Brevet FR2770361A1 — publié le 19990430

Processeur non linéaire pour suppresseur d'écho acoustique Cette invention se rapporte au domaine de la suppression adaptative d'écho de parole, et plus particulièrement à la suppression d'écho acoustique pour des postes téléphoniques à haut-parleur incorporé et dispositifs de conférence vocaux utilisant un processeur non linéaire (NLP). Les processeurs non linéaires (NLP) sont utilisés dans la suppression d'écho en général, et en particulier pour la suppression d'écho des signaux de parole acoustiques. La suppression d'écho de parole peut être groupée en deux catégories principales: la suppression d'écho interne au réseau et la suppression d'écho acoustique. La différence fondamentale entre les signaux d'écho acoustique et les signaux d'écho interne au réseau est qu'une voie d'écho acoustique inclut à la fois des transducteurs de haut-parleur et de microphone qui convertissent les signaux en et à partir de signaux de son (acoustiques) audibles, par opposition aux signaux d'écho interne au réseau qui sont produits par des circuits électriques (hybrides). La catégorie acoustique a en général des signaux de bruit de fond forts présents dans l'environnement qui font que l'application des processeurs non linéaires de l'art antérieur est inopportune. Le terme " processeur non linéaire " ou NLP peut être utilisé pour décrire un circuit ou algorithme de traitement du signal placé dans le trajet de parole après la suppression d'écho, afin de fournir une plus ample atténuation ou une plus ample -2- suppression des signaux d'écho résiduels qui ne peuvent pas être totalement supprimés par un suppresseur d'écho. Une non linéarité, une distorsion, ou un signal de bruit ajouté sont des exemples de signaux qui ne peuvent pas être entièrement supprimés par un suppresseur d'écho, et ces signaux sont en général supprimés ou atténués par un processeur non linéaire. Un exemple de NLP de l'art antérieur est un " écrêteur central " dans lequel tous les échantillons du signal avec une amplitude inférieure à une valeur de seuil sont mis à zéro. Ce procédé a été utilisé pour la suppression d'écho interne au réseau pendant de nombreuses années par de nombreux équipementiers différents. Une description du fonctionnement d'un NLP de ce type est incluse dans l'annexe de la recommandation ITU-T G.165 en tant que conception de référence pour un NLP. Un problème connu avec ce type de NLP est le phénomène appelé "déclenchement de bruit" dans lequel une partie écoutant les signaux de parole résultants, après un NLP d'écrêtage central, entend les signaux de bruit de fond disparaissant puis réapparaissant pendant les périodes de mise en service et hors service du NLP. Des perfectionnements à ce procédé d'écrêtage central qui réduit ou élimine le problème du "déclenchement de bruit" ont été récemment présentés. Ces perfectionnements sont essentiellement mis en oeuvre dans les suppresseurs d'écho du type interne au réseau dans lesquels les niveaux de bruit de fond sont, de manière générale, très faibles en comparaison aux niveaux de bruit constatés avec les signaux d'écho acoustique. Un exemple d'un 3- perfectionnement d'un NLP de l'art antérieur est un procédé à écrêteur central combiné avec l'injection d'une source de bruit artificielle adaptée pour masquer la suppression des signaux de bruit par l'écrêteur central. Un autre exemple est un atténuateur variable qui fournit une transition à commutation douce entre les états marche/arrêt de l'atténuation de signal avec une injection à commutation douce complémentaire de bruit artificiel. Le brevet américain 5 274 705, qui a été délivré le 28 Décembre 1993 à Younce et al, décrit un autre exemple de NLP perfectionné utilisant deux seuils dans la fonction de transfert NLP qui permet un transfert transparent de signaux de bruit de niveau faible s'ils sont en dessous du seuil inférieur, et un transfert transparent de grands signaux s'ils sont au-dessus d'un seuil supérieur tout en supprimant ou en modifiant les signaux entre les deux seuils. Des problèmes apparaissent avec tous les procédés susmentionnés lors du traitement de signaux provenant d'un environnement acoustique à cause