Pourquoi votre voix ne sonne pas bien avec des écouteurs sans fil

Votre casque filtre parfaitement le bruit du métro avec sa réduction de bruit active, mais votre interlocuteur, lui, l’entend quand même. Les systèmes traditionnels fonctionnent par soustraction durant vos silences, mais sont complètement dépassés dès que l’environnement sonore change brusquement.

Votre casque élimine efficacement le bruit du métro grâce à sa réduction de bruit active. Cependant, votre interlocuteur entend toujours ce bruit. En effet, la réduction de bruit active, qui protège vos oreilles, et le traitement du signal du microphone de votre casque lors des appels sont deux technologies distinctes, chacune avec ses propres composants, algorithmes et limites.

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Un casque peut être performant en ANC mais décevant en ce qui concerne la réduction des bruits environnants lors de la capture de votre voix. Cet article se penche sur le processus de captation, de traitement, d’encodage et de transmission de la voix, tout en identifiant les étapes où les problèmes peuvent survenir.

La captation : pourquoi la voix est si difficile à isoler

Il est essentiel de réaliser, contrairement à une idée reçue, qu’un microphone ne capte pas votre voix à proprement parler. Il enregistre un mélange sonore où vos paroles se mêlent au bruit ambiant. Pour isoler votre voix, le casque doit idéalement comparer plusieurs angles d’écoute afin que son processeur puisse travailler avec différentes versions de votre voix.

Les écouteurs d’entrée de gamme utilisent souvent un seul micro, placé sur la tige ou le boîtier. Ce micro a généralement une directivité omnidirectionnelle, c’est-à-dire qu’il capte de manière égale dans toutes les directions. Par conséquent, tout bruit environnant entre dans le signal avec presque autant d’importance que votre voix. Ainsi, le processeur doit effectuer un tri trop complexe et éliminer certaines parties de votre voix.

Les modèles de casques et d’écouteurs plus avancés utilisent plusieurs micros : deux, trois, voire quatre par oreillette. La position des micros est tout aussi importante que leur nombre. La distance entre les microphones constitue également un facteur déterminant.

En effet, l’écart entre deux points de captation permet de créer deux pistes audio distinctes, que les algorithmes utiliseront pour déterminer ce qui est votre voix. En multipliant les microphones et en les espaçant de manière réfléchie, on peut améliorer la précision de ce tri.

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Bien sûr, la qualité intrinsèque des microphones est cruciale. Le rapport signal/bruit (c’est-à-dire la différence entre le son à capter et le bruit de fond électronique) est un paramètre fondamental. Plus ce rapport S/B est élevé, meilleur sera le son sur lequel le processeur va agir. Un micro de mauvaise qualité ne peut pas être corrigé par un algorithme.

Les bénéfices de la conduction osseuse

Une autre approche, complémentaire aux microphones acoustiques, utilise des capteurs de vibrations vocales, également appelés unités de capture vocale (VPU, pour Voice Pickup Unit). Contrairement aux micros classiques, ces capteurs ne capturent pas les ondes sonores dans l’air, mais mesurent les vibrations mécaniques transmises par les os du crâne au contact de la peau ou du conduit auditif. Cette méthode présente l’avantage d’avoir une contamination acoustique externe quasi nulle. Shokz a construit toute sa gamme de produits sur ce principe.

Les capteurs osseux sont également intégrés en complément dans des produits grand public : Huawei les inclut dans certaines versions des FreeBuds Pro, des composants similaires se trouvent dans des systèmes audio sur puce de Qualcomm (System on Chip, intégrant processeur, DSP et traitement audio dans un seul composant). Cependant, la réponse en fréquence d’un capteur osseux (la plage de fréquences qu’il peut retransmettre fidèlement) s’effondre au-delà de 4 à 5 kHz. Utilisé seul, il a tendance à affaiblir les consonnes et les sons aigus tels que /s/ ou /ch/. En résumé, il manque de clarté dans les aigus. En pratique, le signal provenant des capteurs osseux est toujours mélangé avec celui des micros acoustiques, le ratio de mélange étant ajusté en fonction du bruit ambiant détecté.

Le beamforming : un faisceau de micros pour viser la bouche

Multiplier les microphones ne suffit pas : il est également crucial de savoir comment utiliser les signaux combinés. C’est le rôle du beamforming. En analysant les petites différences de temps d’arrivée et de niveau entre les micros, le système peut privilégier les sons provenant d’une direction spécifique, celle de la bouche, tout en atténuant d’autres sources sonores. Concrètement, le casque « cible » son écoute vers la source vocale, comme si le microphone était physiquement près de la bouche.

