Wavelets and Zipf Law for Audio Signal Analysis

International audienceWe present in this paper an audio signal classification method based on the selection of features to be chosen among a larger set. We have included in the possible features some that are deduced from the Zipf and inverse Zipf laws. These laws are powerful analysis tools allowing the extraction of information not available by standard methods. In order to apply Zipf and inverse Zipf laws on audio signals, we propose two ways of coding these signals, based on their temporal and time-scale representations. The most pertinent features linked to Zipf and inverse Zipf laws are then selected by a method based on a genetic algorithm. Finally, the classification step aims at the identification of signals. Four classification methods have been considered as well as a fusion method used to combine these classifiers. In order to evaluate our method, we have analysed medical signals corresponding to swallowing signals containing xiphoidal sounds. The problem is to characterize them according to the gastro-oesophageal reflux pathological state

Analyse acoustique de la voix émotionnelle de locuteurs lors d'une interaction humain-robot

Mes travaux de thèse s'intéressent à la voix émotionnelle dans un contexte d'interaction humain-robot. Dans une interaction réaliste, nous définissons au moins quatre grands types de variabilités : l'environnement (salle, microphone); le locuteur, ses caractéristiques physiques (genre, âge, type de voix) et sa personnalité; ses états émotionnels; et enfin le type d'interaction (jeu, situation d'urgence ou de vie quotidienne). A partir de signaux audio collectés dans différentes conditions, nous avons cherché, grâce à des descripteurs acoustiques, à imbriquer la caractérisation d'un locuteur et de son état émotionnel en prenant en compte ces variabilités.Déterminer quels descripteurs sont essentiels et quels sont ceux à éviter est un défi complexe puisqu'il nécessite de travailler sur un grand nombre de variabilités et donc d'avoir à sa disposition des corpus riches et variés. Les principaux résultats portent à la fois sur la collecte et l'annotation de corpus émotionnels réalistes avec des locuteurs variés (enfants, adultes, personnes âgées), dans plusieurs environnements, et sur la robustesse de descripteurs acoustiques suivant ces quatre variabilités. Deux résultats intéressants découlent de cette analyse acoustique: la caractérisation sonore d'un corpus et l'établissement d'une liste "noire" de descripteurs très variables. Les émotions ne sont qu'une partie des indices paralinguistiques supportés par le signal audio, la personnalité et le stress dans la voix ont également été étudiés. Nous avons également mis en oeuvre un module de reconnaissance automatique des émotions et de caractérisation du locuteur qui a été testé au cours d'interactions humain-robot réalistes. Une réflexion éthique a été menée sur ces travaux.This thesis deals with emotional voices during a human-robot interaction. In a natural interaction, we define at least, four kinds of variabilities: environment (room, microphone); speaker, its physic characteristics (gender, age, voice type) and personality; emotional states; and finally the kind of interaction (game scenario, emergency, everyday life). From audio signals collected in different conditions, we tried to find out, with acoustic features, to overlap speaker and his emotional state characterisation taking into account these variabilities.To find which features are essential and which are to avoid is hard challenge because it needs to work with a high number of variabilities and then to have riche and diverse data to our disposal. The main results are about the collection and the annotation of natural emotional corpora that have been recorded with different kinds of speakers (children, adults, elderly people) in various environments, and about how reliable are acoustic features across the four variabilities. This analysis led to two interesting aspects: the audio characterisation of a corpus and the drawing of a black list of features which vary a lot. Emotions are ust a part of paralinguistic features that are supported by the audio channel, other paralinguistic features have been studied such as personality and stress in the voice. We have also built automatic emotion recognition and speaker characterisation module that we have tested during realistic interactions. An ethic discussion have been driven on our work.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF