Confort acoustique des systèmes de traitement d'air

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Confort acoustique des systèmes de traitement d’air

Antoine Minard, Anas Sakout, Bertrand Goujard, Antony Ponzo

To cite this version:

Antoine Minard, Anas Sakout, Bertrand Goujard, Antony Ponzo. Confort acoustique des systèmes

de traitement d’air. 10ème Congrès Français d’Acoustique, Apr 2010, Lyon, France. �hal-00541708�

10`eme Congr`es Fran¸cais d’Acoustique

Lyon, 12-16 Avril 2010

Confort acoustique des syst`emes de traitement d’air

Antoine Minard ¹ , Anas Sakout ¹ , Bertrand Goujard ¹ , Antony Ponzo ¹

1

LEPTIAB, avenue Michel Cr´ epeau 17042 La Rochelle Cedex 1, {antoine.minard,anas.sakout}@univ-lr.fr, bertrand.goujard@eigsi.fr

Les standards actuels des constructions de bureaux incluent l’installation des syst` emes de traitement d’air (STA) individuels. Ces syst` emes r´ epondent ` a des crit` eres de rendement et de consommation ´ energ´ etique.

En mati` ere de confort acoustique, la seule mesure normalis´ ee permet d’indiquer le bruit rayonn´ e en dB(A). Cette mesure, bien qu’´ etant fond´ ee sur une pond´ eration fr´ equentielle li´ ee ` a l’audition humaine, ne refl` ete pas parfaitement certaines sp´ ecificit´ es de la perception sonore, et notamment de la qualit´ e per¸ cue. L’´ evaluation de la qualit´ e acoustique devient donc une priorit´ e pour les industriels et beaucoup se tournent aujourd’hui vers un processus de ” design sonore ” dans lequel l’´ evaluation perceptive du confort acoustique est une ´ etape primordiale parce qu’elle permet de d´ efinir les sp´ ecifications acoustiques du produit. Des ´ etudes pr´ ec´ edentes, dans le milieu automobile plus particuli` erement, ont permis de montrer que l’acoustique d’un syst` eme de ventilation peut ˆ etre d´ ecompos´ ee en plusieurs dimensions perceptives.

Celles-ci sont directement ou indirectement d´ ependantes d’indices physiques mesurables (niveau sonore, rugosit´ e, acuit´ e, etc.). L’´ etude r´ ealis´ ee au sein du LEPTIAB s’inscrit dans cette optique et tente de montrer comment et avec quels outils nous pouvons chercher et trouver des indicateurs pour caract´ eriser, mesurer et pr´ evoir la qualit´ e acoustique per¸ cue des STA. Pour ce faire, une ´ etude exp´ erimentale avec des auditeurs volontaires a ´ et´ e men´ ee sur des sons de diff´ erents types de STA. Les r´ esultats de ces ´ etudes ont

´

et´ e analys´ es dans le but d’´ etablir, dans un premier temps, une ´ echelle de pr´ ef´ erence parmi les sons du corpus ´ etabli, et, dans un second temps, un indicateur fiable du confort ressenti des STA.

1 Introduction

L’´ evaluation de la qualit´ e sonore fait l’objet d’un grand int´ erˆ et dans beaucoup d’´ etudes, du fait de son ap- plication importante dans le monde industriel. En effet, l’acoustique devient une priorit´ e pour les entreprises, car le choix des consommateurs passe, entre autres, par le confort acoustique li´ e au produit. Les processus de fa- brication devenant avec les progr` es technologiques de plus en plus efficients et standardis´ es, les industriels cherchent de nouveaux moyens de se d´ emarquer de la concurrence en am´ eliorant leurs produits selon d’autres crit` eres que la seule efficacit´ e ` a remplir leur fonction.

Ainsi, beaucoup se tournent aujourd’hui vers un pro- cessus de

design sonore

dans lequel l’´ evaluation du confort acoustique est une ´ etape primordiale parce qu’elle permet de d´ efinir les sp´ ecifications acoustiques du produit. Les industriels, qui, pendant longtemps, se sont limit´ es ` a rendre leur produit le plus silencieux pos- sible, adoptent aujourd’hui d’autres d´ emarches de re- cherche fond´ ees sur l’´ evaluation perceptive de la qua- lit´ e sonore du produit, afin d’identifier les param` etres acoustiques influent sur le confort ressenti. Ils cherchent ainsi ` a d´ efinir dans quelle mesure les param` etres per- ceptifs influant sur le caract` ere gˆ enant, d´ esagr´ eable ou intrusif du son produit par un objet con¸cu pour remplir une certaine fonction et non pour avoir un

beau

son, contrairement aux instruments de mu- sique, par exemple.