Plus le nombre de microphones est élevé, plus la directivité est précise et plus les zones de rejet sont étendues. Deux microphones offrent un résultat acceptable ; trois ou plus permettent de créer un champ de captation réellement sélectif.

Le traitement du signal : de l’algorithme classique au deep learning

Lors d’un appel, le signal capté par les micros ne part pas directement à votre correspondant. Il passe d’abord par un processus de traitement dont la première mission est de décider, tous les quelques millisecondes, si ce que captent les micros est de la voix ou du bruit. Ce processus s’appelle la détection d’activité vocale. Une détection erronée peut entraîner des coupures de votre voix en plein discours ou, à l’inverse, permettre à du bruit de passer pour de la parole.

Les systèmes traditionnels fonctionnent ensuite par soustraction : pendant vos moments de silence, l’algorithme mémorise le profil du bruit ambiant puis le retire du signal lorsque vous parlez. Cela fonctionne bien sur des bruits stables, mais devient totalement inefficace dès que l’environnement sonore change brusquement (en milieu urbain, en gare, etc.).

L’IA entre en scène

C’est à ce moment que le deep learning (intelligence artificielle) intervient et change la donne. Les anciens systèmes tentaient de deviner le bruit ambiant à effacer. Les modèles neuronaux font exactement le contraire : ils se concentrent uniquement sur la voix et ignorent tout le reste.

Pour y parvenir, les ingénieurs forment une IA en laboratoire. Ils lui font ingurgiter des millions d’heures de conversations mêlées à des bruits de klaxon, du vent, ainsi que des bruits de clavier ou d’ambiance de gare. Son objectif est de détecter la voix. Grâce à cet apprentissage colossal, l’algorithme finit par saisir la « signature » acoustique unique d’un être humain qui parle.

Une fois que ce modèle est parfaitement entraîné, une version compact de l’algorithme est intégrée dans la puce de vos écouteurs. Pendant un appel, cette IA agit comme un filtre. Elle examine ce que le micro perçoit en millisecondes et, dès qu’elle détecte la signature de votre voix, elle laisse passer le son. Tout ce qui ne ressemble pas à une voix humaine est supprimé.

Cependant, faire fonctionner une intelligence artificielle en temps réel nécessite une énorme puissance de calcul, ce qui épuise rapidement la petite batterie d’une paire d’écouteurs.

La solution ? Une approche collaborative. Par exemple, Apple a réparti la charge de travail entre ses dispositifs. La puce H2 intégrée dans les AirPods Pro ou les AirPods Max 2 effectue le prétraitement pour améliorer le signal audio. Elle l’envoie ensuite à l’iPhone, qui, avec son processeur bien plus puissant, accomplit le gros du « nettoyage neuronal », tout en préservant l’autonomie des écouteurs.

Une démarche similaire est adoptée par Samsung avec les Galaxy Buds 4 et ses smartphones récents. Quant à Google Clear Calling, cette technologie fonctionne entièrement sur les smartphones Pixel. Dans tous les cas, aucune donnée n’est transférée vers un serveur distant, et le modèle n’apprend rien de vos appels : il applique les connaissances acquises une fois pour toutes.

Pourquoi le filtrage va parfois trop loin

Tous ces systèmes partagent un point commun : ils fonctionnent bien dans les conditions pour lesquelles ils ont été conçus, mais développent des problèmes lorsqu’on s’en écarte.

Le problème le plus courant est celui de la voix robotique. En filtrant trop, le modèle élimine également les fréquences graves qui contribuent au timbre de la voix et coupe le début des consonnes. Ce qui reste sonne creux, aigü, incomplet. L’algorithme a réussi à supprimer le bruit, mais a aussi supprimé une partie de votre essence vocale.

De plus, les sons sifflants posent problème aux deux types de systèmes. Les s, ch, z, ressemblent à un souffle ou un bruit parasites. Un filtre trop strict les efface avec le bruit.

Les systèmes neuronaux ont également leurs limites. Par exemple, une voix à la télévision en arrière-plan, de la musique avec paroles ou la présence d’un second interlocuteur dans la pièce peuvent amener le modèle à hésiter entre votre voix et d’autres, supprimant parfois votre voix de façon aléatoire. C’est un véritable casse-tête. Cela se produit aussi fréquemment lors d’appels dans des lieux bruyants, comme une salle d’attente, où les algorithmes peuvent faire des erreurs.

Il devient donc évident qu’il est nécessaire d’utiliser en complément des microphones traditionnels, des capteurs de conduction osseuse.

