Brevet FR2842014A1 — publié le 20040109

i La présente invention concerne le domaine de la classification d'un signal sonore en des classes acoustiques reflétant une sémantique. L'objet de l'invention concerne plus précisément le domaine de l'extraction automatique d'un signal sonore, d'informations sémantiques tels que musique, parole, bruit, silence, homme, femme, musique rock, jazz, etc. Dans l'état de la technique, la profusion de documents multimédias requiert une indexation nécessitant une intervention humaine importante, ce qui constitue une opération coteuse et longue à mener à bien. Par conséquent, l'extraction automatique d'informations sémantiques constitue une aide précieuse permettant de faciliter et d'accélérer le travail de l'analyse et de l'indexation. Dans de nombreuses applications, la segmentation et la classification sémantique d'une bande sonore constituent fréquemment des opérations nécessaires avant d'envisager d'autres analyses et traitements sur le signal sonore. Une application connue nécessitant la segmentation et la classification sémantique concerne les systèmes de reconnaissance automatique de la parole appelés aussi systèmes de dictée vocale adaptés pour transcrire en texte une bande de paroles. Une segmentation et une classification de la bande sonore en des segments musique/parole sont des étapes indispensables pour un niveau de performances acceptables. L'utilisation d'un système de reconnaissance automatique de la parole pour une indexation par le contenu de documents audiovisuels comme par exemple les journaux télévisés, nécessite d'éliminer les segments de non parole pour diminuer le taux d'erreur. De plus, si une connaissance a priori du genre du locuteur (homme ou femme) est disponible, l'utilisation d'un système de reconnaissance automatique de la parole permet d'aboutir à une amélioration importante des performances. Une autre application connue ayant recours à la segmentation et à la classification sémantique d'une bande sonore concerne des systèmes de statistiques et de surveillance. En effet, pour des questions du respect du droit d'auteur ou du respect du quota du temps de parole, des organismes de régulation et de contrôle comme le CSA ou la SACEM en France, doivent s'appuyer sur des comptes rendus précis, par exemple sur la durée du temps de parole par homme politique dans les chaînes de télévision pour le CSA et le titre et la durée des chansons émises par les radios pour la SACEM. La mise en place d'un système automatique de statistiques et de surveillance s'appuie au préalable sur une segmentation et une classification d'une bande sonore musique/parole. Une autre application possible a trait au système de résumé ou de filtrage automatique de programmes audiovisuels. Pour de nombreuses applications, comme par exemple la téléphonie mobile ou la vente de programmes audiovisuels par correspondance, il apparaît nécessaire de résumer éventuellement selon le centre d'intérêt d'un utilisateur, un programme audiovisuel de deux heures en une compilation de moments forts de quelques minutes. Un tel résumé peut être réalisé soit off-line, c'est- à-dire qu'il s'agit d'un résumé préalablement calculé qui est associé au programme d'origine, soit on-ine, c'est-à-dire qu'il s'agit d'un filtrage du programme audiovisuel permettant de conserver uniquement les moments forts d'un programme en mode de diffusion ou streaming. Les moments forts sont fonction du programme audiovisuel et du centre d'intérêt d'un utilisateur. Par exemple, dans un match de football, un moment fort est celui o il y a une action de but. Pour un film d'action, un moment fort correspond à des combats, à des poursuites, etc. Ces moments forts se traduisent le plus souvent en des percussions sur la bande sonore. Pour les identifier, il est intéressant de s'appuyer sur une segmentation et une classification de la bande sonore en des segments ayant une certaine propriété ou non. En l'état de la technique, il existe divers systèmes de classification d'un signal sonore. Par exemple, le document WO 98 27 543 décrit une technique de classification d'un signal sonore en musique ou parole. Ce document prévoit d'étudier les différents paramètres mesurables du signal sonore tel que l'énergie de modulation à 4Hz, le flux spectral, la variation du flux spectral, le taux de passage par zéro, etc. Ces paramètres sont extraits pour une fenêtre d'une seconde ou une autre durée, pour définir la variation du flux spectral ou une trame comme le taux de passage par zéro. Ensuite, en utilisant différents classificateurs, comme par exemple le classificateur basé sur le mélange des lois Gaussiennes ou un classificateur du Plus Proche Voisin, un taux d'erreur de l'ordre de 6 % est obtenu. L'apprentissage des classificateurs