Evaluation des performances d'algorithmes d'annulation d'écho acoustique dédiés aux systèmes de communication à « mains-libres » . - MAKDIR Mouldi (Université Mohamed Boudiaf - M'sila, 2025)
L’écho acoustique, représente un problème majeur pouvant dégrader dans de fortes proportions, la qualité d’écoute dans les systèmes de communications « mains-libres ». Parmi les méthodes utilisées pour traiter ce problème, celles qui sont basées sur le filtrage adaptatif. Les algorithmes d’adaptation de type LMS (Least Mean Square), sont considérés comme relativement performants, mais de moindre complexité, pouvant être utilisés en annulation d’écho acoustique (Acoustic Echo Cancellation : AEC). Toutefois, en cas de désadaptation, cela se traduit directement par une gêne d’écoute due à la divergence des coefficients du filtre adaptatif. Une situation qui a lieu, en cas de présence de double parole (Double-Talk : DT), de bruit intense ou de changement brusque dans le chemin d’écho. Le travail présenté dans le cadre de cette thèse, porte sur une étude simulant l’évaluation des performances en matière de divergence de l’algorithme d’adaptation NLMS (Normalised Least Mean Square), pouvant être utilisé dans un système AEC à base d’un détecteur de double parole (Double-Talk-Detector : DTD). Le NLMS, connu pour sa conception simple et robuste, se caractérise par une importante divergence en cas de situations de DT. Ce travail, vise alors une étude du comportement de cet algorithme d’adaptation, fonctionnant en collaboration avec un nouveau DTD, qu’on a proposé dans le but de contrer des situations de divergence générées à la suite de situations de DT, de bruits et autres. Ce DTD, mariant à la fois efficacité et moindre complexité, devrait avoir un impact réducteur sur la divergence de cet algorithme d’adaptation. Toute l’importance réside dans la réaction et le suivi rapide de ce DTD, et de sa capacité à limiter l’impact de cette divergence. L’évaluation des performances du comportement de l’algorithme NLMS en présence du DTD proposé, exprime tout l’intérêt de cette étude.
Keywords: AEC; Filtrage adaptatif; NLMS; Divergence; DTD; Fenêtre mobile; Evaluation des performances; Simulation