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We present a new development of microstrip antenna structure combining a simple circular structure with a ring antenna structure as the parasitic element to improve the antenna gain and bandwidth for 5G mobile application. The proposed antenna was fed by a 50Ω microstrip feeding line due to its advantages in performance. The antenna was designed and simulated using a single substrate with double layered copper (top and bottom) with the radiating patch on the top layer and full ground on the bottom layer of the same substrate. Three antennas have been designed namely; design1, design2 and design3 to complete the research works.The antennas ware simulated and optimized at 18 GHz using Computer Simulation Technology (CST) with permittivity, r = 2.2 and thickness, h = 1.57mm on low-loss material Roger RT-Duroid 5880 substrate. The antennas ware reasonably well matched at their corresponding frequency of operations. The simulation and measurement results have shown that the antenna works well. The simulation results have shown that the three antennas works well at the selected frequency. The final simulated antenna for design1, design2 and design3 has been fabricated to measure the performance and also to validate the simulation result with the measurement result. The measurement data for antenna design1, design2 and design3 shows frequency shift of 3% from the simulation result. The final protype of design3 gives 6.6dB gain, -14.51dB return loss, 180MHz bandwidth, and antenna efficiency of 53.9%. All three antennas ware measured using Vector network analyzer (VNA) and Anechoic chamber.

In the late 1970's and early 1980's, Jing-Yau Chung along with Joseph Pope published several external General Motors reports on the then novel measurement of sound intensity (SI) using the two-microphone, cross-spectral method. Application of this measurement method was then extended to sound intensity measurements in flow. Through component wind tunnel measurements, it was determined that the intensity of noise sources could be accurately measured up to a level of 15 dB below the sound pressure level generated by flow noise on microphones. An initial application of this method was to the identification of noise sources alongside rolling truck tires. It was then extended to the measurement of the aerodynamic noise generated by protrusions added to automotive vehicle designs. These included items such as outside rearview mirrors, windshield wipers, A-pillar offsets, grille whistles, roof racks, underbodies, and fixed-mast radio antennas. Many of these could be applied on the early full-size clay models or other mock-ups as well as actual vehicles. An application of sound intensity was the development of the straked antenna design leading to a GM Defensive Patent and its now universal application to virtually all vehicles with simple fixed-mast antennas. The development of this design is highlighted along with the background on the application of sound intensity to measurements in air flow.

This paper introduces passive wireless telemetry based operation for high frequency acoustic sensors. The focus is on the development, fabrication, and evaluation of wireless, batteryless SAW-IDT MEMS microphones for biomedical applications. Due to the absence of batteries, the developed sensors are small and as a result of the batch manufacturing strategy are inexpensive which enables their utilization as disposable sensors. A pulse modulated surface acoustic wave interdigital transducer (SAW-IDT) based sensing strategy has been formulated. The sensing strategy relies on detecting the ac component of the acoustic pressure signal only and does not require calibration. The proposed sensing strategy has been successfully implemented on an in-house fabricated SAW-IDT sensor and a variable capacitor which mimics the impedance change of a capacitive microphone. Wireless telemetry distances of up to 5 centimeters have been achieved. A silicon MEMS microphone which will be used with the SAW-IDT device is being microfabricated and tested. The complete passive wireless sensor package will include the MEMS microphone wire-bonded on the SAW substrate and interrogated through an on-board antenna. This work on acoustic sensors breaks new ground by introducing high frequency (i.e., audio frequencies) sensor measurement utilizing SAW-IDT sensors. The developed sensors can be used for wireless monitoring of body sounds in a number of different applications, including monitoring breathing sounds in apnea patients, monitoring chest sounds after cardiac surgery, and for feedback sensing in compression (HFCC) vests used for respiratory ventilation. Another promising application is monitoring chest sounds in neonatal care units where the miniature sensors will minimize discomfort for the newborns.

ABSTRACT Acoustic communications often have limited data rates because of the intrinsically low frequencies. Exploring new spatial modes to increase data bandwidth at fixed frequency is a possible solution to this problem. Here, we demonstrate acoustic wave chirality transmission between two reciprocal metamaterial vortex wave antennas, generating and sensing transmitted acoustic wave chirality through the sub-wavelength geometry of the system. By adding an acoustic leaky wave surface to a ring resonator waveguide, acoustic vortex waves with positive or negative integer mode chirality are independently radiated and detected using a small number of microphones. Through computational simulation and experimental verification, using three-dimensional printed waveguides, we show that the vortex mode chirality can be transferred between two opposing acoustic vortex wave antennas across a small unguided air gap. We also show that emission into an external waveguide can provide long distance data transmission. This demonstrates the first use of metamaterial vortex wave antennas as chiral, mode multi-channel data transceivers.

In recent years, the current technological improvements of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have allowed more and more efficient use for applications ranging from simple amateur shooting to more professional tasks. Being handy, drones can easily fly near sensitive sites, such as power plants, airports or ministries. It is therefore necessary to develop systems able to keep watch such sites. However, the size and the composition of these devices make optical or electromagnetic systems inefficient for their detection. This study proposes an alternative exploiting the sound wave emitted by their motorization and / or their aerodynamic whistling. For this, an acoustic antenna with few microphones was sized to be sensitive to frequencies emitted by a drone. Firstly, an experimental analysis on the noise made by a drone was carried out. The results allowed us to settle the geometry of the antenna in order to process localization. Two methods of location are used. The first is based on an energy approach providing the acoustic field reconstruction in all directions of space. The second estimates the position of the source by inverting a system exploiting the arrival time differences of the acoustic wave between different pairs of microphones. Numerical simulations, supported by a measurement campaign, make it possible to highlight the performance of the methods used.

