Séparation des densités spectrales de puissance de sources acoustiques à l'aide d’une approche bayésienne et l’application de d’un a priori parcimonieux

International audienceActive research is ongoing to improve the design of different patterns of aircrafts including innovative devices of noise reduction often assessed during experiments conducted with scaled models in wind tunnels or in situ with real aircrafts. Source localization methods play a fundamental role to identify the source locations which are at the origin of the annoyance. Another topic for these experiments is the establishment of theoretical models, requiring a fine picture of the Power Spectral Densities (PSDs) of the main sound sources. The topic is to extract the PSDs of the primary source signals from, the PSDs of the measured mixtures. Blind signal separation techniques seem to be suited for this problem. Among the numerous existing methods, the Bayesian separation approach has the advantage of incorporating relevant information about the PSDs of the sources, and the mixing systems to help the separation process. This approach is enforced to the separation of the PSDs of primary source signals recorded by an array of microphones during tests performed in an anechoic chamber with tonal, narrow-band and broadband acoustic sources. The Signal-to-Distortion Ratio (SDR) allows to show that the separation results are better when sparsity priors are used to describe the source PSDs rather than Gaussian ones for all the scenarios of mixtures considered in the article. We demonstrate that the SRD decreases in a similar manner as the measure of the sparseness of the PSDs of the acoustic sources.Des recherches actives sont en cours pour améliorer la conception de différents modèles d’avions, y compris des dispositifs innovants de réduction du bruit souvent évalués lors d’expériences menées avec des modèles réduits en soufflerie ou in situ sur avions à l’échelle un. Les méthodes de localisation de source jouent un rôle fondamental pour identifier les emplacements de source qui sont à l’origine de la gêne acoustique. Un autre objectif de ces expériences est la mise en place de modèles théoriques, nécessitant une image fine des densités spectrales de puissance (PSD) des principales sources sonores. L’objectif suivi est d’extraire les PSDs des signaux de source primaire à partir des PSDs des mélanges mesurés. Les techniques de séparation des signaux aveugles semblent convenir pour résoudre ce problème. Parmi les nombreuses méthodes existantes, l’approche de séparation bayésienne a l’avantage d’incorporer des informations pertinentes sur les PSDs des sources et les systèmes de mélange pour faciliter le processus de séparation. Cette approche est appliquée à la séparation des PSDs des signaux de source primaire enregistrés par un réseau de microphones lors de tests effectués dans une chambre anéchoïque avec des sources acoustiques tonales, à bande étroite et à large bande. Le rapport signal / distorsion (SDR) permet de montrer que les résultats de séparation sont meilleurs lorsqu’un a priori parcimonieux est utilisé pour décrire les PSDs de source plutôt qu’un a priori gaussien pour tous les scénarios de mélanges considérés dans l’article. Nous démontrons que le SRD diminue de manière similaire à la mesure du taux de parcimonie des PSDs des sources acoustiques

Far-Field Pressure Estimation of a plate from the Interpolated Acceleration Distribution

International audienc

Aero-acoustics source separation with sparsity inducing priors in the frequency domain

International audienceThe characterization of acoustic sources is of great interest in many industrial applications, in particular for the aeronautic or automotive industry for the development of new products. While localization of sources using observations from a wind tunnel is a well-known subject, the characterization and separation of the sources still needs to be explored. We present here a Bayesian approach for sources separation. Two prior modeling of the sources are considered: a sparsity inducing prior in the frequency domain and an auto-regressive model in the time domain. The proposed methods are evaluated on synthetic data simulating noise sources emitting from an airfoil inside a wind tunnel

A review of acoustic imaging methods using phased microphone arrays

Phased microphone arrays have become a well-established tool for performing aeroacoustic measurements in wind tunnels (both open-jet and closed-section), flying aircraft, and engine test beds. This paper provides a review of the most wellknown and state-of-the-art acoustic imaging methods and recommendations on when to use them. Several exemplary results showing the performance of most methods in aeroacoustic applications are included. This manuscript provides a general introduction to aeroacoustic measurements for non-experienced microphone-array users as well as a broad overview for general aeroacoustic experts