Brevet FR2768546A1 — publié le 19990319

PROCEDE DE DEBRUITAGE D'UN SIGNAL DE PAROLE NUMERIQUE La présente invention concerne les techniques numériques de débruitage de signaux de parole. Elle concerne plus particulièrement le débruitage par soustraction spectrale non linéaire. Du fait de la généralisation des nouvelles formes de communication, en particulier des téléphones mobiles, les communications se font de plus en plus dans des ambiances fortement bruitées. Le bruit, additionné à la parole, a alors tendance à perturber les communications en empêchant une compression optimale du signal de parole et en créant un bruit de fond non naturel. D'autre part, le bruit rend difficile et fatigante la compréhension du message parlé. De nombreux algorithmes ont été étudiés pour essayer de diminuer les effets du bruit dans une communication. S. F. Boll ( Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction , IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing , Vol. ASSP-27, n" 2, avril 1979) a proposé un algorithme basé sur la soustraction spectrale. Cette technique consiste à estimer le spectre du bruit pendant les phases de silence et à le soustraire du signal reçu. Elle permet une réduction du niveau de bruit reçu. Son principal défaut est de créer un bruit musical particulièrement gênant, car non naturel. Ces travaux, repris et améliorés par D. B. Paul ( The spectral enveloppe estimation vocoder , IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing , Vol. ASSP-29, nO 4, août 1981) et par P. Lockwood et J. Boudy ( Experiments with a nonlinear spectral subtractor (NSS), Hidden M.arkov Models and the projection, for robust speech recognition in cars , Speech Communication, Vol. 11, juin 1992, pages 215-228, et EP-A-0 534 837) ont permis de cirnlnuer sensiblement le niveau de bruit tout en lui conservant un caractère naturel. De plus, cette contribution a eu le mérite d'incorporer pour la première fois le principe de masquage dans le calcul du filtre de débruitage. A partir de cette idée, une première tentative a été faite par S. Nandkumar et . H. L. Hansen ( Speech enhancement on a new set of auditory constrained parameters , Proc. ICASSP 94, pages 1.1-1.4) pour utiliser dans la soustraction spectrale des courbes de masquage calculées explicitement. Malgré les résultats décevants de cette technique, cette contribution a eu le mérite de mettre l'accent sur l'importance de ne pas dénaturer le signal de parole pendant le débruitage. D'autres méthodes basées sur la décomposition du signal de parole en valeurs singulières, et donc sur une projection du signal de parole dans un espace plus réduit, ont été étudiées par Bart De Moore ( The singular value decomposition and long and short spaces of noisy matrices , IEEE Trans. on Signal Processing, Vol. 41, n" 9, septembre 1993, pages 2826-2838) et par S. H. Jensen et al ( Reduction of broad-band noise in speech by truncated QSVD , IEEE Trans. on Speech and Audio Processing, Vol. 3, n" 6, novembre 1995). Le principe de cette technique est de considérer le signal de parole et le signal de bruit comme totalement décorrélés, et de considérer que le signal de parole a une prédictibilité suffisante pour être prédit à partir d'un jeu restreint de paramètres. Cette technique permet d'obtenir un débruitage acceptable pour des signaux fortement voisés, mais dénature totalement le signal de parole. Face à un bruit relativement cohérent, tel que celui provoqué par le contact de pneus de voitures ou le cliquetis d'un moteur, le bruit peut s'avérer plus facilement prédictible que le signal de parole non voisé. On a alors tendance à projeter le signal de parole dans une partie de l'espace vectoriel du bruit. La méthode ne tient pas compte du signal de parole, e particulier des zones de parole non voisée où la prédictibilité est réduite. De plus, prédire le signal de parole à partir d'un jeu de paramètres réduit ne permet pas de prendre en compte toute la richesse intrinsèque de la parole. On comprend ici les limites de techniques basées uniquement sur des considérations mathématiques en oubliant le caractère particulier de la parole. D'autres techniques enfin sont basées sur des critères de cohérence. La fonction de cohérence est particulièrement bien développée par J. A. Cadzow et O. M. Solomon ( Lir.ear modeling and the coherence function , IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-35, n" 1, janvier 1987, pages 19-28), et son application au débruitage a été étudiée par R. Le Bouquin ( Enhancement of noisy speech signal s : application to mobile radio communications , Speech Communication, Vol. 18, pages 3-19). Cette méthode se base sur le fait que le signal de parole a une cohérence nettement plus importante que le bruit à condition d'utiliser plusieurs canaux indépendants. Les résultats obtenus semblent être assez encourageants. Mais malheureusement, cette technique impose d'avoir plusieurs sources de prise de son, ce qui n'est pas toujours réalisé. Un but principal de la présente invention est de proposer une nouvelle technique de débruitage qui prenne en compte les caractéristiques de production de la parole, permettant ainsi un débruitage efficace sans détériorer la perception de la parole. 'invention propose ainsi un procédé de débruitage d'un signal de parole numérique traité par trames successives, dans lequel - on calcule des composantes spectrales du signal de parole sur chaque rare - on calcule pour chaque trame des eseim -~or.- majorées de composantes spectrales du bruit compris dans e signal de parole - on effectue une soustraction spectrale comportant au moins une étape consistant à soustraire respectivement, de chaque composante spectrale du signa de parole sur la trame, une quantité dépendant de paramètres incluant l'estimation majorée de la composante spectrale correspondante du bruit pour ladite trame ; et - on applique au résultat de la soustraction spectrale une transformation vers le domaine temporel pour construire un signal de parole débruité. Une analyse harmonique du signal de parole est effectuée pour estimer une fréquence tonale du signal de parole sur chaque trame où il présente une activité vocale. Les paramètres dont dépendent les quantités soustraites incluent la fréquence tonale ainsi estimée. La surestimation de l'enveloppe spectrale du bruit est généralement souhaitable pour que l'estimation majorée ainsi obtenue soit robuste aux brusques variations du bruit. Néanmoins, cette surestimation a habituellement l'inconvénient de distordre le signal de parole lorsqu'elle devient trop importante. Ceci a pour effet d'affecter le caractère voisé du signal de parole en supprimant une partie de sa prédictibilité. Cet inconvénient est très gênant dans les conditions de la téléphonie, car c'est pendant les zones de voisement que le signal de parole est alors le plus énergétique. Le fait de prendre en compte dans le débruitage la fréquence tonale du signal de parole permet de protéger l'harmonicité de ce signal dans ces zones voisées. En général, pour soustraire d'une composante spectrale donnée du signal de parole, on adoptera une quantité plus faible si ladite composante spectrale correspond à une fréquence protégée, c'est-à-dite la plus proche d'un multiple entier de la fréquence tonale estimée que s ladite composante spectrale ne correspond pas à une telle fréquence protégée. Cette quantité plus faible peut notamment être