This paper is devoted to the sensor selection problem. A broadband receiver beamforming working in a near-field is considered. The system response should be as close as possible to the desired one, which is optimized in the sense of L2 norm. The problem considered is at least NP-hard. Therefore, the branch-and-bound algorithm is developed to solve the problem. The proposed approach is universal and can be applied not only to microphone arrays but also to antenna arrays; that is, the methodology for the generation of consecutive solutions can be applied to different types of sensor selection problems. Next, for a larger microphone array, an efficient metaheuristic algorithm is constructed. The algorithm implemented is a hybrid genetic algorithm based on the ITÖ process. Numerical experiments show that the proposed approach can be successfully applied to the sensor selection problem.

The measurement of the absorption coefficient of acoustic materials is usually performed in an impedance tube under normal incidence on a small sample, or in a reverberant room under diffuse field incidence on a large sample of material. Both methods are prone to well-documented experimental limitations and errors. The approach proposed here uses a virtual source antenna (a point source moved at successive positions) over a material sample typically 1 to 4 m2 in size, and a fixed microphone pair directly above the material surface. Several methods have been tested to reconstruct the absorption coefficient under oblique plane wave or diffuse field incidence. Among these, the inversion of the Allard propagation model over an absorbing plane, in order to extract the material properties (complex wavenumber and density) from measured microphone transfer functions, is presented here. Absorption coefficients are shown for various acoustic materials.

La directivité d'une source sonore intervient dans de nombreuses applications en acoustique, allant de la compréhension des phénomènes physiques aéro-acoustiques jusqu'à la reproduction sonore spatialisée. Pour estimer expérimentalement cette signature spatiale, il est d’usage de déployer les microphones de sorte à englober partiellement ou totalement les sources. Le rayonnement acoustique est ainsi capté dans toutes les directions de l'espace. Sur ce principe, nous proposons dans ce manuscrit le développement d'un réseau microphonique 3D de grandes dimensions. L'antenne baptisée MODO ("Les Murs Ont Des Oreilles") comprend un total de 1024 MEMS digitaux, répartis sur les murs et les parois d'une salle rectangulaire classique. Pour localiser les sources acoustiques et caractériser leur directivité, nous résolvons le problème inverse associé sous contrainte de parcimonie structurée. La méthode choisie exploite le faible nombre de sources dans la salle, autorisant une représentation parcimonieuse du champ sonore mesuré. Le formalisme des harmoniques sphériques est utilisé pour décomposer efficacement la directivité des sources et les composantes élémentaires de rayonnement qui la compose. Les trajets de propagation acoustique sont modélisés via l'intégration des fonctions de transfert de la salle, qui sont synthétisées grâce au principe des antennes virtuelles. Nous validons la méthode de caractérisation proposée sur des sources directives connues, dont la directivité est étalonnée au préalable à l'aide d'une antenne sphérique d'ordre élevé
Knowing the directivity pattern of an acoustic source is useful in many applications in acoustics. To experimentally estimate the spatial signature, it is common to deploy microphones partially or totally surrounding the source. The acoustic radiation is then captured in all possible directions. In this thesis, we discuss the development of a large-scale 3D microphone array. This array, named "MODO" ("Les Murs Ont Des Oreilles", or, "The Walls Have Ears"), is comprised of 1024 digital MEMS microphones, flush mounted on the walls and the ceiling of a typical shoe-box room. In order to localize the sources and identify their directivity pattern, we solve the associated inverse problem under block-sparsity constraints. The chosen method exploits the small number of sources inside the room, allowing a sparse representation of the measured sound field. We use the spherical harmonics formalism to efficiently describe the directivity of the sources and their individual contributions to the radiation pattern. The acoustic path is modelled via integration of room transfer functions, synthesized with the mirror microphone method. We validated the proposed characterization method \textit{in situ} by comparison with known directivity patterns, calibrated using a high order spherical microphone array in controlled conditions

Le traitement d’antenne réalisé par un réseau de microphones permet l’extraction d’un signal cible dans un environnement bruité. Dans ce travail, une calibration automatique est proposée pour supprimer la différence de gain entre les microphones tout en gardant la même puissance moyenne en sortie de l'antenne fixe. Deux nouveaux contrôleurs de mode d'adaptation (AMC pour Adaptation Mode Controller) sont proposés pour la mise à jour des coefficients des filtres suivant la situation détectée (présence de signal cible ou d’interférence). Ces AMC sont basés sur une estimation du rapport signal-à-interférence. Les résultats des évaluations dans un environnement réel montrent que les AMC proposés contribuent à une meilleure qualité du signal de sortie ainsi qu'à une augmentation du taux de reconnaissance vocale pouvant atteindre 31% en comparaison d’un AMC conventionnel. Ces systèmes sont intégrés au robot PaPeRo développé par NEC et destiné à vivre en interaction avec les humains.

