Rehaussement du signal de parole par EMD et opérateur de Teager-Kaiser

The authors would like to thank Professor Mohamed Bahoura from Universite de Quebec a Rimouski for fruitful discussions on time adaptive thresholdingIn this paper a speech denoising strategy based on time adaptive thresholding of intrinsic modes functions (IMFs) of the signal, extracted by empirical mode decomposition (EMD), is introduced. The denoised signal is reconstructed by the superposition of its adaptive thresholded IMFs. Adaptive thresholds are estimated using the Teager–Kaiser energy operator (TKEO) of signal IMFs. More precisely, TKEO identifies the type of frame by expanding differences between speech and non-speech frames in each IMF. Based on the EMD, the proposed speech denoising scheme is a fully data-driven approach. The method is tested on speech signals with different noise levels and the results are compared to EMD-shrinkage and wavelet transform (WT) coupled with TKEO. Speech enhancement performance is evaluated using output signal to noise ratio (SNR) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ) measure. Based on the analyzed speech signals, the proposed enhancement scheme performs better than WT-TKEO and EMD-shrinkage approaches in terms of output SNR and PESQ. The noise is greatly reduced using time-adaptive thresholding than universal thresholding. The study is limited to signals corrupted by additive white Gaussian noise

On the behavior of EMD and MEMD in presence of symmetric alpha-stable noise

EmpiricalMode Decomposition (EMD) and its extended versions such as Multivariate EMD (MEMD) are data-driven techniques that represent nonlinear and non-stationary data as a sum of a finite zero-mean AM-FM components referred to as Intrinsic Mode Functions (IMFs). The aim of this work is to analyze the behavior of EMD and MEMD in stochastic situations involving non-Gaussian noise, more precisely, we examine the case of Symmetric Alpha-Stable noise. We report numerical experiments supporting the claim that both EMD and MEMD act, essentially, as filter banks on each channel of the input signal in the case of Symmetric Alpha Stable noise. Reported results show that, unlike EMD, MEMD has the ability to align common frequency modes across multiple channels in same index IMFs. Further, simulations show that, contrary to EMD, for MEMD the stability property is well satisfied for the modes of lower indices and this result is exploited for the estimation of the stability index of the Symmetric Alpha Stable input signal

Estimation des paramètres d'un processus Symétrique Alpha Stable (S-alpha-Stable) à partir de ses modes empiriques

Dans ce travail nous nous intéressons au problème d’estimation des paramètres d’un processus alpha stable symétrique à partir de ses modes empiriques extraits par la décomposition modale empirique multivariée (MEMD). Nous exploitons le fait que le caractère impulsif du bruit est mieux préservé par ses premiers modes empiriques pour estimer son exposant caractéristique ainsi que son facteur d’échelle. Nous montrons que les paramètres du processus sont mieux estimés à partir de ses modes empiriques que du processus lui-même. Des résultats d’estimation des paramères utilisant le MEMD sont présentés et comparés à ceux des estimateurs basés sur les quantiles et la fonction caractéristique empirique

Estimation des paramètres d'un processus Symétrique Alpha Stable (S-alpha-Stable) à partir de ses modes empiriques

Dans ce travail nous nous intéressons au problème d’estimation des paramètres d’un processus alpha stable symétrique à partir de ses modes empiriques extraits par la décomposition modale empirique multivariée (MEMD). Nous exploitons le fait que le caractère impulsif du bruit est mieux préservé par ses premiers modes empiriques pour estimer son exposant caractéristique ainsi que son facteur d’échelle. Nous montrons que les paramètres du processus sont mieux estimés à partir de ses modes empiriques que du processus lui-même. Des résultats d’estimation des paramères utilisant le MEMD sont présentés et comparés à ceux des estimateurs basés sur les quantiles et la fonction caractéristique empirique