des niveaux de bruit très élevés. Les procédés d'injection de bruit ne sont en général pas utilisés car le caractère du bruit de fond change très notablement si un bruit artificiel est injecté à la place du bruit initial. Des procédés d'atténuation variable sans injection de bruit semblent être plus couramment utilisés pour la commande d'un écho résiduel dans les suppresseurs d'écho acoustique. Ils semblent être une extension des procédés utilisés auparavant par les postes téléphoniques à haut- parleur incorporé fonctionnant en semi-duplex et des suppresseurs d'écho interne au réseau qui utilisaient des atténuateurs complémentaires afin de fournir des - 4 - pertes commutées pour gérer l'écho. Les systèmes de suppression d'écho pour téléphone main libre " bilatéral simultané ou duplex" semblent utiliser également des atténuateurs complémentaires de l'art antérieur avec une communication duplex complète une partie du temps (p. ex. pendant les périodes de conversation simultanée), tout en fournissant une commande d'atténuation supplémentaire de l'écho résiduel pendant les autres périodes de temps (p. ex. les périodes de conversation simple). Tous ces procédés provoquent des variations audibles dans les signaux de bruit de fond produisant une dégradation de la performance subjective globale. Le procédé à double seuil de l'art antérieur lorsqu'il est appliqué aux signaux de bruit de fond acoustique, produit des niveaux de distorsion de signal supplémentaire évidents. Cette distorsion est provoquée par les variations subies par les signaux quand le NLP est en service. Cette distorsion audible modifie la caractéristique du bruit de fond pendant la conversation provenant du côté lointain, et peut être mieux décrite comme un bruit de type grincement avec des composantes haute fréquence dont le son est différent d'un bruit de fond classique. Notez, comme c'est le cas dans cette description, que l'interlocuteur lointain est la partie qui entend également le signal résultant après le NLP. Un autre problème du NLP de l'art antérieur est qu'il n'a pas d'action sur un environnement à -5- trajet d'écho long. Pour diminuer leur coût, la plupart des suppresseurs d'écho peuvent uniquement traiter une longueur d'écho courte (p. ex. 128 ms ou moins). Dans certains environnements acoustiques, l'écho peut durer de 0.5 à 1 seconde. Bien que, dans la plupart des cas, l'écho résiduel est très faible après 128 ms, quand les deux côtés de la ligne téléphonique sont silencieux, on peut entendre même un écho résiduel très faible. Après que le haut- parleur ait été silencieux plus de sec, l'écho peut encore être présent à l'entrée du microphone. L'écho résiduel est traité comme une conversation locale simple par le poste téléphonique à haut- parleur incorporé, et en conséquence le NLP n'atténuera pas ce signal. Le procédé utilisé dans la présente invention complète le procédé à double seuil. LE NLP se met en fonctionnement uniquement si l'on est en présence simultanément d'une conversation simultanée et d'un besoin de suppression d'écho. La présente invention concerne en outre un procédé de réduction du niveau de la distorsion du signal supplémentaire en traitant les signaux d'une manière différente des procédés décrits en rapport avec les NLP de l'art antérieur. Le signal sera transparent s'il est détecté comme étant un bruit, sinon une valeur de prédiction de bruit est envoyée. Dans la présente invention, l'écho résiduel long est traité par la nouvelle structure NLP. Au cours des tests de laboratoire, l'écho résiduel est réduit de façon significative grâce à la nouvelle structure NLP, même dans le cas o les signaux d'écho -6- durent jusqu'à 1 seconde et o l'algorithme d'adaptation peut uniquement traiter une longueur d'écho de 100 ms. En résumé, la structure NLP de la présente invention détermine si le signal résiduel du suppresseur d'écho est supérieur ou inférieur à un niveau de bruit estimé. S'il est inférieur au niveau de bruit estimé, le signal résiduel passe dans le NLP pratiquement sans être modifié. Si le signal résiduel est supérieur au niveau de bruit estimé, il est analysé de manière plus approfondie pour déterminer s'il représente ou non un signal