Dans cette optique, les travaux pr´ esent´ es ici font partie d’une ´ etude en cours abordant la probl´ ematique du confort acoustique des syst` emes de traitement d’air.

Il s’agit donc d’´ evaluer dans quelle mesure les ca- ract´ eristiques propres ` a ce type de sons influent sur l’agr´ ement acoustique ressenti par les auditeurs. Pour ce faire, il est n´ ecessaire de trouver une relation entre le signal ´ emis, qui est objectif et enregistrable, et la sensation qu’il provoque sur les ˆ etres humains. Plus pr´ ecis´ ement, nous tentons d’identifier le ou les princi- paux param` etres acoustiques pertinents permettant de pr´ edire l’agr´ ement ressenti.

Dans un premier temps, il est indispensable de d´ efinir quelques concepts de base sur lesquels se fonde cette approche : nous d´ ecrirons les princi- pales m´ ethodologies exp´ erimentales associ´ ees ` a l’´ etude de la qualit´ e sonore, puis nous pr´ esenterons les pa- ram` etres acoustiques habituellement utilis´ es comme pr´ edicteurs. Nous aborderons ensuite en d´ etails le tra- vail exp´ erimental pr´ eliminaire entrepris dans le cadre de l’´ etude des STA, allant des prises de son r´ ealis´ ees dans les locaux de l’entreprise ` a l’exp´ erience perceptive r´ ealis´ ee afin d’identifier une ´ echelle de pr´ ef´ erence et d’en trouver un indicateur physique efficace.

1.1 Etude ´ la qualit´ e acoustique : m´ ethodologies

De nombreuse m´ ethodes exp´ erimentales de mesure

de la qualit´ e sonore sont mentionn´ ees dans la litt´ erature,

et s’av` erent plus ou moins adapt´ ees. On peut en trou-

ver un inventaire assez exhaustif dans [1]. La m´ ethode

id´ eale n’existe ´ evidemment pas. tout d´ epend du contexte

et des objectifs de l’´ etude : grandeur ` a mesurer, nombre

de stimuli, dur´ ee admissible de l’exp´ erience, etc. Bien

souvent, dans un but de pr´ ecision, plusieurs paradigmes exp´ erimentaux sont associ´ es entre eux. Le premier a alors comme objectif de d´ efinir les attributs percep- tifs pertinents pour les sons consid´ er´ es. Le second tente d’associer ces attributs ` a l’information recherch´ ee. Pour l’´ etude de la qualit´ e sonore, en pratique, on peut re- grouper les m´ ethodologies utilis´ ees en deux principales approches diff´ erentes, chacune faisant appel ` a un couple d’exp´ eriences perceptives.

Etude ´ du timbre associ´ ee ` a une ´ etude de pr´ ef´ erence : L’id´ ee majeure de cette m´ ethode [2] est d’´ etablir une ´ echelle continue et unidimensionnelle de la qualit´ e sonore le long de laquelle sont situ´ es les sons

´ etudi´ es. Un paradigme exp´ erimental de comparaison par paires (voir [1]) est souvent utilis´ e pour r´ ealiser cette tˆ ache. Le principe de ce paradigme est de pr´ esenter aux auditeurs les sons par paires, et, pour chacune d’elles, de leur demander de choisir le son qu’ils pr´ ef` erent. Tou- tefois, toute autre m´ ethode permettant d’obtenir une

´ echelle unidimensionnelle pourrait ´ egalement convenir.

Une fois cette ´ echelle obtenue, il est n´ ecessaire de la re- lier ` a des caract´ eristiques calculables sur le signal sonore, c’est-` a-dire des descripteurs audio. Il paraˆıt alors natu- rel de calculer un coefficient de corr´ elation avec l’´ echelle exp´ erimentale mesur´ ee. Cependant, deux probl` emes se posent alors.

– D’une part, les descripteurs audio existants ne manquent pas et la possibilit´ e de tomber sur un descripteur corr´ el´ e de mani` ere fortuite n’est pas n´ egligeable. En d’autres termes, une bonne corr´ elation ne signifie pas n´ ecessairement que le descripteur en question est un bon pr´ edicteur de l’´ echelle mesur´ ee, surtout si l’on teste beaucoup de descripteurs sur un nombre relativement faible de stimuli.

