| Přispěvatelé: |
GIPSA - Signal et Automatique pour la surveillance, le diagnostic et la biomécanique (GIPSA-SAIGA), Département Automatique (GIPSA-DA), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Grenoble Alpes, Nadine Martin |
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Railway transportation represents an important source of noise pollution in urban areas. Both the development of new infrastructures and the increase in traffic raise the number of people impacted. As a result, reduction of railway traffic noise remains an active research field. The work carried out on the subject has been mainly focused on the estimation of sound levels. Theoretical and empirical models have been proposed to accurately predict railway noise levels. However, averaged sound pressure levels may be difficult to translate in terms of perceived noise annoyance, due to the complexity of the involved phenomena. One way to assess perceived noise annoyance is to synthesize and render the time domain pressure signal perceived by a listener. Noise annoyance is then evaluated perceptually through listening tests. This approach is called auralization.The goal of this thesis is to develop auralization methods for acoustic emissions from railway vehicles in urban environments. Railway noise is radiated from many individual sources. In urban areas, the railway noise mainly consists of rolling and traction noise. This thesis focuses specifically on the audio synthesis of these sources.In order to assess different types of wheels and rails, the auralization method of the rolling noise is based on a physical model whose parameters may be varied. In this approach, the excitation of the wheel/rail system is modeled in the time domain. Three sound synthesis modules are proposed for the acoustic emission signals of the rail, wheel and sleepers. Each module accounts for the excitation force of the wheel/rail system. Comparisons of simulated pass-by noise levels with measured data show a good agreement with differences smaller than 2 dB(A) in terms of A-weighted sound pressure levels. The approach is also evaluated trough listening tests. It is shown that when properly configured, the proposed model yields very realistic sounds.Noise from the traction system components is auralized using a granular synthesis technique. The technique, previously developed for road traffic engine noise, is adapted to railway vehicle noise. It is shown to accurately synthesize the acoustic emissions of these components.; Le développement du secteur des transports ferroviaires est fortement contraint par la pollution sonore associée. Le nombre de riverains gênés par le bruit ferroviaire ne cesse de croître avec la construction de nouvelles voies ferrées et la densification du trafic. Dans ce contexte, la réduction des nuisances sonores ferroviaires constitue un axe de recherche majeur. Les principaux travaux réalisés sur le sujet se sont articulés autour de l'estimation des niveaux sonores. Des modèles aussi bien théoriques qu'empiriques ont été proposés permettant de prédire avec précision les niveaux du bruit ferroviaire. Cependant, l'information fournie est difficile à appréhender en termes de gêne, cette grandeur étant aussi liée à d'autres paramètres plus complexes. Une caractérisation plus précise de la gêne consiste à simuler le signal sonore perçu par un auditeur et effectuer une évaluation par l'écoute. Cette simulation auditive du champ sonore est appelée auralisation.Cette thèse cherche à mettre en œuvre des techniques d'auralisation du bruit ferroviaire en milieu urbain. Ce bruit est de nature complexe compte tenu des nombreuses sources individuelles qui le composent. Pour une circulation urbaine, le bruit ferroviaire provient du roulement de la roue sur le rail et des équipements du train. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse concernent le développement de méthodes de synthèse sonore de ces sources.Afin de pouvoir traiter différents types de roues et de rails, l'auralisation du bruit de roulement repose sur une approche physique. Cette approche consiste à modéliser l'excitation du système roue/rail dans le domaine temporel. Des modules de synthèse sonore adaptés aux contributions du rail, de la roue et des traverses sont développés. Ces modules assurent l'auralisation du bruit de roulement en tenant compte de l'excitation. La méthode proposée fait l'objet d'une étude comparative avec une mesure au passage. Il est démontré que le signal simulé est proche de la mesure en termes de niveau sonore avec un écart inférieur à 2 dB(A). Un test d'écoute basé sur les séquences simulées et enregistrées permet de mettre en évidence qu'une bonne configuration du modèle produit un réalisme important par rapport à la mesure.Par ailleurs, une technique de synthèse granulaire synchrone est adoptée pour restituer le bruit des équipements. Initialement appliqué dans la synthèse du bruit de trafic routier, l'algorithme de synthèse est adapté aux spécificités des équipements du matériel roulant ferroviaire. L’approche proposée permet de restituer fidèlement les émissions acoustiques des équipements. |
