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Étude et optimisation de la qualité sonore d'un véhicule récréatif motorisé

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Document principal (7.233Mb)
Date de publication
2017
Auteur(s)
Benghanem, Abdelghani
Sujet(s)
Qualité sonore
 
Test d'écoute
 
Technique d'enregistrement binaural
 
Caractéristiques de sons (sonie, sonie globale, acuité)
 
Psychoacoustique
 
Analyse statistique de test d'écoute (analyse de la variance, regroupement)
 
Modèles de régression simple et multiple
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Résumé
La qualité sonore (QS) est un facteur important dans la conception et pour la perception des produits, notamment dans le cas des véhicules. Il est donc fondamental d'étudier la qualité sonore des véhicules récréatifs motorisés. L'objectif est d'étudier le bruit généré par un véhicule récréatif motorisé (VRM) et de rendre ce dernier plus agréable pour le conducteur afin de rajouter plus de plaisir à l'expérience de conduite. Le projet est basé sur trois volets importants. Le premier volet consiste à identifier les paramètres physiques des différents composants acoustiques d'un véhicule récréatif motorisé, de conduire des tests d'écoute et d'en faire une étude statistique. Pour ce faire, plusieurs bases de données ont été déjà établies par des enregistrements binauraux correspondants à la position du pilote. Le deuxième volet consiste à définir une méthode de prédiction des résultats de tests d'écoute de préférence par des indicateurs psychoacoustiques dits objectifs, issus des signaux mesurés pour les tests d'écoute de préférence. L'originalité de cette partie est l'utilisation des méthodes statistiques de régression linéaire multiple pour la conception du modèle perceptif, et notamment l'algorithme Lasso qui permet la création de modèles de prédiction de qualité sonore parcimonieux. Le troisième volet consiste à concevoir un dispositif de modification et d'amélioration du son moteur, par filtrage numérique des signaux binauraux, puis étudier son effet à partir de la reproduction de sons simulés et mesurés.
URI
http://hdl.handle.net/11143/11573
Collection
  • Moissonnage BAC [3177]
  • Génie – Mémoires [1850]

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