nulle. Dans ce dernier cas, la soustraction spectrale n'affecte pas le signal à la fréquence tonale estimée et/ou à ses harmoniques. On supprime alors une partie des non-linéarités apportées par la surestimation du bruit, qui sont particulièrement sensibles pour les zones voisées. Les zones non voisées, du fait du caractère plus aléatoire de leur signal d'excitation, y sont moins sensibles. Dans un mode de réalisation avantageux, après avoir estimé la fréquence tonale du signal de parole sur une trame, on conditionne le signal de parole de la trame en le suréchantillonnant à une fréquence de suréchantillonnage multiple de ia fréquence tonale estimée, et on calcule les composantes spectrales du signal de parole sur la trame sur la base du signal conditionné pour leur soustraire lesdites quantités. Cette disposition permet de privilégier les fréquences les plus proches de la fréquence tonale estimée par rapport aux autres fréquences. On évite ainsi de protéger des harmoniques relativement éloignées de celles de la fréquence tonale. On préserve donc au mieux le caractère harmonique du signal de parole. Pour calculer les composantes spectrales du signal de parole, on distribue le signal conditionné par blocs de N échantillons soumis à une transformation dans le domaine fréquentiel, et on choisit le rapport entre la fréquence de suréchantillonnage et la fréquence tonale estimée comme un diviseur du nombre N. La technique précédente peut encore être affinée en estimant la fréquence tonale du signal de parole sur une trame de la manière suivante - on estime des intervalles de temps entre deux ruptures consécutives du signal attribuables à des fermetures de la glotte du locuteur intervenant pendant la durée de la trame, la fréquence tonale estimée étant inversement proportionnelle auxatts intervalles de temps - on interpole le signal de parole dans lesdits intervalles de temps, afin que le signal conditionné résultant de cette interpolation présente un intervalle de temps constant entre deux ruptures consécutives. Cette façon de procéder construit artificiellement une trame de signal sur laquelle le signal de parole présente des ruptures à intervalles constants. On prend ainsi en compte d'éventuelles variations de la fréquence tonale sur la durée d'une trame. Une amélioration supplémentaire consiste en ce que, après le traitement de chaque trame, on conserve, parmi les échantillons du signal de parole débruité fournis par ce traitement, un nombre d'échantillons égal à un multiple entier de fois le rapport entre la fréquence d'échantillonnage et la fréquence tonale estimée. Ceci évite les problèmes de distorsion provoqués par les discontinuités de phase entre trames, qui ne sont généralement pas corrigées totalement par les techniques classiques de somme à recouvrement (overlap-add). Le fait d'avoir conditionné le signal par la technique de suréchantillonnage permet d'obtenir une bonne mesure du degré de voisement du signal de parole sur la trame, à partir d'un calcul de l'entropie de l'autocorrelation des composantes spectrales calculées sur la base du signal conditionné. Plus le spectre est perturbé, c'est-à-dire plus il est voisé, plus les valeurs de l'entropie sont faibles. Le conditionnement du signal de parole accentue l'aspect Irrégulier du spectre et donc les variations de l'entrcpe, de sorte que celie-ci constitue une mesure de bonne sensibilité. Les autocorrelations seront généralement calculées sur la base du signal débru:té pour obtenir les meilleures performances. Tl serait toutefois envisageable de les calculer sur la base du signal conditionné avant débruitage. Les composantes spectrales du signal débruité, obtenues en soustrayant lesdites quantités des composantes spectrales du signal de parole, peuvent être utilisées pour calculer une courbe de masquage en appliquant un modèle de perception auditive. De préférence, les paramètres dont dépend la quantité soustraite d'une composante spectrale du signal de parole sur une trame incluent alors un écart entre l'estimation majorée de la composante spectrale correspondante du bruit et la courbe de masquage calculée. Cette quantité soustraite peut notamment être limitée à la fraction de l'estimation majorée de la composante spectrale correspondante du bruit qui dépasse la courbe de masquage. Cette façon de procéder repose sur l'observation qu'il suffit de débruiter les fréquences de bruit audibles. A contrario, il ne sert à rien d'éliminer du bruit qui est masqué par de la parole. Dans un mode de réalisation avantageux, chaque estimation majorée du bruit compris dans le signal de parole est obtenue en combinant une estimation à long terme de ladite composante spectrale du bruit, et une mesure de la variabilité de ladite composante spectrale du bruit autour de son estimation à long terme. On obtient ainsi un estimateur de bruit particulièrement robuste aux variations du bruit du fait qu'il combine deux estimateurs distincts, l'un rendant compte des fluctuations à long terme du bruit, et l'autre de sa variabilité à court terme. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ciaprès d'exemples de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels - la figure 1 est un schéma synoptique d'un système de débruitage mettant e oeuvre la présente invention - les figures 2 et 3 sont des organigrammes de procédures utilisées par un détecteur d'activité vocale du système de la figure 1 - la figure 4 est un diagramme représentant les états d'un automate de détection d'activité vocale - la figure 5 est un graphique illustrant les variations d'un degré d'activité vocale - la figure 6 est un schéma synoptique d'un module de surestimation du bruit du système de la figure 1 - la figure 7 est un graphique illustrant le calcul d'une courbe de masquage - la figure 8 est un graphique illustrant l'exploitation des courbes de masquage dans le système de la figure 1 - la figure 9 est un schéma synoptique d'un autre système de débruitage mettant en oeuvre la présente invention - la figure 10 est un graphique illustrant une méthode d'analyse harmonique utilisable dans un procédé selon l'invention ; et - la figure 11 montre partiellement une variante du schéma synoptique de la figure 9. Le système de débruitage représenté sur la figure ~ traite un signal numérique de parole s. Un module de fenêtrage 10 met ce signal s sous forme de fenêtres ou trames successives, constituées chacune d'un nombre N d'échantillons de signal numérique. De façon classique, ces trames peuvent présenter des recouvrements mutuels. Dans la suite de la présente description, on considérera, sers cue ceci soit limitatif, que les trames sont constituees de N=256 échantillons à une fréquence d'échantillonnage F e de 8 kHz, avec une pondération de Hamming dans chaque fenêtre, et des recouvrements de 50% entre fenêtres consécutives. La trame de signal est transformée dans le domaine -requentiel par un module 11 appliquant un algorithme classique de transformée de Fourier rapide (TFR) pour calculer le module du spectre du signal. Le module 11 délivre alors un ensemble de N=256 composantes frequentielles du signal de parole, notées Sn f, où n désigne le numéro de la trame courante, et f une fréquence du spectre discret. Du fait des propriétés des signaux numériques dans le domaine fréquentiel, seuls les N/2=128 premiers échantillons sont utilisés. Pour calculer les estimations du bruit contenu dans le signal s, on