– D’autre part, il est fort possible que la variance de l’´ echelle mesur´ ee soit en th´ eorie partiellement expliqu´ ee par plusieurs descripteurs. Il est alors fort probable que le coefficient de corr´ elation de chaque descripteur ne soit pas significatif. Cer- taines m´ ethodes statistiques permettent d’expli- quer une variable d´ ependante (ici l’´ echelle me- sur´ ee) par un ensemble de variables ind´ ependantes (ici les descripteurs). Toutefois, il est n´ ecessaire de nouveau d’avoir au pr´ ealable identifi´ e les quelques descripteurs pertinents (2 ou 3 tout au plus), compte tenu du nombre de combinaisons possibles de descripteurs.

Il est donc n´ ecessaire d’identifier les descripteurs per- tinents pour la pr´ ediction de l’´ echelle mesur´ ee. Or, les jugements de pr´ ef´ erence ´ etablis pendant l’exp´ erience de comparaison par paires, par exemple, ne peuvent ˆ etre effectu´ es que sur la base des attributs perceptifs per- mettant de diff´ erencier les sons. En effet, si un attribut n’entre pas en jeu dans la discrimination de 2 sons, il est fort logique qu’il n’intervienne pas non plus dans les jugements de pr´ ef´ erence. C’est pour r´ epondre ` a cette probl´ ematique que l’´ etude des pr´ ef´ erences est souvent associ´ ee ` a une ´ etude du timbre dans le but d’identi- fier les attributs qui ´ emergent de la perception associ´ es au corpus sonore ´ etudi´ e. Cette ´ etude du timbre est en g´ en´ eral r´ ealis´ ee grˆ ace ` a une exp´ erience de mesure de si-

milarit´ es (voir [1]), o` u on demande aux auditeurs, pour chaque paire de sons, d’´ evaluer ` a quel point les deux sons sont semblables ou dissemblables. L’analyse des r´ esultats d’une telle exp´ erience permet d’´ etablir un es- pace multidimensionnel r´ eduit repr´ esentant l’espace per- ceptif associ´ e au corpus sonore. Chacune des dimen- sions de cet espace repr´ esente donc un attribut perceptif

´ emergent qu’il convient de corr´ eler ` a un descripteur au- dio pertinent. Le jeu de descripteurs obtenu peut alors ˆ etre utilis´ e afin d’expliquer les pr´ ef´ erences.

Le gros avantage de cette m´ ethode est que les seules questions pos´ ees aux auditeurs, dans les exp´ eriences em- ploy´ ees, sont aussi simples et neutres que

A quel point ` les deux sons sont-ils semblables ?

(pour l’´ etude du timbre) et

Quel son pr´ ef´ erez-vous ?

(pour l’´ etude des pr´ ef´ erences). Cette neutralit´ e assure que les audi- teurs ne seront pas influenc´ es par la terminologie uti- lis´ ee. De plus, les valeurs mesur´ ees sont assez pr´ ecises et la m´ ethodologie est statistiquement valide, car on ne fait aucune hypoth` ese de d´ epart sur les descripteurs au- dio associ´ es ` a la qualit´ e sonore. En revanche, les deux exp´ eriences employ´ ees pr´ esentent une certaine

lour- deur

de mise en œuvre pour deux raisons principales : d’une part, elles font intervenir des jugements par paires, ce qui rend l’exp´ erience ` a la fois longue et limit´ ee en nombre de stimuli ´ etudi´ es ; et d’autre part, cette simpli- cit´ e/neutralit´ e des questions pos´ ees rend ces paradigmes assez r´ ebarbatifs, ce qui peut entraˆıner un manque d’im- plication des auditeurs.

Etude de verbalisation associ´ ee ` a une exp´ erience de diff´ erentiels s´ emantiques. La m´ ethode des diff´ erentiels s´ emantiques (voir [1]) est un paradigme exp´ erimental permettant ´ egalement d’extraire les at- tributs perceptifs d’un corpus sonore, ainsi que cer- taines autres caract´ eristiques particuli` eres comme la qualit´ e sonore. Son principe est de demander aux audi- teurs d’´ evaluer chacun des sons sur diff´ erentes ´ echelles s´ emantiques pr´ ed´ efinies. Cette m´ ethode, qui permet de relier rapidement l’´ evaluation perceptive de la qualit´ e sonore avec des attributs acoustiques, pr´ esente toute- fois certains inconv´ enients. Tout d’abord, il n’est pas certain que chacune des ´ echelles sera interpr´ et´ ee de la mˆ eme fa¸ con par l’ensemble des auditeurs ; certains ad- jectifs employ´ es pour d´ efinir ces ´ echelles moins uni- voques que d’autres. De plus, il n’est pas certain que l’ensemble des ´ echelles choisies soit suffisant pour d´ ecrire toutes les propri´ et´ es des sons ´ etudi´ es. Certaines ´ echelles peuvent ´ egalement s’av´ erer redondantes. Pour ces rai- sons, le choix de la terminologie employ´ ee est critique et ne peut ˆ etre fait qu’exp´ erimentalement afin qu’il soit valide perceptivement.

