Diagnostiquer l’acoustique d’une salle grâce au traitement du signal et à l’apprentissage automatique

Les nuisances sonores sont citées comme première source de gêne par les populations et constituent un enjeu sanitaire et social important, contribuant notamment au stress, aux déficits d’attention en classe, ou aux acouphènes. La gêne est souvent liée à la mauvaise qualité acoustique de la salle due à une réverbération trop importante (cantine, piscine, crèche…).
Dans le cadre de la réhabilitation acoustique des salles, la proposition d’une solution nécessite une bonne connaissance des caractéristiques géométriques et acoustiques de l’existant (dimension de la salle, absorption et diffusion de ses différents revêtements). Pour estimer ces paramètres inconnus, les acousticiens de terrain s’appuient sur des mesures du champ sonore combinées à des connaissances géométriques et acoustiques a priori du lieu et du dispositif utilisé (sources et microphones). L’estimation est typiquement effectuée par calage manuel et itératif des paramètres d’entrées de modèles acoustiques analytiques ou numériques sur les mesures. Le processus complet d’un diagnostic est donc long, coûteux et parfois imprécis selon les modèles utilisés. Face à ce constat, le développement de méthodes dites inverses permettant de remonter automatiquement aux paramètres acoustiques d’intérêt à partir de mesures audio seules constituerait une percée majeure pour l’acoustique du bâtiment, ouvrant la voie au développement d’outils plus simples, plus rapides et plus fiables à destination des acousticiens.

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