n'utilise pas la résolution fréquentielle disponible en sortie de la transformée de Fourier rapide, mais une résolution plus faible, déterminée par un nombre I de bandes de fréquences couvrant la bande [0,Fe/2] du signal. Chaque bande i (l Ce découpage en bandes de fréquences peut être uniforme (f(i)-f(i-1)=Fe/2I). Il peut également être non uniforme (par exemple selon une échelle de barks) . Un module 12 calcule les moyennes respectives des composantes spectrales 5n, f du signal de parole par bandes, par exemple par une pondération uniforme telle que Ce moyennage diminue les fluctuations entre es bandes en moyennant les contrIbutions du bruit dans ces bandes, ce qui diminuera la variance de l'estimateur de bruit. En outre, ce moyennage permet une forte diminution de la complexité du système. Les composantes spectrales moyennées 5n, i sont adressées à un module 15 de détection d'activité vocale et à un module 16 d'estimation du bruit. Ces deux modules 15, 16 fonctionnent conjointement, en ce sens que des degrés d'activité vocale Y,li mesurés pour les différentes bandes par le module 15 sont utilisés par le module 16 pour estimer l'énergie à long terme du bruit dans les différentes bandes, tandis que ces estimations à long terme B n ,i sont utilisées par le module 15 pour procéder à un débruitage a priori du signal de parole dans les différentes bandes pour déterminer les degrés d'activité vocale Le fonctionnement des modules 15 et 16 peut correspondre aux organigrammes représentés sur les figures 2 et 3. Aux étapes 17 à 20, le module 15 procède au débruitage a priori du signal de parole dans les différentes bandes i pour la trame de signal n. Ce débruitage a priori est effectué selon un processus classique de soustraction spectrale non linéaire à partir d'estimations du bruit obtenues lors d'une ou plusieurs trames précédentes. A l'étape 17, le module 15 calcule, avec la résolution des bandes i, la réponse en fréquence HPn,i du filtre de débruitage a priori, selon la formule où #1 et T2 sont des retards exprimes en nombre de traies (Tl > l, T2 > 0), et &alpha;n,i' est un coefficient de surestimation du bruit dont la détermination sera expliquée plus lo-n. Le retard Tî peut être fixe (par exemple x1=1) ou variable. Il est d'autant plus faible qu'on est confiant dans la détection d'activité vocale. Aux étapes 18 à 20, les composantes spectrales Epn,i sont calculées selon où ssPi est un coefficient de plancher proche de 0, servant classiquement à éviter que le spectre du signal débruité prenne des valeurs négatives ou trop faibles qui provoqueraient un bruit musical. Les étapes 17 à 20 consistent donc essentiellement à soustraire du spectre du signal une estimation, majorée par le coefficient anTbî, du spectre du bruit estimé a priori. A l'étape 21, le module 15 calcule l'énergie du signal débruité a priori dans les différentes bandes i pour la trame n : Eni = Epn,i. Il calcule aussi une moyenne globale En 0 de l'énergie du signal débruité a priori, par une somme des énergies par bande E,li' pondérée par les largeurs de ces bandes. Dans les notations ci-dessous, l'indice i=0 sera utilisé pcur désigner la bande globale du signal. Aux étapes 22 et 23, le module 15 calcule, pour chaque bande i (0#i#I), une grandeur #En,i représentant la variation à court terme de l'énergie du signal débruité dans la bande i, ainsi qu'une valeur à long terme En,i de l'énergie du signal débruité dans la bande i. La grandeur peut peut être calculée par une formule simplifiée de dérivation Quant à l'énergie à long terme En,i, elle peut être calculée à l'aide d'un facteur d'oubli B1 tel que 0 En,i = B1 . En-1,i + (1-B1) . Après avoir calculé les énergies En i du signal débruité, ses variations à court terme En, i et ses valeurs à long terme En,i de la manière indiquée sur la figure 2, le module 15 calcule, pour chaque bande i (0 A l'étape 25, la grandeur #En,i est comparée à un seuil 1. Si le seuil 1 n'est pas atteint, le compteur bi est incrémenté d'une unité à l'étape 26. A l'étape 27, l'estimateur à long terme bai est comparé à la valeur de l'énergie lissée En,i. Si bai#En,i, l'estimateur bai est pris égal à la valeur lissée En,i à l'étape 28, et le compteur b1 est remis à zéro. La grandeur pi, qui est prise égale au rapport bai/En,i (étape 36) , est alors égale à 1. Si l'étape 27 montre que bai bmax, le signal est considéré comme trop stationnaire pour supporter de l'activité vocale. L'étape 28 précitée, qui revient à considérer que la trame ne comporte que du bruit, est alors exécutée. Si b1 bi = (1-Bm) . En,i + Bm . bai (4) Dans cette formule, Bm représente un coefficient de mise à jour compris entre 0,90 et 1. Sa valeur diffère selon l'état d'un automate de détection d'activité vocale (étapes 30 à 32). Cet état #n-1 est celui déterminé lors du traitement de la trame précédente. Si l'automate est dans un état de détection de parole (6n~1=2 à l'étape 30), le coefficient Bm prend une valeur Bmp très proche de 1 pour que l'estimateur du bruit soit très faiblement mis à jour en présence de parole. Dans le cas contraire, le coefficient Bm prend une valeur Bms plus faible, pour permettre une mise à jour plus significative de l'estimateur de bruit en phase de silence. A l'étape 34, l'écart bai-bii entre l'estimateur à long terme et l'estimateur interne du bruit est comparé à un seuil E2. Si le seuil 2 n'est pas atteint, l'estimateur à long terme bai est mis à jour avec la valeur de l'estimateur interne bi1 à l'étape 35. Sinon, l'estimateur à long terme bai reste inchangé. On évite ainsi que de brutales variations dues à un signal de parole conduisent à une mise à jour de l'estimateur de bruit. Après avoir obtenu les grandeurs pi, le module 15 procède aux décisions d'actIvité vocale à l'étape 37. le module 15 met d'abord à jour l'état de l'automate de détection selon la grandeur p0 calculée pour l'ensemble de la bande du signal. Le nouvel état 8n de l'automate dépend de l'état précèdent #n-1 et de p0, de la manière représentée sur la figure 4. Quatre états sont possibles : 6=0 détecte le silence, ou absence de parole ; 8=2 détecte la présence d'une activité vocale ; et les états 6=1 et #=3 sont des états intermédiaires de montée et de descente. Lorsque l'automate est dans l'état de silence (#n-1=0), il y reste si p0 ne dépasse pas un premier seuil SE1, et il passe dans l'état de montée dans le cas contraire. Dans l'état de montée (#n-1=1), il revient dans l'état de silence si p0 est plus petit que le seuil SE1, il passe dans l'état de parole si p0 est plus grand qu'un second seuil SE2 plus grand que le seuil SE1, et il reste dans l'état de montée si SEl A l'étape 37, le module 15 calcule également les degrés d'activité vocale Ynli dans chaque bande i21. Ce degré y, li est de préférence un paramètre non binaire, c'est-à-dire que la fonction &gamma;n,i=g(#i) est une fonction variant continûment entre 0 et 1 en fonction des valeurs prises par la grandeur pi. Cette fonction a par exemple l'allure représentée sur la figure 5. Le module 16 calcule les estimations du bruit par bande, qui seront utilisées dans e processus de débruitage, en utilisant les valeurs successives des composantes 5n, i et des degrés d'activité vocale Ceci correspond aux étapes 40 à 42 de la figure 3. A l'étape 40, on détermine si l'automate de détection d'activité vocale vient de passer de l'état de montée à l'état de parole. Dans l'affirmative, les deux dernières