Pour cette raison, on associe souvent le paradigme

des diff´ erentiels s´ emantiques ` a une ´ etape exp´ erimentale

pr´ ealable de verbalisation. On demande donc aux au-

diteurs de d´ ecrire avec leurs propres mots les crit` eres

leur permettant d’effectuer des jugements de similarit´ es

et de pr´ ef´ erences. Une analyse s´ emantique des descrip-

tions verbales obtenues permet d’extraire une terminolo-

gie qui pr´ esente une forte redondance entre les sujets et

dont l’interpr´ etation ne prˆ ete pas ` a confusion. Cette ter-

minologie, qui d´ efinit verbalement les attributs de la per-

ception, permet alors d’identifier les ´ echelles ` a ´ evaluer

lors de l’exp´ erience de diff´ erentiels s´ emantiques.

Les ´ echelles obtenues par cette m´ ethodologie sont analys´ ees au moyen d’un outil statistique particulier : l’Analyse en Composantes Principales (ACP). Le prin- cipe de celle-ci est d’´ etablir, par combinaisons lin´ eaires des ´ echelles mesur´ ees, un ensemble restreint de variables ind´ ependantes – les composantes principales – permet- tant d’expliquer au maximum la variance de ces ´ echelles.

L’int´ erˆ et de cette m´ ethode est de r´ eduire la dimension- nalit´ e de l’espace constitu´ e par les diff´ erentes ´ echelles en ´ eliminant notamment les redondances entre celles- ci tout en conservant un maximum de variance ex- pliqu´ ee. On obtient donc un espace de faible dimension- nalit´ e que l’on peut grossi` erement associer ` a l’espace de timbre. Il est alors possible d’observer comment se com- porte l’´ echelle particuli` ere de qualit´ e sonore parmi les premi` eres composantes et ainsi en d´ eduire les descrip- teurs audio pertinents.

Le gros avantage de cette m´ ethodologie est l’extrac- tion et l’utilisation d’une terminologie valid´ ee percepti- vement. Ceci permet notamment d’obtenir des r´ esultats souvent assez

parlants

. En revanche, les diff´ erents aspects des sons (attributs perceptifs, descripteurs au- dio, . . .) sont ici quelque peu confondus, et l’´ etude n’est pas vraiment centr´ ee sur la qualit´ e sonore. De plus, il est possible que certaines caract´ eristiques, pourtant im- portantes pour la perception, n’´ emergent pas d’une telle

´ etude car elles font appel ` a des notions trop abstraites, ce qui entraˆıne souvent des disparit´ es dans la fa¸ con de les exprimer ; elles sont alors souvent

oubli´ ee

par l’analyse des verbalisations. En effet, les auditeurs non- entraˆın´ es n’ont pas n´ ecessairement l’habitude de d´ ecrire verbalement les sons de leurs environnement et les sen- sations qu’ils provoquent.

1.2 Param` etres acoustiques associ´ es ` a la qualit´ e sonore

Dans la litt´ erature, on peut trouver de nombreuses

´ etudes qui tentent d’identifier les attributs perceptifs pertinents comme indicateurs de qualit´ e sonore. On peut r´ esumer ces attributs comme suit :

– La sonie, qui correspond au percept d’inten- sit´ e sonore. Ce param` etre a souvent ´ et´ e iden- tifi´ e comme indicateur pr´ epond´ erant des juge- ments obtenus exp´ erimentalement, au point par- fois de masquer l’influence plus subtile d’autres at- tributs. Des mod` eles fond´ es sur la physiologie de l’oreille humaine [3, 4], ´ egalement nomm´ es

so- nie

, repr´ esente assez fid` element cet attribut.

– L’´ emergence harmonique, qui repr´ esente l’ampli- tude relative des parties harmonique et bruit´ ee du son. Elle est souvent caract´ eris´ ee par un calcul de ratio d’intensit´ e entre les deux parties du si- gnal pr´ ealablement s´ epar´ ees, et inclue souvent un mod` ele de perception similaire ` a celui utilis´ e pour le calcul de la sonie.

– La brillance, qui d´ ecrit la r´ epartition de l’´ energie sur l’´ echelle des fr´ equences. Les des- cripteurs audio souvent associ´ es sont ceux ca- ract´ erisant l’enveloppe spectrale du son et peuvent

´

egalement inclure un mod` ele perceptif (par exemple l’acuit´ e [5]).

