Analyse Factorielle de signaux sonores : développement d’une méthode automatique de détermination des frontières optimales entre canaux de fréquence (2024)

Abstract: Des études récentes supportent l’hypothèse d’une relation entre les propriétés statistiques des signaux de parole et les mécanismes perceptifs : les gammes de fréquence présentant une corrélation dans leurs modulations d’amplitude pourraient être associées à des frontières spectrales relativement stables envisagées comme optimales sur le plan perceptif. Cependant, des limites afférentes à ces études antérieures ressortent : (1) elles se fondent pour la plupart sur des critères subjectifs à travers l’observation visuelle des courbes de résultats statistiques, et (2) elles n’envisagent pas que les résultats puissent varier en fonction des échantillons de données sélectionnés, de la nature des signaux utilisés, ou de la taille des échantillons. Même si cette position peut être argumentée en lien avec l’approche du codage efficace, cet aspect afférent au degré de variation potentiel nécessite d’être évalué. Nous avons mis en place une méthode de détermination automatique des frontières qui permet de répliquer les travaux antérieurs en introduisant une évaluation expérimentale de ces limites et discutons de quelques résultats préliminaires en comparaison avec les études précédentes.

## résultats préliminaires nous proposons ici une première comparaison avec les données de la littérature. il est important de noter que les divergences constatées pourraient trouver leur source dans différents paramètres. le contenu du corpus de parole utilisé peut impacter les résultats. ainsi, ces études reposent sur des corpus de parole comparables en termes de type de contenu (phrases, multi-locuteurs, langue anglaise) et de conditions de collecte mais qui sont néanmoins différents. par ailleurs, des aspects précis de la méthode appliquée pour procéder à la paramétrisation acoustique puis à la mise en oeuvre de l'analyse factorielle peuvent également jouer (par ex. ueda & nakajima, 2017 procédent à une décomposition spectrale initiale en seulement 20 canaux alors que nous adoptons, conformément à grange & culling, 2018, une décomposition spectrale en plus de 100 canaux). enfin, le recours à une procédure automatisée vs. visuelle pourrait affecter la précision des estimations. concernant ce dernier point cependant, les algorithmes que nous avons implémentés semblent produire des résultats conformes aux estimations visuelles. notre objectif principal dans cet article est de chercher à mettre en évidence deux points importants : (1) la méthode automatique mise en oeuvre fournit des résultats cohérents en termes d'estimation de la fréquence à laquelle le croisement des courbes adjacentes se fait et (2) les données recueillies varient parfois fortement entre les études considérées, ce qui justifie pleinement la nécessité de procéder à une exploration de la variation associée à ces mesures. nous procédons à une comparaison de nos résultats avec les données de la littérature qui sont disponibles et qui ont eu recours à la même méthode de traitement (analyse factorielle), donc respectivement pour 4 et 8 canaux. les données @xcite portent sur un découpage en 6 canaux mais sont fondées sur une méthode de traitement profondément différente, nous ne les considérons pas directement dans cet article pour des raisons d'espace disponible.