estimations Bn-1,i et Bn-2,i précédemment calculées pour chaque bande ill sont corrigées conformément à la valeur de l'estimation précédente Bn-3,i. Cette correction est effectuée pour tenir compte du fait que, dans la phase de montée (8=1), les estimations à long terme de l'énergie du bruit dans le processus de détection d'activité vocale (étapes 30 à 33) ont pu être calculées comme si le signal ne comportait que du bruit (Bm=Bms), de sorte qu'elles risquent d'être entachées d'erreur. A l'étape 42, le module 16 met à jour les estimations du bruit par bande selon les formules Bn,i = #B.Bn-1,i + (1-#B) . Sn,i (5) Bn,i = &gamma;n,i. Bn-1,i + (1-&gamma;n,i) . Bn,i (6) où AB désigne un facteur d'oubli tel que O Comme indiqué précédemment, les estimations à long terme du bruit Bn,i font l'objet d'une surestimation, par un module 45 (figure 1), avant de procéder au débruitage par soustraction spectrale non linéaire. Le module 45 calcule le coefficient de surestimation &alpha;n,i' précédemment évoqué, ainsi qu'une estimation majorée B@@' qui correspond essentiellement à &alpha;n,i'. Bn,i. L'organisation du module de surestimation 45 est représentée sur la figure 6. L'estimation majorée Bn,i' est obtenue en combinant l'estimation à long terme Bn,i et une mesure ABnmai de la variabilité de la composante du bruit dans la bande i autour de son estimation à long terme. Dans l'exemple considéré, cette combinaison est, pour l'essentiel, une simple somme réalisée par un additionneur 46. Ce pourrait également être une somme pondérée. Le coefficient de surestimation &alpha;n,i' est égal au rapport entre la somme Bn,i + #Bn,imax délivrée par l'additionneur 46 et l'estimation à long terme retardée Bn-#3,i (diviseur 47), plafonné à une valeur limite &alpha;max' par exemple &alpha;max=4 (bloc 48). Le retard T3 sert à corriger le cas échéant, dans les phases de montée (8=1), la valeur du coefficient de surestima. on &alpha;n,i', avant que les estimations à long terme aient été corrigées par les étapes 40 et 41 de la figure 3 (par exemple 13=3). L'estimation majorée Bn,i' est finalement prise égale à &alpha;n,i'. Bn-#3,i (multiplieur 49). La mesure #Bn,imax de la variabilité du bruit reflète la variance de l'estimateur de bruit. Elle est obtenue en fonction des valeurs de 5n, i et de Bn,i FTFO 54 contient non pas pour chacune des bandes i, mais plutôt Grâce aux estimations indépendantes des fluctuations à long terme du bruit Bn,i et de sa variabilité à court terme ABnmaiX, l'estimateur majoré Bn i procure une excellente robustesse aux bruits musicaux du procédé de débruitage. Une première phase de la soustraction spectrale est réalisée par le module 55 représenté sur la figure 1. Cette phase fournit, avec la résolution des bandes i (1#i#I), la réponse en fréquence li d'un premier filtre de débruitage, en fonction des composantes 5n, i et Bn,i et des coefficients de surestimation ani. Ce calcul peut être effectué pour chaque bande i selon la formule où #4 est un retard entier déterminé tel que T4 > 0 (par exemple #4=0). Dans l'expression (7), le coefficient ss1 représente, comme le coefficient ppi de la formule (3), un plancher servant classiquement à éviter les valeurs négatives ou trop faibles du signal débruité. De façon connue (EP-A-O 534 837), le coefficient de surestima. on &alpha;n,i' pourrait être remplacé dans la formule (7) par un autre coefficient égal à une fonction de a i et d'une estimation du rapport signal-sur-bruit (par exemple Sn,i/Bn,i), cette fonction étant décroissante selon la valeur estimée du rapport signal-sur-bruit. Cette fonction est alors égale à ani pour les valeurs les plus faibles du rapport signal-sur-bruit. En effet, lorsque le signal est très bruité, il n'est a priori pas utile de diminuer le facteur de surestimation. Avantageusement, cette fonction décroît vers zéro pour les valeurs les plus élevées du rapport signal/bruit. Ceci permet de protéger les zones les plus énergétiques du spectre, où le signal de parole est le plus significatif, la quantité soustraite du signal tendant alors vers zéro. Cette stratégie peut être affinée en l'appliquant de manière sélective aux harmoniques de la fréquence tonale ( pitch ) du signal de parole lorsque celui-ci présente une activité vocale. Ainsi, dans la réalisation représentée sur la figure 1, une seconde phase de débruitage est réalisée par un module 56 de protection des harmoniques. Ce module calcule, avec la résolution de la transformée de Fourier, la réponse en fréquence Hn,f d'un second filtre de débruitage en fonction des paramètres Hn,i, &alpha;n,i', snif bnt 5n,i et de la fréquence tonale fp=Fe/Tp calculée en dehors des phases de silence par un module d'analyse harmonique 57. En phase de silence (8n=0) , le module 56 n'est pas en service, c'est-à-dire que H2 f = Hn,i pour chaque fréquence f d'une bande i. Le module 57 peut appliquer toute méthode connue d'analyse du signal de parole de la trame pour déterminer la période Tp, exprimée comme un nombre entier ou fractionnaire d'échantillons, par exemple une méthode de prédiction linéaire. La protection apportée par le module 5S peut consister à effectuer, pour chaque fréquence f appartenant à une bande i iSn i - an > Bn i Hzss2i- B, ' = 1 Si et iN entier ) |f f - q-fp| fp Af / 2 9) = = Hntf sinon #f=Fe/N représente la résolution spectrale de la transformée de Fourier. Lorsque Hn,f=1, la quantité soustraite de la composante Sn,f sera nulle. Dans ce calcul, les coefficients de plancher ssi (par exemple Pi = ssi) expriment le fait que certaines harmoniques de la fréquence tonale fp peuvent être masquées par du bruit, de sorte qu'il n'est pas utile de les protéger. Cette stratégie de protection est de préférence appliquée pour chacune des fréquences les plus proches des harmoniques de fp, c'est-à-dire pour # entier quelconque. Si on désigne par #fp la résolution fréquentielle avec laquelle le module d'analyse 57 produit la fréquence tonale estimée fp, c'est-à-dire que la fréquence tonale réelle est comprise entre fp-#fp/2 et fp+6fp/2, alors l'écart entre la -ième harmonique de la fréquence tonale réelle est son estimation #xfp (condition (9)) peut aller jusqu'à +xbfp/2. Pour les valeurs élevées de , cet écart peut être supérieur à la demi-résolution spectrale #f/2 de la transformée de Fourier. Pour tenir compte de cette incertitude et garantir la bonne protection des harmoniques de la fréquence tonale réelle, on peut protéger chacune des fréquences de l'intervalle c' est-à-dire remplacer la condition (9) ci-dessus par Cette façon de procéder (condition (9')) présente un intérêt particulier lorsque les valeurs de TI peuvent être grandes, notamment dans le cas où le procédé est utilisé dans un système à bande élargie. Pour chaque fréquence protégée, la réponse en fréquence corrigée Hn,f peut être égale à 1 comme indiqué ci-dessus, ce qui correspond à la soustraction d'une quantité nulle dans le cadre de la soustraction spectrale, c'est-à-dire à une protection complète de la fréquence en question. Plus généralement, cette réponse en fréquence corrigée Hn,f pourrait être prise égale à une valeur comprise entre 1 et H,f selon le degré de protection souhaité, ce qui correspond à la soustraction d'une quantité inférieure à celle qui serait soustraite si la fréquence en question n'était pas protégée. Les composantes spectrales Sn,f d'un signal débruité sont calculées par un multiplieur 58 : Sn,f = Hn,f.Sn,f (10) Ce signal Sn,f est fourni à un module 60 qui calcule, pour chaque trame n, une courbe de masquage en appliquant un modèle psychoacoustique de perception auditive par l'oreille humaine. Le phénomène de masquage est un principe connu du fonctionnement de l'oreille humaine. Lorsque deux fréquences sont entendues simultanément, il est possible que l'une des deux ne soit plus audible. On dit alors qu'elle est masquée. Tl existe différentes méthodes pour calculer des courbes de masquage. On peut par exemple utiliser celle développée par J.D. Johnston ( Transform Coding of Audio Signal s Using Perceptual Noise Criteria , IEEE Journal on Selected Area in Communications, Vol. 6, No. 2, février 1988). Dans cette méthode, on travaille dans l'échelle fréquentielle des barks. La courbe de masquage est vue comme la convolution de la fonction d'étalement spectral de la membrane basilaire dans le domaine bark avec Le signal excitateur, constitué dans la présente 2 application par le signal S2 f. a fonction d'étalement spectral peut être modélisée de la manière représentée sur la figure 7. Pour chaque bande de bark, on calcule la contribution des bandes inférieures et supérieures convoluées par la fonction d'étalement de la membrane basilaire où les indices q et q' désignent les bandes de bark (0 Sn,f du signal excitateur débruité pour les fréquences discrètes f appartenant à la bande de bark q'. Le seuil de masquage M n, q est obtenu par le module 60 pour chaque bande de bark q, selon la formule Mn,q = Cn,q/Rq (12) où Rq dépend du caractère plus ou moins voisé du signal. De façon connue, une forme possible de R est: 10.log10(Rq) = (A+q).x + B.(1-X) (13) avec A=14,5 et 3=5,5. X désigne un degré de voisement du signal de parole, variant entre zéro (pas de voisement) et T (signal fortement voisé). Le paramtre X peut être de la forme connue où SFM représente, en décibels, le rapport entre la moyenne arithmétique et la moyenne géométrique de l'énergie des bandes de bark, et SFMmaX=-60 dB. Le système de débruitage comporte encore un module 62 qui corrige la réponse en fréquence du filtre de débruitage, en fonction de la courbe de masquage M calculée par le module 60 et des estimations majorées B@@' calculées par le module 45. Le module 62 décide du niveau de débruitage qui doit réellement être atteint. En comparant l'enveloppe de l'estimation majorée du bruit avec l'enveloppe formée par les seuils de masquage Mn,q' on décide de ne débruiter le signal que dans la mesure où l'estimation majorée Bn,i' dépasse la courbe de masquage. Ceci évite de supprimer inutilement du bruit masqué par de la parole. La nouvelle réponse Hn,f , pour une fréquence f appartenant à la bande i définie par le module 12 et à la bande de bark q, dépend ainsi de l'écart relatif entre l'estimation majorée Bn,i' de la composante spectrale correspondante du bruit et la courbe de masquage M n, q, de la manière suivante En d'autres termes, la quantité soustraite d'une composante spectrale 5n, f' dans le processus de soustraction spectrale ayant la réponse fréquentielle Hr , est sensiblement égale au minimum entre d'une part la quantité soustraite de cette composante spectrale dans le processus de soustraction spectrale ayant la réponse fréquentielle Hn,f, et d'autre part la fraction de l'estimation majorée Bn,i' de la composante spectrale correspondante du bruit qui, le cas échéant, dépasse la courbe de masquage La figure 8 illustre le principe de la correction appliquée par le module 62. Elle montre schématiquement un exemple de courbe de masquage Mn, q calculée sur la base des composantes spectrales 52 du signal débruité, ainsi des f que l'estimatlon majorée B,li du spectre du bruit. La quantité finalement soustraite des composantes 5n, f sera celle représentée par les zones hachurées, c'est-à-dire limitée à la fraction de l'estimation majorée Bn,i' des composantes spectrales du bruit qui dépasse la courbe de masquage. Cette soustraction est effectuée en multipliant la 3 réponse fréquentielle Hn,f du filtre de débruitage par es composantes spectrales Sn,f du signal de parole (multiplieur 64). Un module 65 reconstruit alors le signal débruité dans le domaine temporel, en opérant la transformée de Fourier rapide inverse (TFP.1) inverse des échantillons de fréquence S3 f délivrés par le multipile~r 64. Pour chaque trame, seuls les N/2=128 premiers échantillons du signal produit par le module 65 sot délivrés comme signal débruité final s3, après reconstruction par addition-recouvrement avec les N/2=128 derniers échantillons de la trame précédente (module 66). La figure 9 montre une forme de réalisation préférée d'un système de débruitage mettant en oeuvre l'invention. Ce système comporte un certain nombre d'éléments semblables à des éléments correspondants du système de la figure 1, pour lesqueis or. a utilisé les mêmes références numériques. Ainsi, les modules 10, 11, 12, 15, 16, 45 et 55 fournissent notamment les quantités Sn,i, Bn,i, &alpha;n,i', Bn,i' et Hn,f pour effectuer le débruitage sélectif. La résolution en fréquence de la transformée de Fourier rapide 11 est une limitation du système de la figure 1. En effet, la fréquence faisant l'objet de la protection par le module 56 n'est pas nécessairement la fréquence tonale précise fp mais la fréquence la plus proche de celle-ci dans le spectre discret. Dans certains cas, on peut alors protéger des harmoniques relativement éloignées de celle de la fréquence tonale. Le système de la figure 9 pallie cet inconvénient grâce à un conditionnement approprié du signal de parole. Dans ce conditionnement, on modifie la fréquence d'échantillonnage du signal de telle sorte que la période 1/fp couvre exactement un nombre entier de temps d'échantillon du signal conditionné. De nombreuses méthodes d'analyse harmonique pouvant être mises en oeuvre par le module 57 sont capables te fournir une valeur fractionnaire du retard Tp, exprimé en nombre d'échantillons à la fréquence d'échantillonnage initiale fie. On choisit alors une nouvelle fréquence d'échantillonnage f e de telle sorte qu'elle soit égale à un multiple entier de la fréquence tonale estimée, soit fe=p.fp=p.Fe/Tp=K.Fe, avec p entier. Afin de ne pas perdre d'échantillons de signal, il convient que f e soit supérieure à Fe On peut notamment imposer qu' elle soit comprise entre F e et 2Fe (1 Bien entendu, si aucune activité vocale n'est détectée sur la trame courante (#n#0) , ou si le retard T p estimé par le module 57 est entier, il n'est pas nécessaire de conditionner le signal. Afin que chacune des harmoniques de la fréquence tonale corresponde également à un nombre entier d'échantillons du signal conditionné, l'entier p doit être un diviseur de la taille N de la fenêtre de signal produite par le module 10 : N=ap, avec a entier. Cette taille N est usuellement une puissance de 2 pour la mise en oeuvre de la TFR. Elle est de 256 dans l'exemple considéré. La résolution spectrale Af de la transformée de Fourier discrète du signal conditionné est donnée par #f=p.fp/N=fp/&alpha;. On a donc intérêt à choisir p petit de façon à maximiser a, mais suffisamment grand pour suréchantillonner. Dans l'exemple considéré, où Fe=8 kHz et N=256, les valeurs choisies pour les paramètres p et a sont indiquées dans le tableau I. 500 Hz fp 1000 Hz 8 Tp 16 p = 16 &alpha; = 16 250 .iz f p 500 Hz . 