– Les fluctuations d’amplitude du son au cours du temps. Les descripteurs audio correspondants sont la rugosit´ e et la force de fluctuation [6].

Nous laissons volontairement de cˆ ot´ e les param` etres temporels (dur´ ee, attaque...) et les param` etres de hau- teur tonale, compte tenu de la nature stationnaire des sons consid´ er´ es ici et de la faible ´ emergence perceptive de hauteur tonale pour ce type de son.

Bien souvent, afin de tester la pertinence d’un des- cripteur en tant qu’indicateur d’une grandeur mesur´ ee perceptivement, on utilise la r´ egression lin´ eaire entre le descripteur et la mesure. Le coefficient de corr´ elation obtenu permet de confirmer ou d’infirmer la pertinence du descripteur. Cependant, ` a l’exception de la sonie, il est rare que ces attributs et les descripteurs as- soci´ es expliquent ` a eux seuls toute la variance des ju- gements de qualit´ e observ´ es. Il est alors probable que chaque attribut n’en explique qu’une part. Ceci am` enera irr´ em´ ediablement des coefficients de corr´ elation statis- tiquement non-significatifs avec les descripteurs corres- pondants. Ces descripteurs peuvent alors ˆ etre ´ ecart´ es par erreur.

Il convient alors d’´ etudier la possibilit´ e d’expliquer la variance de la mesure par plusieurs descripteurs ` a la fois. Ils sont alors souvent combin´ es par un proc´ ed´ e qui a pour but de mod´ eliser l’influence conjointe de ces param` etres sur la qualit´ e per¸ cue : la r´ egression multi- lin´ eaire. Le principe de cette m´ ethode est globalement le mˆ eme que celui de la r´ egression lin´ eaire. Cette derni` ere tente de mod´ eliser la relation mesure/descripteur par un fonction affine, de la forme f (x) = ax + b. De mani` ere similaire, la r´ egression multilin´ eaire vise ` a mod´ eliser la mesure par une combinaison lin´ eaire d’un ensemble r´ eduit de descripteurs. Ceci aboutit ` a une relation du type f (x) = P

i a i x i + a 0 , pour un ensemble de des- cripteurs x = {x i }. Il est alors ´ egalement possible d’´ evaluer l’efficacit´ e du mod` ele en calculant un coef- ficient de corr´ elation entre la mesure et le

m´ eta- descripteur

P

i a i x i .

Toutefois, cette m´ ethode est relativement

dange- reuse

si elle n’est pas appliqu´ ee avec pr´ ecaution. En effet, le fait de multiplier le nombre de descripteurs uti- lis´ es pour la r´ egression augmente rapidement la pro- babilit´ e d’obtenir un bon coefficient de corr´ elation de mani` ere fortuite. En cons´ equence, obtenir un bon score de corr´ elation par cette m´ ethode ne garantit que la re- lation mesure/descripteurs a une signification. En pra- tique, on limite d’ailleurs le nombre de descripteurs ` a 2 ou 3, pour un nombre de points de mesure de quelques dizaines d’´ el´ ements. Ces limitations n´ ecessitent parfois de tester la robustesse du mod` ele (c’est-` a-dire les co- efficients a i ), en l’appliquant sur d’autres sons, et en observant la stabilit´ e de la corr´ elation donn´ ee obtenue avec les mˆ emes coefficients.

Malgr´ e cela, du fait de sa simplicit´ e de mise en

œuvre, l’usage de cette m´ ethode est tr` es r´ epandu

dans la litt´ erature, ne serait-ce que pour le cas

d’´ etudes pr´ eliminaires. En effet, elle permet souvent

d’´ etablir une premi` ere approximation de la relation me-

sure/descripteurs. Ellermeier et al. [7] ont appliqu´ e cette

m´ ethode ` a un ensemble de sons vari´ es de notre en-

vironnement quotidien, et ` a ces mˆ emes sons trait´ es

par la m´ ethode dite de

spectral broadening

.

Cette m´ ethode, d´ evelopp´ ee par Fastl [8], consiste grossi` erement ` a reconstruire les signaux ` a partir de leurs enveloppes spectrale et temporelle uniquement, de sorte

`

a leur ˆ oter leur

identifiabilit´ e

. La m´ ethode donne de bons r´ esultats pour les sons trait´ es, pour lesquels la r´ egression multilin´ eaire sur la sonie, l’acuit´ e et la rugo- sit´ e permet d’expliquer 86 % de la variance des juge- ments de pr´ ef´ erence. Cependant, la mˆ eme m´ ethode ne permet pas d’expliquer plus de 75 % de la variance pour les sons r´ eels.