de conversation locale. S'il s'agit d'une parole comme dans une conversation simple ou simultanée locale le signal résiduel passe de nouveau dans le NLP sans être modifié. Si, toutefois, le signal entrant est un écho résiduel ou un écho à long terme, le NLP délivre un signal de bruit de niveau faible qui représente une prédiction basée sur les échantillons de bruit précédents. En conséquence, selon une première caractéristique de la présente invention, il est prévu un processeur non linéaire (NLP) destiné à être utilisé avec un suppresseur d'écho acoustique associé à un poste téléphonique pour réduire sélectivement les signaux résiduels de celui-ci. Le NLP comprend: une première entrée pour recevoir le signal résiduel; une deuxième entrée pour recevoir un signal de référence représentant un signal d'un usager lointain; une troisième entrée pour recevoir un signal local d'un microphone dans le poste; une sortie pour délivrer une sortie NLP à un usager lointain; un commutateur NLP, commutable entre une -7- première position dans laquelle le signal résiduel passe directement à la sortie et une deuxième position dans laquelle un signal représentant un signal de bruit précédent est délivré à la sortie; un moyen de décision de bruit pour déterminer si le signal résiduel est au-dessus d'un certain niveau de bruit et si ce n'est pas le cas pour mettre le commutateur NLP sur la première position; et un moyen de décision NLP coopérant avec le moyen de décision de bruit pour mettre le commutateur NLP sur la première position quand le signal résiduel contient une conversation locale et sinon sur la deuxième position. Dans une forme de réalisation préférée, le moyen de décision incorpore un moyen à seuil de suppression d'écho qui détermine si le signal résiduel est un écho long qui n'a pas été supprimé par le suppresseur d'écho. Si c'est un écho long, le commutateur reste dans la deuxième position dans laquelle des données de bruit de faible niveau sont fournies à Ssortie. Selon une deuxième caractéristique de la présente invention, il est prévu un procédé de réduction sélective d'un signal résiduel en provenance d'un suppresseur d'écho acoustique associé à un poste téléphonique. Le procédé comprend: la fourniture du signal résiduel au moyen de décision de bruit à des fins de comparaison avec un niveau de bruit estimé; le passage du signal résiduel directement dans le NLP s'il est inférieur au niveau de bruit estimé; le passage du signal résiduel dans de nouveaux moyens de décision s'il est supérieur au niveau de bruit estimé après quoi le signal résiduel - 2770361 - 8 - est conduit dans le NLP si c'est un signal de conversation locale, dans le cas contraire le NLP délivre un signal représentant un signal de bruit précédent. L'invention va maintenant être décrite de manière plus détaillée en se référant aux dessins annexés dans lesquels: La figure 1 représente un suppresseur d'écho acoustique classique avec un NLP incorporé; La figure 2 est un schéma de principe de la structure NLP selon la présente invention; et Les figures 3A et 3B sont des organigrammes illustrant le processus NLP de l'invention. La figure 1 représente un suppresseur d'écho acoustique ayant un NLP incorporé 12. Sur la figure 1, S(n) est le signal local, R(n) est le signal lointain utilisé comme signal de référence pour le filtre adaptatif 14 et E(n) est l'écho résiduel qui est la différence entre S(n) et sa valeur estimée S(n). La figure 2 représente la mise en oeuvre de la nouvelle structure NLP, qui est composée de quatre parties: le bloc NLP principal 20 pour l'entrée et la sortie du signal; le circuit DECISION DE BRUIT 40 pour déterminer si le signal d'entrée est un bruit ou un signal actif; la COMMANDE NLP 60 pour mettre en service et arrêter le NLP et la COMMANDE DE QUEUE D'ECHO 80 pour vérifier si la commutation du NLP de " EN SERVICE " vers " ARRET " est provoquée par le - 9 - signal local ou le résidu d'écho trop long pour être supprimé par le filtre adaptatif 14. Comme le montre la figure 2, le signal résiduel d'écho E(n) est appliqué au bloc NLP 20 et au circuit de décision de bruit 40. Le bloc NLP 20 inclut le commutateur 22, le commutateur 24 et le filtre 