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ISCApad #297

Monday, March 06, 2023 by Chris Wellekens

6-30 (2022-11-24) Internship @UMRAE, Strasbourg, France
  



UMRAE-INRIA

PROPOSITION DE STAGE 2022-2023

 

Sujet de stage

Nouveaux algorithmes pour le diagnostic acoustique de salle automatisé



Niveau recommandé

Master (M2) Master (M1) Ingénieur Licence Bac + 2

Compétences requises

Acoustique des salles, Méthodes d’optimisation, Traitement du signal, Apprentissage automatique

Des connaissances en Python, Matlab serait un plus.

Master 2 (acoustique, informatique, traitement du signal…)

Introduction générale

 

Les nuisances sonores sont citées comme première source de gêne par les populations et constituent un enjeu sanitaire et social important. Dans les bâtiments, la gêne est souvent liée à une mauvaise qualité acoustique des salles due à une réverbération trop importante (cantine, piscine, crèche…). Dans le cadre de la réhabilitation acoustique des salles, la proposition d’une solution nécessite une bonne connaissance des caractéristiques géométriques et acoustiques de l’existant. Pour estimer certains paramètres inconnus (ex : absorption d’un plafond inconnu), les acousticiens de terrain s’appuient sur des mesures in situ du champ sonore et sur des modèles acoustiques numériques (ou analytique) dont ils calent de façon itérative les paramètres de façon à retrouver la valeur du champ sonore mesurée. Le processus complet d’un diagnostic est donc long, coûteux et parfois imprécis selon les modèles utilisés. Face à ce constat, le développement de méthodes dites inversespermettant de remonter automatiquement aux paramètres acoustiques d’intérêt à partir de la mesure constituerait une percée majeure pour l’acoustique du bâtiment, ouvrant la voie au développement d’outils plus simples, plus rapides et plus fiables à destination des acousticiens.

 

 

Sujet

 

Notre sujet, portant sur le développement de méthodes inverses en acoustique du bâtiment via des méthodes d’optimisation, de traitement du signal audio et/ou d’apprentissage automatique vient compléter la palette d’outils de prévision de champ sonore déjà existant. Par ailleurs, il vient aussi rompre l’herméticité existante entre le monde de l’audio et celui de l’acoustique, se traduisant par des conférences et journaux distincts. Des travaux préliminaires conduits par l’UMRAE et l’Inria, basés sur la réponse impulsionnelle de la salle (RIR ou Room Impulse Response), ont clairement montré qu’une application directe des approches d’optimisation (ainsi que d’approches d’apprentissage automatique) existantes dans d’autres domaines ne pouvait suffire pour résoudre notre problème. Ces approches doivent être adaptées au cas spécifique de l’acoustique. A ce jour, pour des conditions idéalisées (microphones et sources omnidirectionnels, salle rectangulaire, absorption plutôt faible des parois…), nos travaux ont montré qu’il est possible de « retrouver » au sein de la RIR l’absorption des parois et de reconstruire la géométrie de la salle et ce, sans connaissance a priori sur la position de la source sonore, des microphones.

Le/la candidat(e), entouré(e) de ses encadrants, viendra en renfort de deux doctorants travaillant sur ces méthodes inverses. Pour cela, il/elle devra prendre en main l’une des méthodes d’optimisation déjà mises en place (algorithmes itératifs Ransac, Sliding Franck Wolfe, Méthode des solutions fondamentales, réseaux de neurones…) ainsi que le modèle théorique spécifiquement retenu pour ces travaux d’optimisation pouvant être exprimé dans le domaine temporel, de Fourier ou sur une décomposition en harmoniques sphériques.

Plusieurs pistes de travail sont ensuite possibles, suivant les affinités du candidat et après discussion avec ses encadrants. Il pourra s’intéresser au modèle théorique de référence, par exemple, en l’utilisant dans l’un des domaines (temporel, Fourier ou Harmoniques sphériques). Il pourra aussi chercher à l’améliorer en y intégrant par exemple la directivité des sources et microphones, ou la diffusion des parois. En parallèle, le candidat pourra aussi s’intéresser à affiner les méthodes d’optimisation retenues pour le cas de l’acoustique, voire de proposer un autre algorithme d’optimisation utilisé dans un autre domaine de la physique. Pour finir, afin de valider ses travaux, le candidat aura à sa disposition des RIRs simulées avec des outils numériques de référence, mais aussi des RIRs mesurées notamment dans le cadre d’un projet de recherche mené conjointement avec l’Institut de Recherche en Coordination Acoustique/Musique (IRCAM Paris).

 

 

 

 

 

 

Informations générales

 

Lieu et durée du stage

Le stage aura lieu à Strasbourg au sein des locaux du Cerema (11 rue Jean Mentelin – 67200 Straabourg). Le stage est prévu pour une durée de 4-6 mois.

 

Encadrants

 

Antoine Deleforge, Chargé de Recherche Inria, Equipe Multispeech, 615 rue du jardin botanique, 54600 Villiers lès Nancy.

Pour des raisons pratiques, Antoine Deleforge est physiquement au sein de l’agence de Strasbourg 2 jours par semaine.

https://members.loria.fr/ADeleforge/ ; https://team.inria.fr/multispeech/ ; https://www.inria.fr/fr

 

Cédric Foy, Chargé de Recherche UMRAE, Cerema, Univ. Gustave Eiffel, 11 rue Jean Menteli, 67200 Strasbourg

https://www.cerema.fr/fr ; https://www.umrae.fr/ ; https://twitter.com/umrae_lab

 

Bibliographie

T. Sprunck, K. Chahdi, C. Foy, E. Franck, A. Deleforge, Reconstruction de la forme d’une pièce par super-résolution à l’aide de réponses impulsionnelles, 16ème Congrès Français d'Acoustique, Marseille, France, 11-15 avr. 2022.

 

S. Dilungana, A. Deleforge, C. Foy, S. Faisan, Estimation jointe des profils d’absorption des parois d’une salle à partir de réponses impulsionnelles, 16ème Congrès Français d'Acoustique, Marseille, France, 11-15 avr. 2022.

 

S. Dilungana, A. Deleforge, C. Foy, S. Faisan, Geometry-Informed estimation of surface absorption profiles from impulses responses, Eusipco, 30th European Signal Processing Conference, Belgrade, Serbia, 2022.

 

T. Sprunck, Y. Privat, C. Foy, A. Deleforge, Gridless 3D Recovery if Images Sources from Room Impulse Responses, preprint, 2022, https://arxiv.org/abs/2208.14017

 

S. Dilungana, A. Deleforge, C. Foy, and S. Faisan, Learning-based estimation of individual absorption profiles from a single room impulse response with known positions of source, sensor and surfaces. In INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings, vol. 263, No. 1, pp. 5623-5630, 2021.

 

https://jtav.ifsttar.fr/fileadmin/contributeurs/JTAV/2022/JTAV2022_foyetcoll.pdf


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