D’autres mod` eles plus complexes de pr´ ediction de la qualit´ e sonore fond´ es sur plusieurs descripteurs existent comme celui – non-lin´ eaire – mentionn´ e par Fastl [9], fond´ e sur la sonie, l’acuit´ e, la rugosit´ e et la force de fluctuation, ou comme celui utilis´ e par McAdams et al. [10] et Susini et al. [2, 11] utilisant des fonctions polynomiales par morceaux, appliqu´ ees notamment aux descripteurs de sonie, de brillance et d’´ emergence har- monique. Ces m´ ethodes donnent ´ egalement de bons r´ esultats, parfois meilleurs que ceux obtenus par la simple r´ egression multilin´ eaire, mais il est de mˆ eme par- fois difficile d’en affirmer la significativit´ e statistique.

2 Etude exp´ ´ erimentale

L’´ etude exp´ erimentale que nous avons men´ ee a pour but principal d’´ etablir un lien entre la qualit´ e per¸ cue des sons de diff´ erents syst` emes de traitements d’air fournis par l’entreprise et les signaux sonores correspondant.

Pour ce faire, nous avons mis en place une exp´ erience perceptive dont le but ´ etait d’´ etablir, ` a partir de notre corpus de sons, une ´ echelle d’agr´ ement/d´ esagr´ ement.

2.1 M´ ethodologie adopt´ ee

Les deux m´ ethodologies pr´ esent´ ees en section 1.1 pr´ esentent leurs propres avantages et inconv´ enients. Ce- pendant, notre volont´ e de concentrer l’´ etude, et donc le travail exp´ erimental, sur la qualit´ e sonore des STA nous a pouss´ es ` a pr´ ef´ erer la m´ ethode qui associe ´ etude de timbre et ´ etude des pr´ ef´ erences.

Par ailleurs, nous avons observ´ es que de nombreuses

´ etudes du timbre portant sur des types de sons assez proches de ceux que nous ´ etudions ici (habitacles auto- mobiles [2, 10], unit´ e int´ erieure de climatisation [11]) avaient d´ ej` a ´ et´ e men´ ees. Une autre ´ etude [12, 13] a d’ailleurs tent´ e de g´ en´ eraliser les ´ etudes de timbres por- tant sur des mˆ emes types de sons. Notamment, une des classes sonores qui ´ emerge de cette ´ etude (moteurs ac- compagn´ es d’interactions a´ eriennes) recoupe celle des syst` emes de traitement d’air. Une des conclusions ma- jeures de cette ´ etude ´ etait que des sons du mˆ eme type partagent globalement un espace perceptif commun.

Nous pouvons donc naturellement supposer que les sons de syst` emes de traitement d’air vont eux aussi partager l’espace perceptif identifi´ e au cours de cette ´ etude.

En se fondant sur cette hypoth` ese, nous avons choisi, dans un premier temps, de ne pas r´ ealiser d’´ etude de timbre pour nous concentrer sur l’´ etude de la qualit´ e so- nore. Nous consid´ erons donc que l’espace perceptif ´ etabli au cours de cette ´ etude s’applique aux sons des syst` emes de traitement d’air.

2.2 Protocole exp´ erimental

Principe Le paradigme utilis´ e est un paradigme nomm´ e

´ evaluation compar´ ee

[1, 14]. Cette proc´ edure est en fait un compromis entre les paradigmes d’´ evaluation absolue et de comparaison par paires.

L’id´ ee est de rem´ edier aux d´ efauts respectifs des deux m´ ethodes, un manque de pr´ ecision pour la premi` ere, une limitation du ratio nombre de stimuli / dur´ ee de l’exp´ erience pour la seconde. Le principe de l’´ evaluation compar´ ee est, comme pour l’´ evaluation absolue, de de- mander aux auditeurs d’´ evaluer quantitativement les sons sur l’´ echelle d´ esir´ ee, mais les auditeurs ont en per- manence la possibilit´ e de r´ e´ ecouter et de r´ e´ evaluer cha- cun des sons au cours de l’exp´ erience. Ceci permet aux auditeurs d’affiner la fa¸ con dont ils per¸ coivent l’´ echelle demand´ ee au cours de l’exp´ erience, de sorte ` a obtenir une repr´ esentation la plus fid` ele de leur perception des sons. L’´ echelle n’est alors plus absolue mais relative.

Stimuli : 10 sons st´ er´ eophoniques, correspondant cha- cun ` a un syst` eme de traitement d’air diff´ erent, ont ´ et´ e utilis´ es pour cette exp´ erience. Ces sons ont ´ et´ e enre- gistr´ es dans une chambre semi-an´ echo¨ıque, ` a environ 1 m` etre de chaque machine, et ` a l’aide d’une tˆ ete binaurale Neumann KU100 et d’une interface audio RME Fireface 400 (figure 1). Il est ` a noter que les sons n’ont pas subi d’´ egalisation en sonie.