26. La mise en service du commutateur 22 est commandée par la sortie de la porte ET 30 de telle manière que, quand la sortie de la porte ET 30 est " 1 ", la sortie du commutateur 22 est fournie par le filtre 26 c-à- d S = 1 et quand la sortie de la porte ET 30 est " 0 ", la sortie du commutateur 22 est un passage direct de E(n). Ceci est montré sur la figure 2 lorsque S = 0. Le commutateur 24 est commandé par la sortie du comparateur 46 du bloc de décision de bruit 40 de telle manière qu'un 1 " logique au commutateur 24 conduit le commutateur à fournir une entrée " 0 " au filtre 26 et qu'un - 2770361 - 10 - commutateur 22 à S = 0 et comme cela a été décrit antérieurement, le signal d'écho résiduel E(n) passe directement dans la structure NLP. Ainsi, tout écho résiduel dont le niveau est inférieur à un seuil de bruit prédéterminé n'est pas altéré par le NLP. Ce " 0 " à la sortie du comparateur 46 est également fourni au commutateur 24 de sorte que, en accord avec ce qui a été dit précédemment, E(n) soit également appliqué à l'entrée du filtre 26. Parce que le commutateur 22 est à la positon S = 0, E(n) n'est pas connecté à Ssortie mais est plutôt la sortie du filtre 26. Le filtre 26 est normalement un filtre RIF bon marché avec des caractéristiques de filtre passe bas. Il prend les échantillons de bruit dans le signal E(n), les lisse et les délivre ultérieurement en tant que valeur de bruit estimée. Si la valeur de E(n) est supérieure au seuil de bruit prédéterminé, la sortie du comparateur 46 est " 1 " et ce " 1 i apparaît à l'entrée 32 de la porte ET 30 ainsi qu'au commutateur 24 ce qui commute le commutateur 24 à S = 1. Dans cette configuration, le commutateur 24 reçoit l'entrée - 11 - parce que l'algorithme adaptatif ne converge pas suffisamment ou par un faible écho avec une faible conversation simultanée. Le circuit comparateur de conversation simultanée comprend un détecteur de niveau 62, un seuil de perte 64, un comparateur 66 et un temporisateur de trainage 68. Quand la valeur de E(n) est supérieure au niveau de bruit mais n'est pas une conversation locale la valeur de E(n) sera inférieure au niveau de R(n) qui est multiplié par un seuil de perte, (Tperte). Dans ces conditions, la sortie du comparateur 66 sera un " 1 " qui est appliqué à l'entrée 67 de la porte ET 70. Dans les mêmes conditions, c-à-d sans conversation locale, la valeur de E(n) est inférieure à la valeur de S(n) multipliée par un seuil de suppression Tsup et dans cette situation, la sortie du comparateur 76 est un avant qu'il soit envoyé à un usager lointain. Dans le cas d'une conversation simultanée, c-à-d si l'interlocuteur lointain est en train de parler et si l'interlocuteur local parle aussi, le signal E(n) représente alors une communication vocale active et doit être passé directement dans la structure NLP. Dans ce genre de situation, le signal à l'entrée négative du comparateur 66 passe le niveau de R(n) donné multiplié par Tperte et la sortie du comparateur 66 commute à, 0 ". Le temporisateur de traînage 68 temporise uniquement pendant un - 12 - intervalle présélectionné le basculement d'un " 0 " à un 1 " pour allonger le temps de détection de conversation simultanée. Quelle que soit la situation, un " 0 " sur une des entrées à la porte ET 70 aboutit à la production d'un " 0 > sur une des entrées de la porte OU 50. Dans des circonstances normales, la sortie de la porte ET 90 dans la commande de queue d'écho 80 sera également à " 0 " de sorte que la porte ET 30 sera également commutée à une sortie " 0 " aboutissant à la commutation à S = 0 et Ssortie = E(n) du commutateur 22. L'écho résiduel qui inclut maintenant la parole d'un usager local passe ainsi dans la structure NLP sans altération. r Un autre scénario qui pourrait se produire est quand l'usager lointain est silencieux mais que l'usager local parle, c-à-d une conversation locale simple, de nouveau ce signal résiduel doit passer dans la structure NLP sans altération. Cette situation est couverte pas la structure susmentionnée et la structure comprenant le détecteur de niveau 72, le seuil de suppression d'écho 74 et le comparateur 76. Dans cette situation, le niveau de S(n) multiplié par Tsup