (ViT),
une architecture d'apprentissage profond transformer
développée pour la classification d'images. Ce modèle est
adapté et entraîné pour la reconnaissance de spectrogrammes
afin d'identifier différentes sources sonores [20].
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Déconvolution temporelle avec CLEAN-STFT des trois sources de la scène, chaque source est accompagnée d'une icône représentant sa nature. À l'itération 4, on retrouve l'énergie restante du spectre de l'hélicoptère, auparavant masquée par les croassements de corbeaux plus énergétiques.</figcaption></figure>

Les étapes suivantes sont appliquées pour permettre une prédiction de la nature d'une source sonore :

* Les spectrogrammes temps-fréquence représentatifs de chaque source de bruit, issus du calcul CLEAN-STFT sont considérés comme des images, données d'entrée de l'apprentissage profond.

* Ils sont convertis en échelle de MEL, qui imite la perception humaine du son.

* Ils sont ensuite découpés en patches (petites fenêtres carrées), tout en conservant l'indice de leurs positions temporelles et fréquentielles sous forme de vecteurs.

* Le modèle apprend à identifier dans ces patches des structures acoustiques spécifiques (sons aigus, transitoires, etc.) en s'appuyant sur un large corpus de spectrogrammes labélisés sur lequel il a appris à reconnaître des caractéristiques acoustiques.

* L'analyse du signal par le transformer permet d'assigner un score de probabilité à chaque classe du modèle. Le score le plus élevé indiquant la classe la plus probable.

Les avantages des transformeurs sont multiples :

* Tandis que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) analysent les relations entre séquences temporelles successives, les transformer peuvent établir des corrélations entre des patches de spectrogrammes distants dans le temps.

* Le modèle transformer utilise des patches de spectrogrammes pour l'identification, il permet donc de traiter des signaux de durée variable.

* Le modèle utilisé atteint une précision de 93% sur le jeu de données ESC-50, qui contient 2000 sons environnementaux répartis en 50 classes [21]. Cette performance est due à sa capacité à bien modéliser les structures complexes du son.

## 4 Résultats

Pour évaluer la méthode proposée, des simulations ont été réalisées à l'aide de Python afin de modéliser la propagation des sources et de générer diverses scènes acoustiques. Les sources utilisées proviennent du jeu de données ESC-50, qui regroupe des sons environnementaux de différentes catégories. La scène étudiée ici comprend trois sources proches dans l'espace :

* Un hélicoptère, source à large bande et continue.

* Un corbeau, source impulsive et à large bande.

* Un aboiement de chien, dont l'énergie est restreinte dans l'espace temps-fréquence.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 9 – Vérité terrain de la simulation de scène sonore.</figcaption></figure>

Ce cas d'étude est particulièrement intéressant, car les trois sources partagent une partie de l'espace temps-fréquence, rendant la séparation complexe. En particulier, l'aboiement du chien qui est masqué à la fois par le corbeau et l'hélicoptère. Cette situation permet d'illustrer l'efficacité de CLEAN-STFT pour séparer des sources superposées dans le domaine temps-fréquence, ainsi que l'apport du
filtrage adaptatif qui permet d'extraire automatiquement l'aboïement malgré son masquage initial. Le cas et sa vérité terrain sont illustré sur la Fig. 9.

La prédiction de la scène est présentée sur la Fig. 10. Les performances obtenues sont satisfaisantes, l'erreur sur l'estimation du niveau ne dépasse pas 1%, tandis que la localisation et l'identification des sources sont correctes. Ces résultats, ainsi que de nombreux autres non présentés ici, confirment la validité de la méthode sur la base de données simulées. Cependant, une étude sur un large ensemble de scènes acoustiques simulées est encore nécessaire, ainsi qu'une validation expérimentale pour confirmer la robustesse du modèle en conditions réelles.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 10 – Résultat de la scène acoustique prédite.</figcaption></figure>

## 5 Conclusion

La méthode CLEAN STFT améliore le monitoring de scène sonore par imagerie acoustique, en utilisant un filtrage adaptatif et en exploitant les dimensions temporelle et fréquentielle des signaux. Elle permet d'isoler des sources sonores restreintes dans l'espace temps-fréquence, telles que les sons impulsifs ou tonaux, souvent masquées par le bruit ambiant, et d'améliorer ainsi la séparation des sources. Toutefois, cette méthode est encore limitée aux environnements fixes et nécessite des améliorations pour pouvoir gérer des scènes dynamiques, comme le suivi des trajectoires de sources en mouvement. Les travaux futurs devront se concentrer sur l'application de cette méthode à des scènes acoustiques réelles, plus complexes et mobiles, afin de tester ses performances dans des conditions variées.

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