Figure 1: Enregistrement des sons de STA.

Participants : 29 auditeurs volontaires (20 hommes, 9 femmes, entre 20 et 60 ans), n’ayant pas fait mention d’un probl` eme majeur d’audition, ont pris part ` a cette exp´ erience.

Mat´ eriel de test : L’exp´ erience a ´ et´ e r´ ealis´ ee grˆ ace ` a une interface graphique programm´ ee en LabVIEW 7.0 (figure 2). Cette interface donnait ´ egalement aux au- diteurs la possibilit´ e, au cours du test, de r´ eordonner les sons en fonction de leurs ´ evaluations, facilitant ainsi la comparaison des sons. Les sons ont ´ et´ e diffus´ es par une interface RME Fireface 400 dans un casque ferm´ e BeyerDynamic DT 770 Pro.

R´ esultats : Malgr´ e la consigne, certains auditeurs

ont ´ evalu´ e les sons sur une ´ echelle absolue, n’uti-

Figure 2: Interface graphique de l’exp´ erience.

lisant ainsi pas toute la dynamique propos´ ee. Cela pose un probl` eme lorsque l’on souhaite comparer les

´ evaluations des diff´ erents auditeurs afin d’obtenir une

´ echelle globale, par moyennage par exemple. De plus, les

´ ecarts-types des ´ evaluations des sons s’en trouveraient

´ egalement alt´ er´ es. Pour cette raison, le jeu d’´ evaluations de chaque auditeur a ´ et´ e normalis´ e par ses moyenne et

´ ecart-type, afin d’obtenir des ´ echelles comparables.

Par ailleurs, il est apparu, lorsque l’on calcule le coefficient de corr´ elation de chaque auditeur avec les

´ evaluations moyennes, que quelques rares participants, au nombre de 3, pr´ esentaient des r´ esultats tr` es diver- gents de ceux des autres – coefficient inf´ erieur ` a 0,8 tan- dis que tous les autres ´ etaient proches ou d´ epassaient 0,9. Ces 3 outliers ont donc ´ et´ e retir´ es du traitement des r´ esultats.

Figure 3: ´ Evaluations moyennes et ´ ecarts-types.

La figure 3 pr´ esente les ´ evaluations moyennes des 10 sons, ainsi que leur ´ ecart-type respectif. Les coef- ficients de corr´ elation ´ elev´ es (proches ou sup´ erieurs ` a 0,9) des r´ esultats de chaque auditeur avec les r´ esultats moyens, ainsi que les ´ ecarts-types observ´ es sur la figure, faibles devant la variance des moyennes, d´ emontrent un fort consensus des ´ evaluations. Cela indique que les

´ evaluations obtenues refl` etent avec pr´ ecision la percep- tion des auditeurs.

Enfin, dans l’optique d’´ etablir de mani` ere

pr´ eliminaire un indicateur de qualit´ e sonore, et de rejoindre les conclusions des ´ etudes port´ ees sur des sons proches de ceux consid´ er´ es ici, l’´ echelle moyenne obtenue a ´ et´ e corr´ el´ ee avec le r´ esultat d’un calcul de sonie fond´ e sur le mod` ele de Zwicker et al. [3].

Le coefficient de corr´ elation obtenu ´ etablit un lien particuli` erement fort entre l’´ echelle de qualit´ e sonore mesur´ ee et la sonie : R(8 ddl) = −0, 98, (p < 0, 01).

La figure 4 montre les valeurs de l’´ echelle mesur´ ee en fonction de la sonie calcul´ ee par le mod` ele, ainsi que la droite de r´ egression obtenue (en rouge).

Figure 4: R´ egression lin´ eaire entre l’´ echelle mesur´ ee et la sonie.

2.3 Discussion

La premi` ere conclusion, quoique assez pr´ evisible, ` a tirer de ce travail exp´ erimental pr´ eliminaire est que la sonie est un parfait pr´ edicteur de la mesure d’agr´ ement que nous avons r´ ealis´ ee. Cela ne signifie pas que les autres param` etres acoustiques mentionn´ es n’influent pas th´ eoriquement sur la perception des auditeurs.

