Analyse de sons ambiants : apprendre aux machines à écouter

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Nous sommes constamment baignés dans un flux sonore complexe qui contient de nombreuses informations sur notre environnement. L'audition est un sens privilégié quand il s'agit de détecter et d'identifier des événements qui pourraient nécessiter une réponse rapide (sirène d'ambulance, pleurs de bébé, etc. En effet, dans ce contexte l'audition offre plusieurs avantage par rapport à la vision : elle permet la détection dans toutes les directions, jusqu'à quelques dizaines de mètres et indépendamment des conditions lumineuses.

Ces raisons et les nombreuses applications (villes intelligentes, véhicules autonomes, habitations connectés pour l’aide au maintien à domicile, etc.) expliquent la popularité croissante de l'analyse automatique des sons ambiants ces dernières années.

Après une introduction de l’analyse automatique des sons ambiants et de ses applications, je présenterai un tour d’horizon de certains aspects du domaine à travers l’exemple concret du challenge scientifique DCASE organisé annuellement depuis 2016. Je présenterai enfin brièvement nos travaux sur l’apprentissage semi-supervisé de représentations pour l’analyse de sons ambiants en environnements domestiques.