passe en dessous du niveau de E(n) et la sortie du comparateur 76 commute de " 1 " à " 0 ". Ce " 0 " sur l'entrée 71 de la porte ET 70 aboutit à un ( 0 " à l'entrée 52 de la porte OU 50 et de nouveau, en fournissant la sortie de la queue d'écho, la porte ET 50 est un " 0 ", le commutateur 22 est commuté à S = 0 et la valeur de E(n) est fixée à Ssortie. Une autre condition doit être envisagée et c'est la situation dans laquelle le signal local apparaît comme étant une conversation locale, mais est en fait un écho de longue durée tel qu'on peut le - 13 - constater avec un poste téléphonique à haut-parleur ou similaire. Le filtre adaptatif dans le suppresseur d'écho présenté sur la figure 1 ne fonctionne normalement, comme décrit précédemment, que sur une durée d'écho courte, p. ex 128 ms ou moins. Un écho durant plus longtemps que cet intervalle de temps apparaît dans le signal d'écho résiduel E(n) et sans les avantages de la commande de queue d'écho de la présente invention passerait dans la structure suite à la décision fausse qu'il provoque en étant interprété comme une conversation lointaine. Ainsi, quand le comparateur 76 commute de " 1 " à une sortie " 0 " indiquant une conversation locale, la sortie de la porte ET 70 vers la porte OU 50 est un " 0 ". A ce moment-là, le bloc de commande de queue d'écho 80 comprenant un retard de niveau résiduel 82, un seuil 84, un retard de décision NLP 86 et un comparateur 88 détermine si la valeur actuelle de E(n), Pk sur la figure 2, est supérieure ou inférieure à une valeur précédente de Pk c-à-d Pk-l' Si la valeur précédente, Pk1 (avec un seuil y) est supérieure à Pk, ce qui suggère un signal décroissant, c-à-d un écho à long terme, le comparateur 88 délivre un " 1 ". Puisque la sortie de la porte OU 50 est également un ( 1 > depuis l'instant précédent, ce " 1 " est appliqué à travers le bloc de retard de décision 86 à l'entrée 91 de la porte ET 90. L'autre entrée 93 de la porte ET 90 est également un " 1 > en vertu de la sortie du comparateur 88. La porte OU 50 poursuit donc la sortie d'un " 1 " afin que Ssortie soit la valeur de bruit filtrée plutôt que E(n) quand E(n) est au- dessus du niveau de bruit. Quand la valeur de E(n) croit de telle manière que Pk soit supérieur ou égal à Pk-1 multiplié par y, le comparateur 88 commute à une sortie " 0 " et il s'ensuit que la décision NLP 2770361 - 14 - deviendra " 0 " et qu'E(n) passera à nouveau directement vers Ssortie. Cette hausse de la valeur de E(n) pourrait, par exemple, indiquer une situation caractérisée par l'existence d'un interlocuteur local et d'une conversation simultanée. Le bloc de commande de queue d'écho 80 offre une fonction supplémentaire de suppression d'échos ayant une longue queue qui autrement passeraient dans la structure NLP du fait qu'ils avaient été interprétés de façon erronée comme une conversation locale. Les figures 3A et 3B sont des organigrammes présentant les étapes du processus suivi par la structure NLP. Plusieurs variantes de la présente invention peuvent être présentées. Par exemple, on peut choisir de ne pas mettre à jour Pk quand la commande NLP est 0 " et quand la décision NLP est être remplacés par des calculs d'énergie. - 15 - L'inconvénient de cette méthode est que l'énergie répond plus lentement que l'amplitude de crête. La suite de la description expose certaines des sélections de paramètres pour la configuration du NLP. 1. Seuil pour la décision de trainage NLP (y): un y important rendra la libération du NLP difficile quand les deux côtés du téléphone sont silencieux. Par contre, un y faible rendra la détection de la queue d'écho difficile parce que le niveau de la queue d'écho ne peut pas diminuer de façon strictement monotone. Dans certains cas, le niveau résiduel peut être augmenté de façon occasionnelle pendant la période de queue d'écho et le NLP peut être arrêté par cette augmentation de niveau si y est trop petit. Une valeur appropriée pour y lors de la suppression d'écho acoustique est 1,05. 