Bioinspired ultra-low power architectures for sound source localization and recognition

Le biomimétisme est une approche de plus en plus répandue dans les différents domaines scientifiques. Il est régulièrement la source de nouveaux paradigmes et, depuis quelques années, a impulsé le traitement et les technologies neuromorphiques qui portent la promesse d'avancées significatives dans le domaine de la théorie de l'information et une efficacité énergétique sans précédent. Avec cette approche, les systèmes artificiels à impulsions inspirés du traitement neuronal dans le cerveau peuvent traiter des signaux issus de diverses modalités. Dans le contexte de la surveillance acoustique de la biodiversité, cette thèse explore le potentiel d'une technologie neuromorphique analogique intégrant des transistors à effet de champ métal-oxyde-semi-conducteur fonctionnant en régime sous-le-seuil avec une puissance consommée ultra-faible (ULP). En tenant compte des contraintes ULP, des outils de pré-traitement bioinspirés et économes en énergie sont conçus pour la localisation et la reconnaissance des sources sonores et leur performances sont évaluées. Tout d'abord, un extracteur original de différence interaurale de temps (ITD) est modélisé d'après le détecteur de mouvement Hassenstein-Reichardt, choisi pour son faible nombre de neurones, et appliqué aux signaux acoustiques pour estimer la direction d'arrivée des sources sonores. L'extracteur d'ITD est évalué en simulation sur la base d'enregistrements en intérieur en 2D et 3D à des distances comprises entre 24 cm et 10 m, en particulier pour des sons de type clic. Une technique simplifiée de multilatération hyperbolique permet d'analyser les performances de localisation de l'extracteur d'ITD, et qui résulte en des précisions azimutales encourageantes, compte tenu de sa consommation potentielle d'ULP, de 73,9 % (±2,5°) et 77 % (±5°) entre 1 m et 3 m pour les sons de type clic. Ensuite, dans le but de traiter des scénarios multisources, un détecteur de caractéristiques temporelles inspiré du mécanisme de reconnaissance du chant d'appel des criquets femelles a été conçu et intégré sur puce à partir de la technologie neuromorphique sous-le-seuil. Testé sur un banc sous pointes avec des signaux artificiels et des chants d'appel de criquets réels, le détecteur atteint une consommation totale inférieure au nanowatt dans des scénarios calmes ou bruyants, avec une grande précision et un recall encourageant. Finalement, la combinaison de plusieurs instances de ces deux outils de pré-traitement permet d'envisager des applications de suivi et de comptage des sources acoustiques.