Ces travaux de thèse se concentrent sur le traitement automatique de la parole, et plus particulièrement sur la diarisation en locuteurs. Cette tâche nécessite de segmenter le signal afin d'identifier des évènements tels que la présence de parole, de parole superposée ou de changements de locuteur. Cette recherche se focalise sur le cas où le signal est capté par un dispositif placé au centre d'un groupe de locuteurs, comme lors de réunions. Ces conditions entraînent une dégradation de la qualité des signaux en raison de l'éloignement des sources sonores (parole distante).Afin de pallier cette dégradation, une approche consiste à enregistrer le signal à l'aide d'un ensemble de microphones formant une antenne acoustique. Le signal multicanal obtenu permet d'obtenir des informations sur la répartition spatiale du champ acoustique. Deux axes de recherche sont explorés pour la segmentation de la parole à l'aide d'antecnnes de microphones.Le premier axe introduit une méthode combinant des caractéristiques acoustiques avec des caractéristiques spatiales. Un nouveau jeu de caractéristiques, basé sur le formalisme des harmoniques circulaires, est proposé. Cette approche améliore les performances de segmentation en conditions distantes, tout en réduisant le nombre de paramètres des modèles et en garantissant une certaine robustesse en cas de désactivation de certains microphones.Le second axe propose plusieurs approches de combinaison des canaux en utilisant des mécanismes d'auto-attention. Différents modèles, inspirés d'une architecture existante, sont développés. La combinaison de canaux améliore également la segmentation en conditions distantes. Deux de ces approches rendent l'extraction de caractéristiques plus interprétable. Les systèmes de segmentation de la parole distante proposés améliorent également la diarisation en locuteurs.La combinaison de canaux montre une faible robustesse en cas de changement de géométrie de l'antenne en phase d'évaluation. Pour y remédier, une procédure d'apprentissage est proposée, qui améliore la robustesse en présence d'une antenne non conforme.Finalement, les travaux menés ont permis d'identifier un manque dans les jeux de données publics disponibles pour le traitement automatique de la parole distante. Un protocole d'acquisition est introduit pour l'acquisition de signaux en réunions et intégrant l'annotation de la position des locuteurs en plus de la segmentation.En somme, ces travaux visent à améliorer la qualité de la segmentation de la parole distante multicanale. Les méthodes proposées exploitent l'information spatiale fournie par les antennes de microphones en garantissant une certaine robustesse au nombre de microphones disponibles
This thesis work focuses on automatic speech processing, and more specifically on speaker diarization. This task requires the signal to be segmented to identify events such as voice activity, overlapped speech, or speaker changes. This work tackles the scenario where the signal is recorded by a device located in the center of a group of speakers, as in meetings. These conditions lead to a degradation in signal quality due to the distance between the speakers (distant speech).To mitigate this degradation, one approach is to record the signal using a microphone array. The resulting multichannel signal provides information on the spatial distribution of the acoustic field. Two lines of research are being explored for speech segmentation using microphone arrays.The first introduces a method combining acoustic features with spatial features. We propose a new set of features based on the circular harmonics expansion. This approach improves segmentation performance under distant speech conditions while reducing the number of model parameters and improving robustness in case of change in the array geometry.The second proposes several approaches that combine channels using self-attention. Different models, inspired by an existing architecture, are developed. Combining channels also improves segmentation under distant speech conditions. Two of these approaches make feature extraction more interpretable. The proposed distant speech segmentation systems also improve speaker diarization.Channel combination shows poor robustness to changes in the array geometry during inference. To avoid this behavior, a learning procedure is proposed, which improves the robustness in case of array mismatch.Finally, we identified a gap in the public datasets available for distant multichannel automatic speech processing. An acquisition protocol is introduced to build a new dataset, integrating speaker position annotation in addition to speaker diarization.Thus, this work aims to improve the quality of multichannel distant speech segmentation. The proposed methods exploit the spatial information provided by microphone arrays while improving the robustness in case of array mismatch