On constate simplement que la sonie est le param` etre pr´ epond´ erant lorsque l’on s’int´ eresse ` a la perception de la qualit´ e sonore. Compte tenu de la grande dynamique des valeurs de sonie pour le corpus utilis´ e, ce param` etre a probablement masqu´ e l’effet plus subtil d’autres at- tributs. En revanche il est fort probable que si l’on fixe, dans le protocole exp´ erimental, le param` etre de sonie, les auditeurs sont toujours capables de formu- ler des pr´ ef´ erences parmi les sons. Cette proc´ edure, qui est la suite logique de ce travail, est souvent r´ ealis´ ee grˆ ace ` a une exp´ erience d’´ egalisation en sonie, o` u l’on de- mande aux auditeurs de r´ egler l’intensit´ e sonore des sti- muli au mˆ eme niveau qu’un son du corpus choisi comme r´ ef´ erence. On peut alors reproduire la mˆ eme proc´ edure exp´ erimentale que celle pr´ esent´ ee ici, et relier l’´ echelle d’agr´ ement acoustique obtenue ` a d’autres param` etres acoustiques, notamment ceux mentionn´ es dans cet ar- ticle, que l’absence d’influence de la sonie va laisser

´ emerger.

3 Conclusions & perspectives

Ces travaux pr´ eliminaires nous ont donc permis

d’identifier les principales m´ ethodologies exp´ erimentales

qui permettent d’aboutir ` a une mesure pr´ ecise de

l’agr´ ement acoustique, ainsi que les param` etres perti- nents pour la description et le design sonores le plus sou- vent associ´ es ` a l’´ etude de ce param` etre. Ceci nous a per- mis de concevoir un protocole exp´ erimental de prise de son, de restitution et de mesure perceptive adapt´ e aux sons des syst` emes de traitement d’air visant ` a identifier l’agr´ ement acoustique ressenti par les auditeurs. L’ana- lyse de ces donn´ ees individuelles nous a permis d’obte- nir une ´ echelle objective de qualit´ e sonore, repr´ esentant fid` element la perception des auditeurs.

Les r´ esultats de cette exp´ erience pr´ eliminaire se sont av´ er´ es assez satisfaisants. Nous avons ainsi observ´ es une bonne concordance dans les jugements des auditeurs,

`

a quelques rares exceptions pr` es, et avons ´ egalement trouv´ e une forte corr´ elation entre notre mesure percep- tive et un indicateur de sonie, confirmant ainsi notre analyse initiale de la litt´ erature sur le sujet. On peut donc facilement conclure de ces observations que la so- nie est l’indicateur acoustique majeur lorsqu’il s’agit d’appr´ ecier l’agr´ ement provoqu´ e par des sons de syst` eme de traitement d’air.

Toutefois, plus g´ en´ eralement, il convient de s’interro- ger sur la pertinence ´ ecologique de telles m´ ethodologies de mesure perceptive. En effet, nous avons pu observer, en interrogeant les auditeurs par rapport ` a l’exp´ erience r´ ealis´ ee, que certains ´ etaient surpris qu’on leur de- mande d’accomplir ce type de tˆ ache exp´ erimentale.

En effet, l’influence acoustique de ce type de syst` emes dans notre environnement ne se manifeste g´ en´ eralement pas au travers d’une ´ ecoute attentive des sons pro- duits, mais plutˆ ot au travers d’une forme

d’intrusi- vit´ e

du son par rapport ` a notre activit´ e ou notre environnement sonore quotidien. Il conviendrait peut- ˆ etre alors de s’int´ eresser ` a l’influence de ce type de sons au cours d’une tˆ ache ou ` a l’´ ecoute d’un autre son qui capteraient l’attention des auditeurs. Nous envisageons d’aborder cette question prochainement dans le cadre de la probl´ ematique du confort acoustique des STA.

L’´ etude dans laquelle s’inscrit ces travaux vise

´ egalement ` a aborder un autre point important : l’in- fluence de l’acoustique des salles, et donc des pa- ram` etres spatiaux, param` etres particuli` erement impor- tants lorsque l’on s’int´ eresse ` a la qualit´ e de syst` emes uti- lis´ es tr` es souvent en int´ erieur. En effet, le protocole de prise de son employ´ e ici met en jeu un enregistrement bi- naural effectu´ e dans une salle semi-an´ echo¨ıque, limitant ainsi les effets de salle. Se pose alors la probl´ ematique de la m´ ethodologie associ´ ee ` a l’audio-conformisme, c’est-` a- dire la conservation d’une mani` ere la plus fid` ele possible de l’information de spatialisation lors de l’enregistre- ment, du traitement et de la diffusion des sons. L’´ etude de ces param` etres spatiaux de la perception sonore et du confort acoustique dans le cas des syst` emes de trai- tement d’air repr´ esente le d´ efi majeur qui se pr´ esente ` a nous.

R´ ef´ erences

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