Entrée libre
Soutenance de thèse de Raphaël Leiba
Raphaël Leiba soutiendra sa thèse de doctorat réalisée au sein de l’équipe Perception et design sonores STMS - (CNRS/IRCAM/UPMC), intitulée :
"Conception d’un outil de diagnostic de la gêne sonore en milieu urbain"
Soutenance de thèse à l'Université Pierre et Marie CURIE
Mardi 19 décembre 2017, 10h
UPMC - Amphithéâtre 24, entrée libre
Résumé
Le bruit, en particulier celui dû au trafic routier, est cité par de nombreuses études comme une source de préoccupation sociétale majeure. Jusqu'à présent les réponses des pouvoirs publics ne se basent que sur une quantification énergétique de l'exposition sonore, souvent via la mesure ou l'estimation du LA ou du Lden, et des prises de décisions relatives à la diminution du niveau sonore. Or des études psychoacoustiques ont montré que le niveau sonore n'expliquait qu'une faible part de la gêne sonore ressentie. Il est donc intéressant d'avoir plus d'information sur la source de bruit et de ne pas la réduire à un simple niveau sonore.
Dans cette thèse, nous proposons de concevoir un outil permettant d'estimer la gêne sonore associée à chaque véhicule du trafic routier via l'utilisation de son signal audio et de modèles de gêne sonore.
Pour ce faire, le signal audio du véhicule est isolé de l'ensemble du trafic routier urbain grâce à l'utilisation de méthodes inverses et de grand réseaux de microphones ainsi que du traitement d'images pour obtenir sa trajectoire. Grâce à la connaissance de la trajectoire ainsi que du signal, le véhicule est classifié par une méthode de machine learning suivant la taxonomie de Morel et al. Une fois sa catégorie obtenue, la gêne spécifique du véhicule est estimée grâce à un modèle de gêne sonore utilisant des indices psychoacoustiques et énergétiques. Cela permet l'estimation des gênes sonores spécifiques à chaque véhicule au sein du trafic routier. L'application de cette méthode est faite lors d'une journée de mesure sur une grande artère parisienne.
Mots-clé : Milieu urbain, gêne sonore, séparation de source, grand réseau de microphone, apprentissage machine, perception sonore, indices psycho-acoustiques
Jury
Quentin LECLERE, rapporteur, Maître de Conférences, HDR, INSA Lyon
Catherine MARQUIS-FAVRE, rapporteuse, Directrice de Recherche, ENTPE
Quentin GRIMAL, examinateur, Professeur, UPMC
Catherine LAVANDIER, examinatrice, Professeur, Univ. Cergy-Pontoise
Judicaël PICAUT, examinateur, Directeur de Recherche, IFSTTAR
Vincent ROUSSARIE, examinateur, Ingénieur de Recherche, PSA Peugeot-Citroën
François OLLIVIER, directeur de thèse, Invité, Maître de Conférence, HDR, UPMC
Régis MARCHIANO, co-directeur de thèse, Invité, Professeur, UPMC
Nicolas MISDARIIS, co-encadrant de thèse, Invité, Chargé de Recherche, Ircam
Jacques MARCHAL, co-encadrant de thèse, Invité, Maître de Conférence, UPMC