16 T p 32 . p = 32 CL = 8 125 Hz fp 250 Hz 32 Tp 64 p = 64 &alpha; = 4 62,5 Hz fp 125 Hz 64 Tp 128 p = 128 &alpha; = 2 31,25 Hz fp 62,5 Hz 128 Tp 256 P = 256 &alpha; = 1 Tableau I Ce choix est effectué par un module 70 selon la valeur du retard Tp fournie par le module d'analyse harmonique 57. Le module 70 fournit le rapport K entre les fréquences d'échantillonnage à trois modules de changement de fréquence 71, 72, 73. Le module 71 sert à transformer les valeurs Sn,i, Bn,i, &alpha;n,i', Bn,i' et Hn,f', relatives aux bandes i définies par le module 12, dans l'échelle des fréquences modifiées (fréquence d'échantillonnage fe). Cette transformation consiste simplement à dilater les bandes i dans le facteur K. Les valeurs ainsi transformées sont fournies au module 56 de protection des harmoniques. Celui-ci opère alors de la même manière que 2 filtre débruitage. Cette réponse Hn,f est obtenue de la même manière que dans le cas de la figure 1 (conditions (8) et (9)), à cette différence près que, dans la condition (9), la fréquence tonale fp=fe/p est définie selon la valeur du retard entier p fourni par le module 70, la résolution en fréquence #f étant également fournie par ce module 70. Le module 72 procède au suréchantillonnage de la trame de N échantillons fournie par le module de fenêtrage 10. Le suréchantillonnage dans un facteur K rationnel (K=X1/K2) consiste à effectuer d'abord un suréchantillonnage dans le facteur entier K1, puis un sous-échantillonnage dans le facteur entier K2. Ces suréchantillonnage et sous-échanti lonnage dans des facteurs entiers peuvent être effectués classiquement au moyen de bancs de filtres polyphase. La trame de signal conditionné s' fournie par le module 72 comporte KN échantillons à la fréquence fe. Ces échantillons sont adressés à un module 75 qui calcule leur transformée de Fourier. La transformation peut être effectuée à partir de deux blocs de N=256 échantillons l'un constitué par les N premiers échantillons de la trame de longueur KN du signal conditionné s', et l'autre par les N derniers échantillons de cette trame. Les deux blocs présentent donc un recouvrement de (2-K)x100%. Pour chacun des deux blocs, on obtient un jeu de composantes de Fourier Sn,f. Ces composantes Sn,f sont fournies au multiplieur 58, qui les multiplie par la réponse spectrale Hn,f pour délivrer les composantes spectrales Sn,f du premier signal débruité. 2 Ces composantes 52 f sont adressées au module 60 qui calcule les courbes de masquage de la manière précédemment indiquée. De préférence, dans ce calcul des courbes de masquage, la grandeur t désignant le degré de voisement du signal de parole (formule (13)) est prise de la forme X=l-H, où H est une entropie de l'autocorrelation des composantes spectrales Sn,f du signal conditionné débruité. Les autocorrelatons A(k) sont calculées par un module 76, par exemple selon la formule Un module 77 calcule ensuite l'entropie normalisée H, et la fournit au module 60 pour le calcul de la courbe de masquage (voir S.A. McClellan et al : Spectral Entropy : an Alternative Indicator for Rate Allocation ? , Proc. ICASSP'94, pages 201-204) Grâce au conditionnement du signal, ainsi qu'à son débruitage par le filtre Hn,f, l'entropie normalisée H constitue une mesure de voisement très robuste au bruit et aux variations de la fréquence tonale. Le module de correction 62 opère de la même manière que celui du système de la figure 1, en tenant compte du bruit surestimé Bni remis à l'échelle par le module de changement de fréquence 71. Il fournit la réponse en fréquence H3 f du filtre de débruitage définitif, qui est multipliée par les composantes spectrales Sn,f du signal conditionné par le multiplieur 64. Les composantes Sn,f qui en résultent sont ramenées dans le domaine temporel par le module de TFRI 65. En sortie de cette TFRI 65, un module 80 combine, pour chaque trame, les deux blocs de signal issus du traitement des deux lochs recouvrants délivrés par la TFR 75. Cette comas son peut consister en une somme avec pondération de Halumang des échantillons, pour former une trame de signal conditionné débruité de KN échantillons. Le signal conditionné débruité fourni par le module 80 fait l'objet d'un changement de fréquence d'ecnantillonnage par le module 73. Sa fréquence d'échantillonnage est ramenée à Fe=fe/K par les opérations inverses de celles effectuées par le module 75. Le module 73 délivre N=256 échantillons par trame. Après la reconstruction par addition-recouvrement avec les N/2=128 derniers échantillons de la trame précédente, seuls les N/2=128 premiers échantillons de la trame courante sont finalement conservés pour former le signal débruité final s (module 66). Dans une forme de réalisation préférée, un module 82 gère les fenêtres formées par le module 10 et sauvegardées par le module 66, de façon telle qu'on sauvegarde un nombre M d'échantillons égal à un multiple entier de Tp=Fe /fp. On évite ainsi les problèmes de discontinuité de phase entre les trames. De façon correspondante, le module de gestion 82 commande le module de fenêtrage 10 pour que le recouvrement entre la trame courante et la prochaine corresponde à N-M. I1 sera tenu de ce recouvrement de N-M échantillons dans la somme à recouvrement effectuée par le module 66 lors du traitement de la prochaine trame. A partir de la valeur de Tp fournie par le module d'analyse harmonique 57, le module 82 calcule le nombre d'échantillons à sauvegarder M=TpxE[N/(2Tp)], E[] désignant la partie entière, et commande de façon correspondante les modules 10 et 66. Dans le mode de réalisation qu'on vient de récrire, la fréquence tonale est estimée de façon moyenne sor la trame. Or la fréquence tonale peut varier quelque te sur cette durée. I1 est possible de tenir compte de ces variations dans ie cadre de la présente invention, en conditionnant le signal de façon à obtenir artificiellement une fréquence tonale constante dans la trame. Pour cela, on a besoin que le module 57 d'analyse harmonique fournisse les intervalles de temps entre les ruptures consécutives du signal de parole attribuables à des fermetures de la glotte du locuteur intervenant pendant la durée de la trame. Des méthodes utilisables pour détecter de telles micro-ruptures sont bien connues dans le domaine de l'analyse harmonique des signaux de paroles. On pourra à cet égard consulter les articles suivants : M. BASSEVILLE et al., Sequential detection of abrupt changes in spectral characteristics of digital signals , IEEE Trans. on Information Theory, 1983, Vol. IT- 29, n"5, pages 708-723 ; R. ANDRE-OBRECHT, A new statistlcal approach for the automatic segmentation of continuous speech signals , IEEE Trans. on Acous., Speech ar.d Sig. Proc., Vol. 36, N 1, janvier 1988 ; et C. MURGIA et al., An algorithme for the estimation of glottal closure instants using the sequential detection of abrupt changes in speech signals , Signal Processing VII, 1994, pages 1685-1688. Le principe de ces méthodes est d'effectuer un test statistique entre deux modèles, l'un à court terme et l'autre à long terme. Les deux modèles sont des modèles acacFati s de prédiction linéaire. La valeur de ce test statistique wm est la somme cumulée du rapport de vraisemblance a posteriori de deux distributions, corrigée par la divergence de Kullback. Pour une distribution de résidus ayant une statistique gaussienne, cette valeur wm est donnée par où em0 et #02 représentent le résidu calculé au moment de l'échantillon m de la trame et la variance du modèle à long terme, e1 