No

L’objectif de cette thèse est d’analyser le comportement de la décomposition modale empirique (EMD) et sa version multivariée (MEMD) dans le cas de processus stochastiques : bruit Gaussien fractionnaire (fGn) et processus symétrique alpha stable (SαS). Le fGn est un bruit large bande généralisant le cas du bruit blanc Gaussien et qui trouve des applications dans de nombreux domaines tels que le trafic internet, l’économie ou le climat. Par ailleurs, la nature «impulsive» d’un certain nombre de signaux (craquement des glaces, bruit des crevettes claqueuses, potentiel de champ local en neurosciences,…) est indéniable et le modèle Gaussien ne convient pas pour leur modélisation. La distribution SαS est une solution pour modéliser cette classe de signaux non-Gaussiens. L’EMD est un outil bien adapté au traitement et à l’analyse de ces signaux réels qui sont, en général, de nature complexe (non stationnaire,non linéaire). En effet, cette technique, pilotée par les données, permet la décomposition d’un signal en une somme réduite de composantes oscillantes, extraites de manière itérative, appelées modes empiriques ou IMFs (Intrinsic Mode Functions). Ainsi, nous avons montré que le MEMD s’organise spontanément en une structure de banc de filtres presque dyadiques. L'auto-similarité en termes de représentation spectrale des modes a aussi été établie. En outre, un estimateur de l’exposant de Hurst, caractérisant le fGn, a été construit et ses performances ont été comparées, en particulier à celles de l’approche ondelettes. Cette propriété de banc de filtres du MEMD a été vérifiée sur des données d'hydrodynamique navale (écoulement turbulent) et leur auto-similarité a été mise en évidence. De plus, l’estimation du coefficient de Hurst a mis en avant l’aspect longue dépendance (corrélation positive) des données. Enfin, l’aspect banc de filtres de l’EMD a été exploité à des fins de filtrage dans le domaine temporel en utilisant une mesure de similarité entre les densités de probabilités des modes extraits et celle du signal d’entrée. Pour éviter le problème du mode mixing de l'EMD standard, une approche de débruitage dans le domaine fréquentiel par une reconstruction complète des IMFs préalablement seuillées a été menée. L’ensemble des résultats a été validé par des simulations intensives (Monte Carlo) et sur des signaux réels.The main contribution of this thesis is aimed towards understanding the behaviour of the empirical modes decomposition (EMD) and its extended versions in stochastic situations

Tatouage Numérique par Schéma de Costa à Structure Fractale Flottante

International audienc

Floating Costa Scheme with Fractal Structure for Information Embedding

Nowadays, multimedia data protection widely uses data hiding technology like Digital Watermarking or steganography. Among the large offer of watermarking techniques several ones are now based on the side information scheme proposed by Costa. These techniques mainly use scalar quantization for embedding a given information. Such solutions have good properties in terms of robustness and capacity but has lack of statistical transparency. In this paper we propose a new watermarking scheme based on a floating quantizer with a fractal structure. The aim of this study is to get rid of the unwanted fluctuations in the probability density function (PDF) of the watermarked signal, caused by the use of a scalar quantizer in the Scalar Costa Scheme approach (SCS). We present here the structure of a Fractal based Costa Scheme (FCS) and detail its performances. Afterwards, we compare the performances of our FCS proposed method with those obtained with the reference SCS. We show that we are able to reduce the statistical distortions obtained with this proposed scheme and keep good robustness properties

Débruitage fréquentiel de signaux par EMD

Dans cet article, nous proposons un nouveau schéma de débruitage des signaux basé sur la décomposition modale empirique associée à une analyse fréquentielle. Le principe de l’approche consiste à seuiller les modes extraits du signal bruité dans le domaine fréquentiel et non dans le domaine temporel comme c’est le cas du débruitage classique. Chaque mode est décomposé en blocs de même taille et le contenu fréquentiel de chacun d’eux est analysé. Le critère de sélection d’un bloc dit"pertinent" repose sur deux seuils, l’un énergétique, le second fréquentiel, seuils obtenus à l’issue d’une phase d’apprentissage. Le signal est alors reconstruit en utilisant tous les modes seuillés. Les performances du nouveau débruitage sont illustrés sur des signaux synthétiques et réels et les résultats comparés à ceux de la littérature.Dans cet article, nous proposons un nouveau schéma de débruitage des signaux basé sur la décomposition modale empirique associée à une analyse fréquentielle. Le principe de l’approche consiste à seuiller les modes extraits du signal bruité dans le domaine fréquentiel et non dans le domaine temporel comme c’est le cas du débruitage classique. Chaque mode est décomposé en blocs de même taille et le contenu fréquentiel de chacun d’eux est analysé. Le critère de sélection d’un bloc dit"pertinent" repose sur deux seuils, l’un énergétique, le second fréquentiel, seuils obtenus à l’issue d’une phase d’apprentissage. Le signal est alors reconstruit en utilisant tous les modes seuillés. Les performances du nouveau débruitage sont illustrés sur des signaux synthétiques et réels et les résultats comparés à ceux de la littérature