Réduction de l'égo-bruit de robots

En robotique, il est désirable d’équiper les robots du sens de l’audition afin de mieux interagir avec les utilisateurs et l’environnement. Cependant, le bruit causé par les actionneurs des robots, nommé égo-bruit, réduit considérablement la qualité des segments audios. Conséquemment, la performance des techniques de reconnaissance de la parole et de détection d’évènements sonores est limitée par la quantité de bruit que le robot produit durant ses mouvements. Le bruit généré par les robots diffère considérablement selon l’environnement, les moteurs, les matériaux utilisés et même selon l’intégrité des différentes composantes mécaniques. L’objectif du projet est de concevoir un modèle de réduction d’égo-bruit robuste utilisant plusieurs microphones et d’être capable de le calibrer rapidement sur un robot mobile. Ce mémoire présente une méthode de réduction de l’égo-bruit combinant l’apprentissage de gabarit de matrice de covariance du bruit à un algorithme de formation de faisceau de réponses à variance minimum sans distorsion. L’approche utilisée pour l’apprentissage des matrices de covariances permet d’enregistrer les caractéristiques spatiales de l’égo-bruit en moins de deux minutes pour chaque nouvel environnement. L’algorithme de faisceau permet, quant à lui, de réduire l’égo-bruit du signal bruité sans l’ajout de distorsion nonlinéaire dans le signal résultant. La méthode est implémentée sous Robot Operating System pour une utilisation simple et rapide sur différents robots. L’évaluation de cette nouvelle méthode a été effectuée sur un robot réel dans trois environnements différents : une petite salle, une grande salle et un corridor de bureau. L’augmentation du ratio signal-bruit est d’environ 10 dB et est constante entre les trois salles. La réduction du taux d’erreur des mots de la reconnaissance vocale se situe entre 30 % et 55 %. Le modèle a aussi été testé pour la détection d’évènements sonores. Une augmentation de 7 % à 20 % de la précision moyenne a été mesurée pour la détection de la musique, mais aucune augmentation significative pour la parole, les cris, les portes qui ferment et les alarmes. La méthode proposée permet une utilisation plus accessible de la reconnaissance vocale sur des robots bruyants. De plus, une analyse des principaux paramètres a permis de valider leurs impacts sur la performance du système. Les performances sont meilleures lorsque le système est calibré avec plus de bruit du robot et lorsque la longueur des segments utilisés est plus longue. La taille de la Transformée de Fourier rapide à court terme (Short-Time Fourier Transform) peut être réduite pour réduire le temps de traitement du système. Cependant, la taille de cette transformée impacte aussi la résolution des caractéristiques du signal résultant. Un compromis doit être faire entre un faible temps de traitement et la qualité du signal en sortie du système