L’équation (quasi) impossible du vent

Le vent est un véritable fléau pour les micros. Une rafale sur un microphone provoque un mouvement mécanique du diaphragme qui le sature, rendant ainsi la captation impossible pendant un court moment. À ce stade, il n’est plus possible de traiter le signal, car il est corrompu. La seule alternative est que tous les micros ne soient pas saturés par le vent, ce qui permettrait de conserver un signal audio, bien que dégradé.

La transmission Bluetooth : le maillon oublié

Une fois la voix captée et filtrée, elle doit être transmise sans fil des écouteurs vers le smartphone, puis acheminée vers votre interlocuteur. Cette transmission nécessite une compression, fonction du codec vocal Bluetooth. C’est à ce niveau que de nombreux efforts réalisés en amont peuvent être compromises.

Ce codec vocal est distinct de celui qui transmet la musique, car chacun utilise des circuits différents. Pour les appels, le Bluetooth utilise un protocole dédié, avec son propre format de compression. Le plus ancien, le CVSD, date des débuts du Bluetooth et plafonne à une qualité équivalente à celle d’un téléphone fixe des années 1990, rendant les consonnes floues et éliminant les nuances de timbre. Vous pouvez avoir les meilleurs micros disponibles et un algorithme de suppression de bruit remarquable : si l’appel utilise le CVSD, votre interlocuteur entend une qualité d’appel des années 90.

Les codecs plus récents améliorent la situation. Le mSBC double la résolution audio par rapport au CVSD, rendant la voix bien plus naturelle, avec des consonnes plus distinctes. Le LC3, introduit avec le Bluetooth LE Audio, va encore plus loin. La différence perçue est tangible : la fatigue auditive est réduite et la voix est plus fidèle à la réalité.

Mais la chaîne ne se limite pas à la connexion Bluetooth. Entre les smartphones, l’opérateur impose son propre codec réseau : en 4G VoLTE, on utilise généralement de l’AMR-WB, qui correspond à une qualité HD. En 3G ou en cas de retour à un réseau inférieur, c’est de l’AMR-NB, correspondant à une qualité téléphonique classique.

On se retrouve donc avec deux maillons distincts et deux sources potentielles de dégradation… et aucune interface ne permet de savoir quel codec est actif pour l’un ou l’autre. Si un des maillons ne prend pas en charge les formats récents, la négociation revient automatiquement à des formats antérieurs.

La plateforme d’appel : dernière couche de traitement

Si vous passez des appels via des applications de messagerie telles que Teams, Meet ou Whatsapp, le traitement ne s’arrête pas au niveau des écouteurs. Microsoft Teams, Google Meet, et Zoom appliquent tous leurs propres chaînes de traitement audio, que ce soit côté serveur ou client, avant de transmettre la voix aux autres interlocuteurs.

Teams permet d’activer une suppression de bruit par IA dans les paramètres audio, avec plusieurs niveaux d’agressivité. Google Meet utilise des modèles similaires, tandis que Zoom dispose de sa propre couche de traitement, qui est distincte de celle intégrée dans les pilotes des casques certifiés.

Cette réalité a une conséquence pratique importante : la qualité que perçoit votre interlocuteur est le produit d’une chaîne à trois niveaux : traitement dans le casque, encodage et transmission Bluetooth, puis traitement sur la plateforme. Identifier la source d’un problème de qualité demande des tests approfondis.

L’avenir de la qualité d’appel

En somme, avoir une voix claire lors d’un appel sans fil semble relever du miracle technique. Comme nous l’avons vu, il ne suffit pas d’intégrer un bon micro dans une oreillette : il s’agit d’une chaîne délicate qui doit s’aligner parfaitement. De la captation initiale par beamforming au filtrage basé sur l’IA, en passant par les limitations du codec Bluetooth et le traitement logiciel de Teams ou Meet, le moindre maillon faible peut rapidement transformer votre voix en un son dégradé.

Les avancées les plus impressionnantes des dernières années reposent sur une double approche : l’intégration de capteurs à conduction osseuse (VPU) pour capter une voix claire et peu affectée par le vent, couplée à la puissance de calcul des smartphones. Cela est particulièrement vrai pour certains écouteurs haut de gamme.

De plus, cela marque un tournant sur le marché. Pour permettre une communication fluide entre les écouteurs et les téléphones en temps réel, maîtriser le matériel et le logiciel de bout en bout est devenu un véritable avantage stratégique. Dans cette quête de clarté vocale, les fabricants de smartphones et d’écouteurs tels qu’Apple, Samsung et Google disposent désormais d’un avantage structurel considérable sur les marques historiques de l’audio.