Détection de souffle dans le micro

Bonjour a tous!!!

J'aurais besoin d'un petit coup de main.
Effet j'essai de filer un coup de main (ca fait beaucoup de baffe....:roll:) a un copain pour une appli qu'il developpe.

Le truc etant, que l'on est bloque sur la detection de soufle dans le micro.

On a essaye de filtre en basse frequence et en haute frequence voir si il y avait le meme niveau, mais sans succes.

Si quelqu'un a deja rencontre ce probleme ou qu'il a une idee simple pour effectuer la detection, ce serais top:ccool:

Merci!!!!

http://mobileorchard.com/tutorial-de...-into-the-mic/

Cette classe détecte le bruit, sinon ;
http://code.google.com/p/android-lab...Meter.java?r=2

Lire aussi les cours algo : http://algo.developpez.com/cours/

Pour préciser, le but c'est de réduire le souffle ou d'arriver à faire la distinction entre "quelqu'un parle" et "c'est du bruit ambiant" ?

On a déjà testé ces méthodes et ça ne fonctionne pas vraiment (enfin pas comme on le voudrait)

En fait que ce soit le premier ou le second exemple, l'algo détecte l'entrée micro comme du souffle dès qu'on passe un seuil sonore.
Et ce seuil est franchi aisément que ce soit en parlant, en sifflant, en tapotant sur le micro ou en chantant du Justin Bieber (ce qui est fortement préjudiciable à notre appli).

Du coup comment peut-on faire pour affiner la détection du souffle?

EDIT: On cherche à détecter lorsque l'utilisateur souffle dans le micro pour déclencher une fonction

a part souffler de nombreuses fois dans une micro, et regarder si il y a un schéma récurrent dans les fréquences sonore, je ne vois pas trop :)

bha il n'y a pas de schema recurent, si ce n'est un bruit blanc.....

Donc bon comment detecter un bruit blanc a coup sur?

Tu peux demander à l'utilisateur de ne pas parler pendant un instant ; tu enregistres alors le bruit de fond (le "blanc") et par la suite, tu peux faire une calcul de distance entre le signal en temps réel, et le signal enregistré du "blanc".
Plus la distance est proche de 0 alors plus tu as affaire à un bruit blanc.

La Nintendo DS utilise beaucoup le souffle dans ses mini-jeux donc y a forcément un moyen.

Je ne comprend pas vraiment ta reponse ZouBi

petite precision, le bruit blanc n'apparais que quand l'utilisateur souffle sur le micro....
http://fr.wikipedia.org/wiki/Bruit_blanc

Ok pour nintendo, mais on a pas les meme moyens....:mouarf:

Si quelqu'un aurais une idee de detection efficace du coup?

on peut partir du principe qu'un bruit blanc occupe toutes les fréquences de manière équivalent, alors que la voix / le sifflement ont des empreintes particulière -> regarder si sur une période de temps, tu couvre plus ou moins uniformément toute la plage de fréquence :aie:

Pour ca on y avais penser, en utilisant fourrier, mais le probleme de ressource utilise est apparue.
C'est plutot lourd comme calcul.

Apres, filtrer le signal en basse et en haute frequence etait pas mal.
Mais en cour de test.

quelqu'un as deja essaye de coder une transformee de fourrier?
ou un filtrage passe haut?

EDIT:
Filtrage: impossible de faire la correlation entre les valeurs en sorties des filtres et si c'est un bruit blanc ou non.

Fourrier: Au debut, on pensais avoir une piste en comptant le nombre d'harmonique depassant un certain niveau (le bruit blanc(SOUFFLE) etant cense occupe toute les frequences a des niveau identique) mais, au final, apres plusieurs test, le son de la voix est detecter aussi comme un souffle.
:arf:
HELP

EDIT2:
siouplééé un petit coup de main serais le bienvenue......

Deplaces ton message dans le forum des specialistes du traitement du signal ou algorithme. Cela n'est pas directement lié à Android...

Citation:

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Envoyé par rabbitnator3000

Fourrier: Au debut, on pensais avoir une piste en comptant le nombre d'harmonique depassant un certain niveau (le bruit blanc(SOUFFLE) etant cense occupe toute les frequences a des niveau identique) mais, au final, apres plusieurs test, le son de la voix est detecter aussi comme un souffle.

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Détecter de la voix "parlée" avec juste les niveaux du spectre, c'est un peu léger. La technique la plus commune consiste à calculer les MFCCs (Mel-frequency cepstrum coefficients).

Une autre méthode, c'est de détecter si le signal audio ressemble a du "souffle" et calculant sa corrélation avec un (ou des) signal de référence.

Cherche dans les logiciels comme sound forge, cubase, acid pro et pro tools s'il y a des plug-ing qui résolvent ton problème puis trouve le nom de leur algo .

Merci a pseudocode et a takout pour vos reponse.

On a trouver une solution qui a l'aire de marcher: en fait on calcul le spectre du signal sortant du micro et on regarde le nombre d'harmonique depassant une certaine valeur.
La voix ne remplissant pas toute les harmoniques, il est normal que l'on retrouve plus d'harmoniques a la meme valeur avec le souffle.
Mais bon pour le moment on en est au choix de parametre.

Je vais regarder pour les algorithme au cas ou.