Ce travail de thèse traite du développement d’une antenne microphonique compacte et d’une chaîne de traitement du signal dédiée, pour la reconnaissance et la localisation angulaire de cibles aériennes. L’approche globale proposée consiste en une détection initiale de cible potentielle, la localisation et le suivi de la cible, et une détection affinée par un filtrage spatial adaptatif informé par la localisation de la cible. Un algorithme original de localisation goniométrique est proposé. Il utilise l’algorithme RANSAC sur des données pression-vitesse large bande [100 Hz - 10 kHz], estimées en temps réel, dans le domaine temporel, par des différences et sommes finies avec des doublets de microphones à espacements inter-microphoniques adaptés à la fréquence. L’extension de la bande passante de l’antenne en hautes fréquences est rendue possible par l’utilisation de différences finies d’ordre élevé, ou de variantes de la méthode PAGE (Phase and Amplitude Gradient Estimation) adaptées à l’antenne développée. L’antenne acoustique compacte ainsi développée utilise 32 microphones MEMS numériques répartis dans le plan horizontal sur une zone de 7.5 centimètres, selon une géométrie d’antenne adaptée aux l’algorithmes de localisation et de filtrage spatial employés. Des essais expérimentaux de localisation et de suivi de trajectoire contrôlée par une sphère de spatialisation dans le domaine ambisonique ont montré une erreur de localisation moyenne de 4 degrés. Une base de données de signatures acoustiques de drones en vol a été créée, avec connaissance de la position du drone par rapport à l’antenne microphonique apportée par des mesures GPS. L’augmentation des données par bruitage artificiel, et la sélection dedescripteurs acoustiques par des algorithmes évolutionnistes, ont permis de détecter un drone inconnu dans un environnement sonore inconnu jusqu’à 200 mètres avec le classifieur JRip. Afin de faciliter la détection et d’en augmenter la portée, l’étape de détection initiale est précédée d’une formation de voies différentielle dans 4 directions principales (nord, sud, est, ouest), et l’étape de détection affinée est précédée d’une formation de voies de Capon informée par la localisation et le suivi de la cible à identifier
This thesis deals with the development of a compact microphone array and a dedicated signal processing chain for aerialtarget recognition and direction of arrival (DOA) estimation. The suggested global approach consists in an initial detection ofa potential target, followed by a DOA estimation and tracking process, along with a refined detection, facilitated by adaptivespatial filtering. An original DOA estimation algorithm is proposed. It uses the RANSAC algorithm on real-time time-domainbroadband [100 Hz - 10 kHz] pressure and particle velocity data which are estimated using finite differences and sums ofsignals of microphone pairs with frequency-dependent inter-microphone spacings. The use of higher order finite differences, or variants of the Phase and Amplitude Gradient Estimation (PAGE) method adapted to the designed antenna, can extend its bandwidth at high frequencies. The designed compact microphone array uses 32 digital MEMS microphones, horizontally disposed over an area of 7.5 centimeters. This array geometry is suitable to the implemented algorithms for DOA estimation and spatial filtering. DOA estimation and tracking of a trajectory controlled by a spatialization sphere in the Ambisonic domain have shown an average DOA estimation error of 4 degrees. A database of flying drones acoustic signatures has been set up, with the knowledge of the drone’s position in relation to the microphone array set out by GPS measurements. Adding artificial noise to the data, and selecting acoustic features with evolutionary programming have enabled the detection of an unknown drone in an unknown soundscape within 200 meters with the JRip classifier. In order to facilitate the detection and extend its range, the initial detection stage is preceded by differential beamforming in four main directions (north, south, east, west), and the refined detection stage is preceded by MVDR beamforming informed by the target’s DOA

L'utilisation de réponses impulsionnelles spatiales de salles (spatial room impulse response, SRIR) dans la reproduction d'effets de réverbération de salle tri-dimensionnels connaît aujourd'hui une réelle démocratisation grâce à la commercialisation répandue d'antennes sphériques de microphones (spherical microphone array, SMA) et à une capacité de calcul numérique en croissance continue. Ces SRIR peuvent reproduire des effets de réverbération spatialisés sur des dispositifs immersifs ("surround-sound") à travers des convolutions multicanal de plus en plus performantes. De cette utilisation découle naturellement une demande pour des techniques d'analyse et de traitement non seulement capables d'assurer une reproduction fidèle, mais qui pourraient éventuellement aussi servir à contrôler différentes modifications de la SRIR de façon plus créative que réaliste. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est de développer un environnement complet d'analyse, de traitement, et de manipulation temps-fréquence-espace de SRIR. Les outils d'analyse doivent mener à une modélisation approfondie permettant ensuite un traitement de la mesure vis-à-vis de ses limitations intrinsèques (conditions de mesure, accumulation de bruit de fond, etc.) ainsi qu'une capacité à faire évoluer certaines caractéristiques de l'effet de réverbération décrit par la SRIR. Ces caractéristiques peuvent être tout à fait objectives, c'est-à-dire explicitement reliées à différents paramètres du modèle, ou alors plutôt informées par une connaissance de la perception humaine de l'acoustique des salles. Les aspects théoriques de ce projet de recherche sont présentés en deux parties principales. Dans un premier temps, le modèle de signal de SRIR sous-jacent est décrit en s'inspirant directement des approches historiques dans les domaines de la réverbération artificielle et le traitement de SMA, tout en y proposant plusieurs extensions. Le modèle de signal est alors exploité afin de définir les méthodes d'analyse qui forment le noyau du cadre de traitement-manipulation final. Ces méthodes se focalisent particulièrement sur (a) l'identification du "temps de mélange" décrivant le moment de transition entre les premières réflexions et la réverbération tardive, (b) la génération d'une cartographie temps-espace des premières réflexions, et (c) l'estimation des paramètres régissant la décroissance exponentielle de l'enveloppe d'énergie de la réverbération tardive, à la fois en fréquence et en direction. La définition d'une procédure de génération de représentations directionnelles de SRIR (directional room impulse response, DRIR) est aussi nécessaire pour pouvoir prendre en compte la dépendance directionnelle de ces propriétés. En seconde partie, les paramètres de modélisation explicités par les méthodes d'analyse sont exploités à des fins soit de traitement (c'est-à-dire tenter de corriger certaines des limitations inhérentes au processus de mesure par SMA), soit de manipulation ou de modification plus créative de la SRIR. Deux méthodes de traitement sont développées en particulier : (1) une procedure d'atténuation de bruits non stationnaires agissant directement sur les signaux de mesure par balayages de fréquence exponentiels (exponential sweep method, ESM) répétés, et (2) une technique de débruitage basée sur une extrapolation et une resynthèse de la queue de réverbération tardive. Les descriptions théoriques ainsi complétées, les principales méthodes d'analyse ainsi que la génération de DRIR et le débruitage sont sujets à une série de tests de validation au cours desquels des SRIR simulées sont utilisées afin d'évaluer la performance, les limitations, et la paramétrisation des différentes techniques. Ces sous-études permettent à chaque méthode d'être vérifiée individuellement, et donnent un aperçu détaillé du fonctionnement interne des outils d'analyse. Enfin, une vue d'ensemble de l'environnement d'analyse-traitement-manipulation est obtenue [...]
The use of spatial room impulse responses (SRIR) for the reproduction of three-dimensional reverberation effects through multi-channel convolution over immersive surround-sound loudspeaker systems has become commonplace within the last few years, thanks in large part to the commercial availability of various spherical microphone arrays (SMA) as well as a constant increase in computing power. This use has in turn created a demand for analysis and treatment techniques not only capable of ensuring the faithful reproduction of the measured reverberation effect, but which could also be used to control various modifications of the SRIR in a more "creative" approach, as is often encountered in the production of immersive musical performances and installations. Within this context, the principal objective of the current thesis is the definition of a complete space-time-frequency framework for the analysis, treatment, and manipulation of SRIRs. The analysis tools should lead to an in-depth model allowing for measurements to first be treated with respect to their inherent limitations (measurement conditions, background noise, etc.), as well as offering the ability to modify different characteristics of the final reverberation effect described by the SRIR. These characteristics can be either completely objective, even physical, or otherwise informed by knowledge of human auditory perception with regard to room acoustics. The theoretical work in this research project is therefore presented in two main parts. First, the underlying SRIR signal model is described, heavily inspired by the historical approaches from the fields of artificial reverberation synthesis and SMA signal processing, while at the same time (incrementally) extending both. The signal model is then used to define the analysis methods that form the core of the final framework; these focus particularly on (a) identifying the "mixing time" that defines the moment of transition between the early reflection and late reverberation regimes, (b) obtaining a space-time cartography of the early reflections, and (c) estimating the frequency- and direction-dependent properties of the late reverberation's exponential energy decay envelope. In order to account for the directional dependence of these properties, a procedure for generating directional SRIR representations (i.e. directional room impulse responses, DRIR) that guarantee the preservation of certain fundamental reverberation properties must also be defined. In the second part, the model parameters made explicit by the analysis methods are exploited in order to either treat (i.e. attempt to correct some of the inevitable limitations inherent to the SMA measurement process) or more creatively manipulate and modify the SRIR. Two treatment methods in particular are developed in this thesis: (1) a pre-analysis procedure acting directly on repeated exponential sweep method (ESM) SMA measurement signals in an attempt to simultaneously increase the resulting SRIR's signal-to-noise ratio (SNR) while reducing its vulnerability to non-stationary noise events, and (2) a post-analysis denoising technique based on replacing the SRIR's background noise floor with a resynthesized extrapolation of the late reverberation tail. The theoretical descriptions thus complete, the main analysis methods as well as the DRIR generation and the denoising treatment procedures are then subjected to a series of validation tests, wherein simulated SRIRs (or parts thereof) are used to evaluate the performance, discuss the limitations, and parameterize the implementation of the different techniques. These sub-studies allow each method to be individually verified, resulting in a comprehensive investigation into the inner workings of the analysis toolbox (as well as the denoising process). Finally, to provide a concluding overview of the complete analysis-treatment-manipulation framework, similar studies are carried out using examples of real-world [...]