2. La fonction du filtre est de remplacer les échantillons de bruit manquants. Dans l'environnement d'écho acoustique, le bruit de fond n'est pas blanc mais coloré avec des caractéristiques passe bas. Par conséquent, un filtre passe bas doit être utilisé pour retrouver les échantillons de bruit. Un filtre efficace et simple est un filtre RIF à quatre prises dont le premier coefficient est égal à zéro: [0; 0,29469694; 0,34868972; 0,20388524]. 3. Le seuil de conversation simultanée (Tperte) doit également être choisi soigneusement. S'il est trop élevé, la conversation simultanée ne - 2770361 - 16 - peut pas être détectée de manière efficace et s'il est trop bas, le NLP ne peut pas très bien fonctionner parce que le détecteur de conversation simultanée peut donner beaucoup d'indications fausses de conversation simultanée. Une valeur adéquate de Tperte est 0,5. 4. Les critères de choix pour le temporisateur de traînage de conversation simultanée sont les mêmes que pour le seuil de conversation simultanée. S'il est trop bas, le détecteur de conversation simultanée ne peut pas travailler correctement et une quantité assez importante d'écrêtage de la conversation locale est entendue par les auditeurs lointains. Si le temporisateur de traînage est trop élevé, la libération de la décision de conversation simultanée prend beaucoup de temps et le NLP ne peut pas fonctionner correctement pour supprimer de manière efficace l'écho résiduel. Une valeur adéquate pour le temporisateur de traînage est 400 échantillons. 5. Le seuil de la suppression d'écho (Tsup) peut avoir une gamme relativement grande. C'est une protection sûre pour une faible conversation simultanée locale. Une conversation simultanée locale très faible peut ne pas être détectée par le détecteur de conversation simultanée, mais elle détériorera sérieusement la performance du suppresseur d'écho. Dans un tel cas, une détection du niveau de suppression d'écho doit être employée. Un seuil de suppression d'écho élevé impliquera qu'une conversation simultanée faible dans l'environnement avec écho ne sera pas détectée de - 17 - façon efficace et un moyen de seuil faible signifie que le NLP ne se mettra pas facilement en service. Avec un seuil très faible, il sera difficile ou au moins très long de mettre le NLP en service parce que le NLP ne sera mis en service que lorsqu'une grande quantité de suppression d'écho est réalisée par le suppresseur d'écho adaptatif. Une valeur adéquate pour le seuil est Tsup égal à 0,2. Les définitions qui vont suivre peuvent permettre de mieux comprendre l'invention. NLP: Processeur non linéaire, utilisé pour supprimer ou atténuer davantage les signaux d'écho résiduel après la suppression d'écho. Filtre adaptatif: Algorithme adaptatif pour simuler le trajet d'écho de sorte que l'écho puisse être supprimé en soustrayant sa valeur estimée. Détecteur de conversation simultanée: détecte la condition de conversation simultanée (quand il y a, à la fois, des signaux locaux et lointains). Détecteur de niveau: Algorithme récursif détectant la valeur moyenne de crête du signal. Détecteur de niveau de bruit: Algorithme récursif estimant le niveau du bruit de fond. Bien qu'une forme de réalisation particulière de l'invention ait été décrite et illustrée, il sera évident pour l'homme du métier que de nombreuses modifications peuvent être apportées à la conception de base de l'invention. Il faut tout de même savoir, que de telles variantes ne s'écarteront pas de la - 2770361 - 18 - portée de l'invention telle qu'elle est définie dans les revendications annexées. - 19 - REVENDICATIONS 1. Processeur non linéaire (NLP) (12) destiné à être utilisé avec un suppresseur d'écho acoustique associé à un poste téléphonique pour réduire sélectivement les signaux résiduels dudit suppresseur d'écho, ledit NLP comprenant: une première entrée pour recevoir ledit signal résiduel E(n); une deuxième entrée pour recevoir un signal de référence R(n) représentant un signal d'un usager lointain; une troisième entrée pour recevoir un signal local S(n) d'un microphone dans ledit poste; une sortie pour délivrer une sortie NLP Ssortie à un usager lointain; un commutateur NLP (22), commutable entre une première position S=0 dans laquelle ledit signal résiduel E(n) passe directement à ladite sortie Ssortie et une deuxième position S=1 dans laquelle un signal représentant un signal de bruit précédent est délivré à ladite sortie; un moyen de décision de bruit (40) pour déterminer si ledit signal résiduel E(n) est au-dessus d'un niveau de bruit (Tbruit) et, si ce n'est pas le cas, pour mettre le commutateur NLP (22) sur ladite première position S=0; et un moyen de décision NLP (50) coopérant avec ledit moyen de décision de bruit (40) pour mettre ledit commutateur NLP (22) sur ladite première position S=0 quand ledit signal résiduel E(n) contient une conversation locale et sinon sur ladite deuxième position S=1. 