Thèse Cifre 3 Ans

**Contexte et objectifs de la thèse**:
Selon un récent rapport de l’Organisation Mondiale pour la Santé (OMS), le bruit des transports constitue la deuxième nuisance d’environnement affectant la santé après la pollution de l’air. La réduction des nuisances sonores dans l’environnement constitue donc un enjeu majeur, notamment en milieu urbain où sont concentrées de très nombreuses sources de bruit. Aujourd’hui, la modélisation et la mesure sont les outils privilégiés pour la caractérisation de ces environnements sonores complexes. En ce qui concerne la mesure, les capteurs déployés habituellement sont des sonomètres qui fournissent une mesure du niveau de bruit ainsi qu’une répartition spectrale par bande de tiers d’octave. Ces données permettent de disposer de premiers éléments de réponse quant à la nature du bruit mesuré, mais elles s’avèrent parfois insuffisantes pour une compréhension plus fine du paysage sonore du fait de l’absence d’information sur la provenance et l’identification des sources de bruit. Ainsi, des bureaux d’étude ou organismes observatoires du bruit commencent à déployer des systèmes de mesure basés sur de l’antennerie acoustique et des systèmes utilisant de l’intelligence artificielle pour la classification des sources de bruit.

A ce jour, il n’existe aucune méthode reconnue pour l’étalonnage et la caractérisation des antennes acoustiques. La prise en compte de la spatialisation des sources de bruit introduit une nouvelle composante nécessitant un banc d’étalonnage adapté pour pouvoir vérifier l’aptitude d’une antenne acoustique à quantifier l’énergie acoustique d’une scène sonore complexe avec notamment des sources de bruit en mouvement. Par ailleurs, l'utilisation d'algorithmes basés sur l'intelligence artificielle pour la classification des sources de bruit, soulève des questions, notamment sur le plan de la métrologie légale, en l'absence de référentiels pour vérifier la performance de ces algorithmes.

Le projet vise à relever ces nouveaux défis en développant un banc et une méthode pour l’étalonnage et l’évaluation métrologique des antennes acoustiques, ainsi qu’un cadre d’évaluation de la fiabilité des systèmes de classification des sources de bruit intégrant l’intelligence artificielle. Ces avancées reposent notamment sur la conception d’un banc de synthèse de champs sonores complexes utilisant la restitution ambisonique.

**Méthodes**

Le projet suit une approche combinant modélisation, expérimentations et validation métrologique, en plusieurs étapes clés:

- Analyse de l’état de l’art et identification des besoins
- Développement des outils et protocoles expérimentaux
- Expérimentation et validation métrologique
- Analyse des résultats et optimisation des méthodes
- Diffusion et valorisation des résultats

**Résultats attendus**
- Développement d’un banc et d’une méthode pour l’étalonnage et l’évaluation des performances métrologiques des antennes acoustiques

Cela inclut le développement un banc de synthèse de champs sonore sur la base d’un banc de restitution ambisonique, la caractérisation métrologique de la zone de reconstruction sonore, l’assurance de la traçabilité des mesures au Système International d’unités et l’évaluation des performances via une comparaison de méthodes sur une antenne acoustique 2D.
- Application à l’évaluation de la fiabilité des systèmes de classification de sources de bruit basés sur des algorithmes et des systèmes embarquant de l’IA

**Profil**

Vous êtes diplômé d’un BAC+5 en traitement du signal et/ou acoustique.

Vous êtes méthodique et vous présentez une curiosité scientifique ainsi qu’une bonne capacité de synthèse.