Thèse en psychoacoustique : Prédictions individuelles de l’intelligibilité de messages de parole dans les salles bruyantes

Dans les environnements bruyants, notre faculté à séparer spatialement la voix que l’on cherche à comprendre des sources sonores concurrentes peut améliorer nettement l’intelligibilité. Ce démasquage spatial peut être réduit par une perte auditive et certains traitements de signaux utilisés dans les aides auditives. Il n’y a actuellement aucun model permettant de prédire l’intelligibilité de la parole masquée par une voix concurrente, ou les effets associés des pertes et des aides auditives. Les modèles ont été validés pour différentes sources de bruit, en partie car dans les situations de voix concurrentes le masquage peut être « énergétique » ou « informationnel ». Le masquage énergétique (EM) correspond à une perte d’intelligibilité quand la voix cible et les sources concurrentes se « recouvrent » en temps/fréquence, rendant la cible moins audible. Le masquage
informationnel (IM) fait référence à des phénomènes plus centraux (l’impossibilité de séparer les signaux ou de porter son attention sur la cible), quand les sources sont très similaires. Le but de cette thèse est de développer un modèle capable de prédire les effets de l’EM sur les performances individuelles d’intelligibilité pour des auditeurs sans perte auditive (NH) ou
malentendants (HI), dans des environnements réalistes. La contribution de l’IM pourra ensuite être quantifiée comme les variations restantes dans les données quand les effets prédits d’EM ont été pris en compte. Cette recherche sera basée sur un modèle binaural proposé récemment pour prédire les différences individuelles d’intelligibilité associées à l’EM parmi des auditeurs HI, en présence de bruit, bruit modulé et parole concurrente. Par rapport à ce modèle, le but est de prédire des fonctions psychométriques complètes (pourcentage correct en fonction du rapport signal bruit, SNR) plutôt que de se limiter aux différences de seuil de réception de la parole (SNR pour 50% d’intelligibilité). Le modèle sera testé sur des données mesurées pour des auditeurs NH et HI dans des environnements réels enregistrés, variant en complexité. La production de cette thèse supportera le développement des aides auditives en permettant une évaluation pertinente de leurs effets sur la perception dans des situations réalistes complexes. Le modèle sera développé sous MatLab (et sera distribué à la communauté une fois validé), et ce développement pourra nécessiter la mise au point et l’analyse de tests d’écoute contrôlés. Ce projet repose sur des collaborations avec Jörg Buchholz (Macquarie University, Australie) and Virginia Best (Boston University, USA), et une mobilité internationale dans leur équipe pourrait être organisée.