Ces travaux de thèse portent sur l’identification acoustique de drones en vue du dimensionnement d’une antenne avec peu de microphones (jusqu'à 10) et adaptée aux fréquences émises pour la localisation et le suivi de ces appareils. Des mesures de caractérisation ont mis en évidence la structure harmonique inhérente au signal émis par les systèmes de propulsion des drones. Une étape de filtrage précédant la localisation, adaptée à ce type de signal, est proposée. Elle consiste en une détection de la fréquence fondamentale par l'algorithme HPS (Harmonic Product Spectrum) et d'une série de filtres passe-bande pour conserver les harmoniques utiles du signal. Deux méthodes de localisation sont confrontées au travers de simulations numériques et de mesures expérimentales. La première est la formation de voies appliquée dans le domaine temporel. Usuellement employée pour la localisation angulaire de sources, elle est étendue pour une localisation dans l'espace 3D. La seconde, appelée goniométrie acoustique, estime la position angulaire de la cible comme solution d'un problème inverse. Un filtre de Kalman est ensuite utilisé pour assurer le suivi de la cible. Une campagne de mesures expérimentales a permis d'établir une base de données du déplacement d’un petit drone quadrimoteur pour différentes trajectoires. L'analyse des données a montré qu’un faible nombre d'harmoniques (de 3 à 6) dans le spectre du signal de la source à localiser est suffisant pour estimer la position d'une source sans perte significative en précision relativement à une localisation sans traitement. Le choix de cette stratégie se justifie pour la localisation et le suivi en présence de plusieurs drones
This thesis work focuses on the acoustic identification of drones in order to design an array with few microphones (up to 10) and adapted to the frequencies emitted for localizing and tracking these devices. Characterization measurements have shown the inherent harmonic structure of the signal emitted by the UAV propulsion systems. A filtering step before the localization, adapted to this type of signal, is proposed. It consists of the detection of the fundamental frequency by the HPS (Harmonic Product Spectrum) algorithm and a series of bandpass filters to preserve the useful harmonics of the signal. Two methods of localization are compared through numerical simulations and experimental measurements. The first is beamforming in the time domain. Usually used for angular source localization, it is extended for localization in 3D space. The second, called acoustic goniometry, estimates the angular position of the target as a solution to an inverse problem. A Kalman filter is then used to track the target. An experimental measurement campaign made it possible to establish a database of the displacement of a small four-engine drone for different trajectories. Data analysis showed that a small number of harmonics (3 to 6) in the signal spectrum of the source to be located is sufficient to estimate the position of a source without significant loss in accuracy relative to a location without processing. The choice of this strategy is justified for localization and tracking in the presence of several drones

