Traitement du signal
Chaîne de transmission sonore pour communication en environnement contraint.
CESI · Traitement du signal
- Contrainte
- Un micro pour seul émetteur
- Modulation
- FSK, deux fréquences
- Validation
- Modélisation numérique sous Python
- Livraisons
- 4 jalons, de la théorie au prototype
Points clés
- Chaîne complète : codage, modulation, canal bruité, filtrage, décision
- Modulation par déplacement de fréquence, choisie pour sa robustesse au bruit
- Filtrage passe-bande pour isoler la bande utile du bruit ambiant
- Validation par modélisation numérique avant toute réalisation matérielle
Comment ça marche
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Ce qu'est une onde
Point de départ : amplitude, fréquence, phase. Trois grandeurs, et donc trois façons de transporter de l'information dans un son. Choisir laquelle est la première décision du projet, et elle dépend entièrement de ce que le canal va abîmer.
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Coder les bits en fréquences
La modulation FSK associe une fréquence à chaque état binaire : un ton grave pour le 0, un ton aigu pour le 1. Ce choix n'est pas arbitraire. Un bruit ambiant fait varier l'amplitude en permanence, et une modulation d'amplitude y perdrait ses bits, alors qu'il déplace beaucoup plus rarement une fréquence.
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Traverser le canal
Entre le micro et l'oreille, le signal ramasse tout ce qui traîne : bruit de fond, réverbération, atténuation. C'est ce que la modélisation permet d'ajouter volontairement, en quantité choisie, pour voir à partir de quel niveau la transmission cesse de fonctionner.
- 4
Filtrer avant de décider
Un filtre passe-bande ne garde que la portion du spectre où vivent nos deux tons et écarte le reste. L'étude de la réponse fréquentielle sert exactement à ça : savoir ce qu'un filtre laisse passer et ce qu'il coupe, avant de s'en servir.
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Décider bit par bit
Sur chaque intervalle, on compare l'énergie présente autour des deux fréquences et on tranche : celle qui domine donne le bit. Une décision simple, mais qui n'est fiable que parce que tout ce qui précède a fait son travail.
Essayez vous-même
La chaîne complète, de haut en bas. Montez le bruit jusqu'à ce que des bits se perdent, puis coupez le filtre.
- 1 · Bits à transmettre
- 2 · Modulé en FSK
- 3 · Après le canal, puis filtré
- 4 · Bits décidés
Message reçu sans erreur.
Le détecteur employé ici est le plus simple qui soit : il compte les passages à zéro pour estimer la fréquence. C'est précisément ce qui rend le filtre indispensable : un détecteur plus élaboré, qui corrèle le signal avec les deux tons, rejetterait déjà le bruit hors bande et gagnerait beaucoup moins au filtrage. Montez le bruit jusqu'à faire décrocher la transmission, puis décochez le filtre au même niveau.
Le contexte
Mise en situation : un agent est enfermé dans une pièce et ne dispose que d'un micro pour transmettre un message. Il faut concevoir la chaîne de transmission complète qui rend ça possible, puis la modéliser numériquement pour démontrer qu'elle tient. Le sujet est fictif ; les questions qu'il pose ne le sont pas : c'est exactement ce qu'on résout pour faire passer des données sur un canal qu'on ne maîtrise pas.
Pourquoi la fréquence plutôt que l'amplitude
C'est la décision structurante du projet, et elle se déduit du canal. Le son transporte de l'information par trois grandeurs, mais un canal bruité ne les abîme pas de la même façon.
- L'amplitude est ce que le bruit perturbe le plus : un bruit de fond s'additionne directement au niveau du signal
- La phase est précise mais fragile : la moindre réverbération la décale, et une pièce fermée en produit beaucoup
- La fréquence, elle, survit : un écho arrive plus tard et moins fort, mais il arrive à la même fréquence
- D'où la FSK : deux tons bien séparés, dont on cherche lequel domine plutôt que de mesurer un niveau
Modéliser plutôt que bricoler
Toute la chaîne a été écrite en Python avant d'exister sous forme de matériel. L'intérêt n'est pas la commodité : c'est de pouvoir faire varier une seule chose à la fois. On fixe le niveau de bruit, on change la largeur du filtre, on compte les bits perdus. Avec un montage réel, on n'aurait jamais su si l'amélioration venait du filtre ou d'un couloir plus silencieux ce jour-là.
Ce que j'en retire
- Le choix d'une modulation se déduit du canal, pas du confort de calcul
- Un filtre se conçoit à partir d'une réponse fréquentielle, pas à l'oreille
- Modéliser permet d'isoler une variable, ce qu'une manip réelle interdit
- Le même réflexe m'a resservi sur la caméra PTZ : mesurer avant d'optimiser