2. PROCESSEUR NON LINEAIRE selon la revendication 1, présentant un moyen de filtrage (26) pour recalculer de manière dynamique ledit signal de bruit précédent quand ledit signal résiduel E(n) est supérieur audit niveau de bruit (Tbruit) - - 2770361 - 20 - 3. PROCESSEUR NON LINEAIRE selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit moyen de décision 50 du processeur non linéaire comprend un moyen (66) pour comparer ledit signal résiduel E(n) avec ledit signal de référence R(n) et si ledit signal résiduel est supérieur à un niveau de signal de référence défini, ceci indique une situation de conversation simultanée afin de mettre ledit commutateur du processeur non linéaire (22) sur ladite première position S=0. 4. PROCESSEUR NON LINEAIRE selon la revendication 3, incluant en outre un moyen temporisateur (68) pour retarder la commutation dudit commutateur du processeur non linéaire (22) jusqu'à l'écoulement d'un intervalle de temps préétabli. 5. PROCESSEUR NON LINEAIRE selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit moyen de décision (50) du processeur non linéaire inclut un moyen (70) pour comparer ledit signal résiduel E(n) et ledit signal local S(n) et si ledit signal résiduel est supérieur au niveau de signal local prédéfini, ledit commutateur du processeur non linéaire (22) est placé sur ladite première position S=0. 6. PROCESSEUR NON LINEAIRE selon la revendication 5, présentant en outre un moyen (50) pour déterminer si ledit signal résiduel E(n) est un écho long et, le cas échéant, pour maintenir ledit commutateur (22) dans ladite deuxième position S=1. - 21 - 7. Processeur non linéaire 12 connecté à un suppresseur d'écho acoustique dans un poste téléphonique comprenant: un moyen d'entrée pour recevoir un signal d'écho résiduel E(n) en provenance dudit suppresseur d'écho; un moyen de décision (40) pour déterminer si ledit signal d'écho résiduel représente un signal à transmettre par ledit poste; et un moyen (22) pour passer ledit signal s'il doit être transmis, ledit signal étant, dans le cas contraire, remplacé par un signal de bruit calculé. 8. Processeur non linéaire selon la revendication 7, caractérisé en ce que ledit moyen de décision (40) inclut un moyen de détection de bruit (44) pour déterminer si ledit signal d'écho résiduel E(n) dépasse le niveau de bruit de seuil (Tbruit) - 9. Processeur non linéaire selon la revendication 7, caractérisé en ce que ledit signal à transmettre inclut des signaux de conversation locale prenant naissance dans ledit poste. 10. Processeur non linéaire selon la revendication 7, caractérisé en ce que les signaux qui ne doivent pas être transmis incluent un écho à long terme non encore supprimé par ledit suppresseur d'écho. 11. Procédé de réduction sélective d'un signal résiduel en provenance d'un suppresseur d'écho acoustique associé à un poste téléphonique, ledit procédé comprenant: la fourniture dudit signal résiduel au moyen de décision de bruit (40) - 22 - dans un processeur non linéaire (NLP) (12) à des fins de comparaison avec un niveau de bruit estimé; le passage dudit signal résiduel directement dans ledit NLP (12) s'il est inférieur à un niveau de bruit estimé; le passage dudit signal résiduel dans un autre moyen de décision (60, 50) s'il est supérieur audit niveau de bruit estimé, après quoi ledit signal résiduel est conduit dans ledit NLP (12) si c'est un signal de conversation locale sinon un signal représentant un signal de bruit précédent est délivré par ledit NLP. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que ledit moyen de décision (60, ) supplémentaire détermine si ledit signal résiduel inclut une conversation simultanée.