Le secteur des transports ferroviaires en France est marqué par un dynamisme lié notamment à l'essor du réseau à grande vitesse et à la réimplantation du tramway dans de nombreuses agglomérations. Dans ce contexte, la réduction des nuisances sonores apparaît comme un enjeu majeur pour son développement. Afin d'agir efficacement à la source, il est indispensable d'identifier et d'étudier précisément les sources responsables de ces nuisances au passage des véhicules. Parmi les approches possibles, les antennes microphoniques et les traitements associés sont particulièrement adaptés à la caractérisation des sources ponctuelles mobiles, omnidirectionnelles et décorrélées.Pour les vitesses inférieures à 300 km/h, le bruit de roulement constitue la source principale du bruit ferroviaire ; il résulte du rayonnement acoustique des éléments tels que les roues, le rail et les traverses. Le rail, dont la contribution au bruit de roulement est prépondérante aux moyennes fréquences (entre 500 He et 1000 Hz environ), est une source étendue et cohérente pour laquelle les principes classiques de traitement d'antenne ne sont pas adaptés.La méthode de caractérisation proposée dans cette thèse est une méthode inverse d'optimisation paramétrique utilisant les signaux acoustiques issus d'une antenne microphonique. Les paramètres inconnus d'un modèle vibro-acoustique sont estimés par minimisation d'un critère des moindres carrés sur les matrices spectrales mesurée et modélisée au niveau de l'antenne. Dans le modèle vibro-acoustique, le rail est assimilé à un monopôle cylindrique dont la distribution longitudinale d'amplitude est liée à celle des vitesses vibratoires. Pour le calcul de ces vitesses, les différents modèles proposés mettent en évidence des ondes vibratoires se propageant dans le rail de part et d'autre de chaque excitation. Chacune de ces ondes est caractérisée par une amplitude au niveau de l'excitation, un nombre d'onde structural réel et une atténuation. Ces paramètres sont estimés par minimisation du critère, puis utilisés pour reconstruire le champ acoustique.Dans un premier temps, des simulations sont réalisées pour juger des performances de la méthode proposée, dans le cas d'excitations ponctuelles verticales. En particulier, sa robustesse est testée en présence de bruit ou d'incertitudes sur les paramètres supposés connus du modèle. Les effets de l'utilisation de modèles dégradés sont également étudiés. Concernant l'estimation des amplitudes, les résultats ont montré que la méthode est particulièrement robuste et efficace pour les excitations les plus proches de l'antenne. En revanche, pour l'estimation des autres paramètres, les performances sont supérieures pour les positions d'antenne excentrées. De manière générale, le nombre d'onde est correctement estimé sur l'ensemble des fréquences étudiées. Dans les cas à faible atténuation, un traitement classique par formation de voies en ondes planes suffit. En ce qui concerne l'estimation de l'atténuation, la faible sensibilité du critère limite l'efficacité de la méthode proposée.Enfin, certains résultats obtenus à partir des simulations ont été vérifiés lors de mesures in situ. L'excitation d'un rail expérimental par un marteau de chocs a tout d'abord permis de valider le modèle vibratoire pour la flexion verticale. Pour tester la méthode d'optimisation paramétrique, le rail a également été excité verticalement à l'aide d'un pot vibrant. Les principaux résultats des simulations ont été retrouvés, et des comportements particuliers relatifs à la présence de plusieurs ondes dans le rail ont été observés, ouvrant des perspectives de généralisation du modèle vibratoire utilisé.