et #1 représentant de même le résidu et la variance du modèle à court terme. Plus les deux modèles sont proches, plus la valeur wm du test statistique est proche de 0. Par contre, lorsque les deux modèles sont éloignés l'un de l'autre, cette valeur wm devient négative, ce qui dénote une rupture R du signal. La figure 10 montre ainsi un exemple possible d'évolution de la valeur wmr montrant les ruptures R du signal de parole. Les intervalles de temps tr entre = 1,2,...) entre deux ruptures consécutives R sont calculés, et exprimés en nombre d'échantillons du signal de parole. Chacun de ces intervalles t r est inversement proportionnel à la fréquence tonale fp, qui est ainsi estimée localement : fp=Fe/tr sur le r-ième intervalle. On peut alors corriger les variations temporelles de la fréquence tonale (c'est-à-dire le fait que les intervalles t, r ne sont pas tous égaux sur une trame donnée), afin d'avoir une fréquence tonale constante dans chacune des trames d'analyse. Cette correction est effectuée par une modification de la fréquence d'échantillonnage sur chaque intervalle trp de façon à obtenir, après suréchantillonnage, des intervalles constants entre deux ruptures glottiques. On modifie donc a durée entre deux ruptures en faisant un suréchantillonnage dans un rapport variable, de façon à se caler sur l'intervalle le plus grand. De plus, on fait sorte de respecter la contrainte de conditionnement selon laquelle la fréquence de suréchantillonnage est multiple de la fréquence tonale estimée. La figure 11 montre les moyens utilisés pour calculer le conditionnement du signal dans ce dernier cas. Le module 57 d'analyse harmonique est réalisé de façon à mettre en oeuvre la méthode d'analyse ci-dessus, et à fournir les intervalles t r relatifs à la trame de signal produite par le module 10. Pour chacun de ces intervalles, le module 70 (bloc 90 sur la figure 11) calcule le rapport de suréchantillonnage Kr=pr/tr, où l'entier Pr est donné par la troisième colonne du tableau I lorsque t r prend les valeurs indiquées dans la deuxième colonne. Ces rapports de suréchantillonnage K r sont fournis aux modules de changement de fréquence 72 et 73, pour que les interpolations soient effectuées avec le rapport d'échantillonnage K r sur l'intervalle de temps correspondant tr Le plus grand Tp des intervalles de temps tr fournis par le module 57 pour une trame est sélectionné par le module 70 (bloc 91 sur la figure 11) pour obtenir un couple p,a comme indiqué dans le tableau I. La fréquence d'échantillonnage modifiée est alors fe=PFe/Tp comme précédemment, la résolution spectrale #f de la transformée de Fourier discrète du signal conditionné étant toujours donnée par Af=Fe/(a.Tp). Pour le module de changement de fréquence 71, le rapport de suréchantillonnage K est donné par K=p/Tp (bloc 92). Le module 56 de protection des harmoniques de la fréquence tonale opère de la même manière que précédemment, e utilisant pour la condition (9) la résolution spectrale Af fournie par le bloc 91 et la fréquence tonale définie selon la valeur du retard entier p fournie par le bloc 91. Cette forme de réalisation de l'invention implique également une adaptation du module 82 de gestion des fenêtres. Le nombre M d'échantillons du signal débruité à sauvegarder sur la trame courante correspond ici à un nombre entier d'intervalles de temps t r consécutifs entre deux ruptures glottiques (voir figure 10). Cette disposition évite les problèmes de discontinuité de phase entre trames, tout en tenant compte des variations possibles des intervalles de temps t r sur une trame. REVENDICATIONS 1. Procédé ae cébrultave d'un signal de parole numérique (s) traité par trames successives, dans lequel - on calcule des composantes spectrales (5, f' Sn,i) du signal de parole sur chaque trame - on calcule pour chaque trame des estimations majorées (5n,1 > de composantes spectrales du bruit compris dans le signal de parole - on effectue une soustraction spectrale comportant au moins une étape consistant à soustraire respectivement, de chaque composante spectrale du signal de parole sur la trame (Sn f) une quantité dépendant de paramètres incluant l'estimation majorée de la composante spectrale correspondante du bruit pour ladite trame ; et - on applique au résultat de la soustraction spectrale une transformation vers le domaine temporel pour 3 construire un signal de parole débruité (s ), caractérisé en ce qu'on effectue une analyse harmonique du signal de parole pour estimer une fréquence tonale (fp) du signal de parole sur chaque trame où il présente une activité vocale, et en ce que les paramètres dont dépendent les quantités soustraites incluent la fréquence tonale estimée. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, pour soustraire d'une composante spectrale donnée (Sn,f) du signal de parole, on adopte une quantité plus faible si ladite composante spectrale correspond à une fréquence protégée, c'est-à-dire la plus proche d'un multiple entier de la fréquence tonale estimée (fp), que si ladite composante spectrale ne correspond pas à une fréquence protégée. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, pour soustraire d'une composante spectrale donnée du signal de parole, on adopte une quantité plus faible si ladite composante spectrale (S n, f) correspond à une fréquence protégée, c'est-à-dire la plus proche d'une fréquence d'un l'intervalle de la forme que si ladite composante spectrale ne correspond pas à une fréquence protégée, fp désignant la fréquence tonale estimée, fp désignant la résolution en fréquence de l'estimation de la fréquence tonale, et désignant un entier. 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel la quantité soustraite de la composante spectrale (Sn f) du signal de parole à une fréquence protégée est sensiblement nulle. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel, après avoir estimé la fréquence tonale (fp) du signal de parole sur une trame, on conditionne le signal de parole de la trame en le suréchantillonnant à une fréquence de suréchantillonnage (fe) multiple de la fréquence tonale estimée, et on calcule les composantes spectrales (Sn, f) du signal de parole sur la trame sur la base du signal conditionné (s') pour leur soustraire lesdites quantités. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel on calcule des composantes spectrales (Sn f) du signal de parole an distribuant le signal conditionné (s') par blocs de N échantillons soumis à une transformation dans le domaine fréquentiel, et dans lequel le rapport (p) entre la fréquence de suréchantillonnage (fi) ) et la fréquence tonale estime est un diviseur du nombre N. 7. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel on estime un degré de voisement (X) du signal de parole sur la trame à partir d'un calcul de l'entropie (H) de l'autocorrelation des composantes spectrales calculées sur la base du signal conditionné. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel lesdites composantes spectrales (S2n f) dont on calcule l'autocorrelation (H) sont celles calculées sur la base du signal conditionné (s') après soustraction desdites quantités. 9. Procédé selon la revendication 7 ou 8, dans lequel le degré de voisement (X) est mesuré à partir une entropie normalisée H de la forme où N est le nombre d'échantillons utilisés pour calculer les composantes spectrales (Sn,f) sur la base du signal conditionné (s'), et A(k) est l'autocorrelation normalisée définie par Sn,f désignant la composante spectrale de rang f calculée sur la base du signal conditionné. 0. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, après le traitement de chaque trame, on conserve, parmi les échantillons du s~v-.ai de parole débruité fournis par ce traitement, un nombre d'échantillons (M) égal à un multiple entier de fois le rapport (Tp) entre la fréquence d'échantillonnage (rye) et la fréquence tonale estimée (fp). 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l'estimation de la fréquence tonale du signal de parole sur une trame comporte les étapes suivantes - on estime des intervalles de temps (tr) entre deux ruptures consécutives (R) du signal attribuables à des fermetures de la glotte du locuteur intervenant pendant la durée de la trame, la fréquence tonale estimée étant inversement proportionnelle auxdits intervalles de temps ; - on interpole le signal de parole dans lesdits intervalles de temps, afin que le signal conditionné (s') résultant de cette interpolation présente un intervalle de temps constant entre deux ruptures consécutives. 12. Procédé selon la revendication 11, dans lequel, après le traitement de chaque trame, on conserve, parmi les échantillons du signal de parole débruité fournis par ce traitement, un nombre d'échantillons (M) correspondant à un nombre entier d'intervalles de temps estimés (tr)* 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on estime dans le domaine spectral des valeurs d'un rapport signal-sur-bruit que présente le signal de parole sur chaque trame, et dans lequel les paramètres dont dépendent les quantités soustraites incluent les valeurs estimées du rapport signal-sur-bruit, la quantité soustraite de chaque composante spectrale du signal de parole sur la trame étant une fonction décroissante de la valeur estimée correspondante du rapport sgnai-sur-bruit. 4. Procédé selon a revendication 13, dans lequel ladite fonction décroît vers zéro pour les valeurs les plus élevées du rapport signal-sur-bruit. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel des composantes spectrales (snif) d'un signal débruité, obtenues en soustrayant lesdites quantités des composantes spectrales (S n, f) du signal de parole, sont utilisées pour calculer une courbe de masquage (M n, q) en appliquant un modèle de perception auditive. 16. Procédé selon les revendications 9 et 15, dans lequel le calcul de la courbe de masquage (M n, q) fait intervenir le degré de voisement (X) mesuré par l'entropie normalisée H. 17. Procédé selon la revendication 15 ou 16, dans lequel les paramètres dont dépend la quantité soustraite d'une composante spectrale (Sn,f) du signal de parole sur une trame incluent un écart entre l'estimation majorée zon ,i de la composante spectrale correspondante du bruit et la courbe de masquage calculée (M n, q)- 18. Procédé selon la revendication 17, dans lequel on compare les estimations majorées (Bn,î) des composantes spectrales du bruit pour une trame à la courbe de masquage calculée (M n, q), et dans lequel la quantité soustraite d'une composante spectrale (Sn,f) du signal de parole, 3 pour l'obtention des composantes (Sn,f) soumises à la transformation vers le domaine temporel, est limitée à la fraction de -' estimation majorée de la composante spectrale correspondante du bruit qu; dépasse la cource de masquage. 19. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la soustraction spectrale comporte - une première étape de soustraction dans laquelle on soustrait respectivement, de chaque composante spectrale (S, If) du signal de parole sur la trame, une première quantité dépendant de paramètres incluant l'estimation majorée (Bn,i') de la composante spectrale correspondante du bruit pour ladite trame et la fréquence tonale estimée (fp), de manière à obtenir des composantes spectrales (Sn,f) d'un premier signal débruité ; - le calcul d'une courbe de masquage (Mn, q) en appliquant un modèle de perception auditive à partir des composantes spectrales (Sn,f) du premier signal débruité ; - la comparaison des estimations majorées (Bn,i) des composantes spectrales du bruit pour la trame à la courbe de masquage calculée (Mn, q) ; et - une seconde étape de soustraction dans laquelle on soustrait respectivement, de chaque composante spectrale (Sn f) du signal de parole sur la trame, une seconde quantité égale au minimum entre ladite première quantité correspondante et la fraction de l'estimation majorée de la composante spectrale correspondante du bruit qui dépasse la courbe de masquage, de manière à obtenir des composantes spectrales (Sn,f ) d'un second signal débruité soumises à la transformation vers le domaine temporel. 20. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel traque estimation majorée (Bn,i') d'une composante spectrale du bruit compris dans le signal de parole est obtenue en combinant une estimation à long terme (Bn,i) de ladite composante spectrale du bruit, et une mesure (#Bn,imax) de la variabilité de ladite composante spectrale du bruit autour de son estimation à long terme. 21. Procédé selon la revendication 20, dans lequel l'estimation à long terme Bn,i i d'une composante spectrale du bruit sur une trame n, correspondant à une fréquence incluse dans une bande i, est calculée sous la forme Bn,i = &gamma;n,i.Bn-1,i + (1-&gamma;n,i) . Bn,i où Bn,i = #B.Bn-1,i + (1-#B) . Sn,i, &gamma;n,i désigne un degré d'activité vocale non binaire du signal de parole, déterminé pour la trame n relativement à la bande de fréquences i, Sn,i désigne une moyenne de l'amplitude du spectre du signal de parole de la trame n sur la bande i, et #B désigne un facteur d'oubli. 22. Procédé selon la revendication 21, dans lequel les degrés d'activité vocale (&gamma;n,i) pour la trame n sont déterminés en procédant à un débruitage a priori du signal de parole de la trame n sur la base d'estLmations du bruit (&alpha;n-#1,i'. Bn-#1,i) obtenues lors d'au moins une trame précédente, et en analysant les variations d'énergie du signal débruité a priori. 23. Procédé selon la revend ration 22, dans lequel le degré d'activité vocale (&gamma;n,i) relativement à une bande de fréquences i est une fonction variant continûment entre 0 et 1. 24. Procédé selon la revendIcation 22 ou 23, dans lequel on calcule une estimation à long terme (En,i) de l'énergie du signal débruité a priori dans la bande de fréquence i, et on compare cette estimation à long terme à une estimation instantanée (En i) de cette énergie, calculée sur la trame n, pour obtenir le degré d'activité vocale (Yn n,i) du signal de parole pour la trame n dans la bande de fréquence i. 25. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 24, dans lequel la mesure (#Bn,imax) de la variabilité d'une composante spectrale du bruit autour de son estimation à long terme (Bn,i) pour une trame n, ladite composante spectrale correspondant à une fréquence incluse dans une bande i, est une fonction des écarts 5n-k, i - 5n-k,1 calculés pour un nombre donné de trames n-k 26. Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 24, dans lequel la mesure (#Bn,imax) de la variabilité d'une composante spectrale du bruit autour de son estimation à long terme (Bn,i) pour une trame n, ladite composante spectrale correspondant à une fréquence incluse dans une bande i, est une fonction des écarts maximum calculés pour un nombre donné de trames n-k [f(1-l) , f(i)[ correspondant à la bande i.