Un grand nombre d’appareils que nous utilisons au quotidien embarque un ou plusieurs microphones afin de rendre possible leur utilisation par commande vocale. Le réseau de microphones que l’on peut former avec ces appareils est ce qu’on appelle une antenne acoustique ad-hoc (AAAH). Une étape de rehaussement de la parole est souvent appliquée afin d’optimiser l’exécution des commandes vocales. Pour cela, les AAAH, de par leur flexibilité d’utilisation, leur large étendue spatiale et la diversité de leurs enregistrements, offrent un grand potentiel. Ce potentiel est néanmoins difficilement exploitable à cause de la mobilité des appareils, leur faible puissance et les contraintes en bande passante. Ceslimites empêchent d’utiliser les algorithmes de rehaussement de la parole « classiques » qui reposent sur un nœud de fusion et requièrent de fortes puissances de calcul.Cette thèse propose de rallier le domaine de l’apprentissage profond à celui des AAAH, en conciliant la puissance de modélisation des réseaux de neurones (RN) à la flexibilité d’utilisation des AAAH. Pour cela, nous présentons un système distribué de rehaussement de la parole. Il est distribué en cela que la contrainte d’un centre de fusion est levée. Des signaux dits compressés, échangés entre les nœuds, permettent de véhiculer l’information spatiale tout en réduisant la consommation en bande passante. Des RN sont utilisés afin d’estimer les coefficients d’un filtre de Wiener multicanal. Une analyse empirique détaillée de ce système est conduite à la fois sur données synthétiques et sur données réelles afin de valider son efficacité et de mettre en évidence l’intérêt d’utiliser conjointement des RN et des algorithmes distribués classiques de rehaussement de la parole. Nous montrons ainsi que notre système obtient des performances équivalentes à celles de l’état de l’art, tout en étant plus flexible et en réduisant significativement la complexité algorithmique.Par ailleurs, nous développons notre solution pour l’adapter à des conditions d’utilisation propres aux AAAH. Nous étudions son comportement lorsque le nombre d’appareils de l’AAAH varie, et nous comparons l’influence de deux mécanismes d’attention, l’un d’attention spatiale et l’autre d’auto-attention. Les deux mécanismes d’attention rendent notre système résilient à un nombre variable d’appareils et les poids du mécanisme d’auto-attention révèlent l’utilité de l’information convoyée par chaque signal. Nous analysons également le comportement de notre système lorsque les signaux des différents appareils sont désynchronisés. Nous proposons une solution pour améliorer les performances de notre système en conditions asynchrones, en présentant un autre mécanisme d’attention. Nous montrons que ce mécanisme d’attention permet de retrouver un ordre de grandeur du décalage d’horloge entre les appareils d’une AAAH. Enfin, nous montrons que notre système est une solution viable pour la séparation de sources de parole. Même avec des RN d’architecture simple, il est capable d’exploiter efficacement l’information spatiale enregistrée par tous les appareils d’une AAAH dans une configuration typique de réunion
More and more devices we use in our daily life are embedded with one or more microphones so that they can be voice controlled. Put together, these devices can form a so-called ad-hoc microphone array (AHMA). A speech enhancement step is often applied on the recorded signals to optimise the execution of the voice commands. To this effect, AHMAs are of high interest because of their flexible usage, their wide spatial coverage and the diversity of their recordings. However, it is challenging to exploit the potential of mbox{AHMAs} because devices that compose them may move and have a limited power and bandwidth capacity. Because of these limits, the speech enhancement solutions deployed in ``classic'' microphone arrays, relying on a fusion center and high processing loads, cannot be afforded.This thesis combines the modelling power of deep neural networks (DNNs) with the flexibility of use of AHMAs. To this end, we introduce a distributed speech enhancement system, which does not rely on a fusion center. So-called compressed signals are sent among the nodes and convey the spatial information recorded by the whole AHMA, while reducing the bandwidth requirements. DNNs are used to estimate the coefficients of a multichannel Wiener filter. We conduct an empirical analysis of this sytem, both on synthesized and real data, in order to validate its efficiency and to highlight the benefits of jointly using DNNs and distributed speech enhancement algorithms. We show that our system performs comparatively well compared with a state-of-the-art solution, while being more flexible and significantly reducing the computation cost.Besides, we develop our solution to adapt it to the typical usage conditions of mbox{AHMAs}. We study its behaviour when the number of devices in the AHMA varies. We introduce and compare a spatial attention mechanism and a self-attention mechanism. Both mechanisms make our system robust to a varying number of devices. We show that the weights of the self-attention mechanism reveal the utility of the information carried by each signal.We also analyse our system when the signals recorded by different devices are not synchronised. We propose a solution to improve its performance in such conditions by introducing a temporal attention mechanism. We show that this mechanism can help estimating the sampling time offset between the several devices of the AHMA.Lastly, we show that our system is also efficient for source separation. It can efficiently process the spatial information recorded by the whole AHMA in a typical meeting scenario and alleviate the needs of a complex DNN architecture

Pour ma thèse de doctorat, je propose d’explorer la piste de l’apprentissage supervisé, pour la tâche de localisation de sources acoustiques. Pour ce faire, j’ai développé une nouvelle architecture de réseau de neurones profonds. Mais, pour optimiser les millions de variables d’apprentissages de ce réseau, une base de données d’exemples conséquente est nécessaire. Ainsi, deux approches complémentaires sont proposées pour constituer ces exemples. La première est de réaliser des simulations numériques d’enregistrements microphoniques. La seconde, est de placer une antenne de microphones au centre d’une sphère de haut-parleurs qui permet de spatialiser les sons en 3D, et d’enregistrer directement sur l’antenne de microphones les signaux émis par ce simulateur expérimental d’ondes sonores 3D. Le réseau de neurones a ainsi pu être testé dans différentes conditions, et ses performances ont pu être comparées à celles des algorithmes conventionnels de localisation de sources acoustiques. Il en ressort que cette approche permet une localisation généralement plus précise, mais aussi beaucoup plus rapide que les algorithmes conventionnels de la littérature
For my PhD thesis, I propose to explore the path of supervised learning, for the task of locating acoustic sources. To do so, I have developed a new deep neural network architecture. But, to optimize the millions of learning variables of this network, a large database of examples is needed. Thus, two complementary approaches are proposed to constitute these examples. The first is to carry out numerical simulations of microphonic recordings. The second one is to place a microphone antenna in the center of a sphere of loudspeakers which allows to spatialize the sounds in 3D, and to record directly on the microphone antenna the signals emitted by this experimental 3D sound wave simulator. The neural network could thus be tested under different conditions, and its performances could be compared to those of conventional algorithms for locating acoustic sources. The results show that this approach allows a generally more precise localization, but also much faster than conventional algorithms in the literature

Cette thèse a pour objectif de reproduire au mieux un champ sonore enregistré par une antenne de microphones au moyen d'un réseau de sources secondaires. Pour y parvenir, nous avons dans un premier temps réalisé une étude approfondie des représentations harmoniques et intégrales des champs sonores. Dans un deuxième temps, nous avons mis au point des algorithmes qui utilisent la représentation du champ sonore en ondes planes pour effectuer l'analyse et la synthèse.L'algorithme d'analyse proposé est un algorithme de formation de voies donnant une solution analytique au problème de la minimisation du repliement. Le problème de l'optimisation de la géométrie de l'antenne est aussi abordé. L'algorithme utilisé pour la synthèse est un algorithme flexible pour l'égalisation dans un contexte multicanal, qui permet de réduire les artefacts des méthodes traditionnelles, tels que le pré-écho et le post-écho. Finalement, l'efficacité de ces algorithmes d'analyse et de synthèse est démontrée par des simulations et validée par des manipulations.

The Cassini space probe and its recent voyage to Saturn, and communications system are described. Communication with it at the speed of light takes over an hour to reach Earth. The power and range of its transmitter, how its antenna works, and NASA’s deep space communications global network. Heinrich Hertz and the discovery of radio communication in 1887, after Maxwell’s death. FitzGerald’s publication predicting radio transmission in 1883. His life and apprenticeship under Helmholtz and theoretical and experimental work. His use of a spark gap as a receiver with resonant circuits to set up standing electro-magnetic waves in his laboratory. His discovery that these waves, of much lower frequency than light, travelled at the speed of light. Dipole radiation. Hertz’s visit to London and his life. David Hughes, his life, adventures and inventions, including the carbon microphone and printing telegraph, and his accidental pre-discovery of radio using a carbon microphone as a “coherer” detector.

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In the late 1970’s and early 1980’s, Jing-Yau Chung along with Joseph Pope published several external General Motors reports on the then novel measurement of sound intensity (SI) using the two-microphone, cross-spectral method. Application of this measurement method was then extended to sound intensity measurements in flow. Through component wind tunnel measurements, it was determined that the intensity of noise sources could be accurately measured up to a level of 15 dB below the sound pressure level generated by flow noise on microphones. An initial application of this method was to the identification of noise sources alongside rolling truck tires. It was then extended to the measurement of the aerodynamic noise generated by protrusions added to automotive vehicle designs. These included items such as outside rearview mirrors, windshield wipers, A-pillar offsets, grille whistles, roof racks, underbodies, and fixed-mast radio antennas. Many of these could be applied on the early full-size clay models or other mock-ups as well as actual vehicles. An application of sound intensity was the development of the straked antenna design leading to a GM Defensive Patent and its now universal application to virtually all vehicles with simple fixed-mast antennas. The development of this design is highlighted along with the background on the application of sound intensity to measurements in air flow.</div></div>

Cellulose Electro-Active Paper (EAPap) has been discovered as a smart material that can be used as a sensor and actuator [1]. It has many advantages in terms of low voltage operation, light weight, low power consumption, low cost, biocompatibility and biodegradability. EAPap is made with cellulose paper coated with thin electrodes. EAPap shows a reversible and reproducible bending movement as well as longitudinal displacement under electric field. The out-of-plane bending deformation is useful for achieving flapping wings, micro-insect robots, and smart wall papers. On the other hand, in-plane strains, such as extension and contraction of EAPap materials are also promising for artificial muscle applications. The actuation principle of cellulose EAPap bending actuator is known to be a combination of piezoelectric effect and ion migration effect. This paper presents further investigation of cellulose EAPap for actuator, sensor and MEMS devices. Piezoelectricity is one of major actuating mechanism of cellulose EAPap. Cellulose is a complex anisotropic material. Aligning cellulose fibers in the fabrication process is a critical parameter to improve mechanical and electromechanical properties of EAPap such as stiffness, strength, piezoelectricity and so on. Cotton cellulose fibers are dissolved into a solution using NaOH/urea and DMAc/LiCl methods. In the later method, the dissolution and shaping of cellulose can be carried out by DMAc/LiCl. Cellulose pulp was mixed with lithium chloride (LiCl) and dehydrated by heating. After adding DMAc (N, N-dimethylacetamide) to the mixture, swell it in room temperature. By heating it a solution formation can be obtained. There are some issues on eliminating solvent and ions and regenerating a pure cellulose films. The material processing all about EAPap has been introduced [2, 3]. Wet drawn stretching method is used in the fabrication process of cellulose film to increase its mechanical and electromechanical properties. This wet-drawn cellulose EAPap is termed as Piezo-Paper. Cellulose EAPap material can be customized to satisfy the material requirement for specific applications. Piezo-Paper can be used for strain sensors, vibration sensors, ultrasonic transducers, SAW devices, speakers, microphones, stack actuators, bending actuators and MEMS devices. Figure 1 shows some applications. Piezoelectric charge constant of Piezo-Paper is 70 pC/N. Details of piezoelectric characteristics of Piezo-Paper and its applications are presented in this paper. Micro-fabrication on cellulose EAPap has many applications, for example, MEMS sensors, e-Paper, thin film transistor (TFT), and even microwave-driven EAPap actuator. To develop microwave-driven EAPap actuator, rectenna (rectifying antenna) has been developed [4]. Rectenna can rectify microwaves and feed dc power without wire. Thus, this technology has many applications. To fabricate the rectenna array on cellulose EAPap, micro patterning of metallic layer and Schottky diode fabrication were studied. The Schottky diode fabrication gives the possibility of TFT on cellulose sheet. Advancing from this technology, SAW (Surface Acoustic Wave) device fabrication for humidity sensor is possible. The devices fabrication along with the characterization and their demonstration will be shown. Cellulose EAPap technology will bring the dream of flying magic paper into real world in the near future.