a été réalisé sur trente six minutes et le test sur quatre minutes. Ces résultats montrent que la technique proposée nécessitent une base d'apprentissage d'une taille importante pour aboutir à un taux de reconnaissance de 95 %. Si cela est possible avec quarante minutes de documents audiovisuels, cette technique apparaît difficilement envisageable pour des applications o les données à classifier ont une taille importante avec un niveau haut de variabilité résultant des différentes sources des documents avec des niveaux de bruits et de résolution différents pour chacune de ces sources. Le brevet US 5 712 953 décrit un système utilisant la variation par rapport au temps du premier moment du spectre relatif à la fréquence pour la détection du signal de musique. Ce document suppose que cette variation est très faible pour la musique contrairement à d'autres signaux non musicaux. Malheureusement, les différents types de musique n'ont pas la même structuration de sorte qu'un tel système présente des performances insuffisantes comme par exemple pour le RAP. La demande de brevet européen 1 100 073 propose une classification du signal sonore en différentes catégories en utilisant dix-huit paramètres comme par exemple la moyenne et la variance de la puissance du signal, la puissance des moyennes fréquences, etc. Une quantification vectorielle est réalisée et la distance de Mahalanobis est utilisée pour la classification. Il apparaît que l'utilisation de la puissance du signal n'est pas stable car les signaux provenant de différentes sources sont toujours enregistrés ayec différents niveaux de puissance spectrale. Par ailleurs, l'utilisation des paramètres, comme la puissance de basses fréquences ou hautes fréquences, pour la discrimination entre la musique et la parole est une limitation sérieuse compte tenu de l'extrême variation, à la fois de la musique et de la parole. Enfin, le choix d'une distance appropriée pour des vecteurs de dix-huit paramètres non homogènes n'est pas évident car il s'agit d'affecter des poids différents à ces paramètres en fonction de leur importance. L'objet de l'invention vise donc à remédier aux inconvénients énoncés cidessus en proposant une technique permettant de réaliser une classification du signal sonore en des classes sémantiques avec un taux de reconnaissance élevé tout en nécessitant une durée réduite d'apprentissage. Pour atteindre un tel objectif, le procédé selon l'invention concerne un procédé pour affecter au moins une classe sonore à un signal sonore, comprenant les étapes suivantes: * diviser le signal sonore en des segments temporels présentant une durée déterminée, * extraire les paramètres fréquentiels du signal sonore dans chacun des segments temporels, * regrouper les paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles présentant une durée déterminée supérieure à la durée des segments temporels, * extraire de chaque fenêtre temporelle, des composantes caractéristiques, * et en considération des composantes caractéristiques extraites et à l'aide d'un classificateur, identifier la classe sonore de chaque fenêtre temporelle du signal sonore. Un autre objet de l'invention est de proposer un appareil pour affecter au moins une classe sonore à un signal sonore comprenant: * des moyens pour diviser le signal sonore en des segments temporels présentant une durée déterminée, * des moyens pour extraire les paramètres fréquentiels du signal sonore dans chacun des segments temporels, * des moyens pour regrouper les paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles présentant une durée déterminée supérieure à la durée des segments temporels, * des moyens pour extraire de chaque fenêtre temporelle, des composantes caractéristiques, m et des moyens pour identifier la classe sonore des fenêtres temporelles du signal sonore en considération des composantes caractéristiques extraites et à l'aide d'un classificateur. Diverses autres caractéristiques ressortent de la description faite cidessous en référence aux dessins annexés qui montrent, à titre d'exemples non limitatifs, des formes de réalisation de l'objet de l'invention. La Fig. 1 est un schéma synoptique montrant un appareil de mise en oeuvre du procédé de classification d'un signal sonore conforme à l'invention. La Fig. 2 est un schéma illustrant une étape caractéristique du procédé selon l'invention, à savoir de transformation. La Fig. 3 est un schéma illustrant une autre étape caractéristique de l'invention. La Fig. 4 illustre une étape de classification du signal sonore selon l'invention. La Fig. 5 est un schéma illustrant un exemple de réseau de neurones utilisé dans le cadre de l'invention. Tel que cela apparaît plus précisément à la Fig. 1, l'objet de l'invention concerne un appareil 1 permettant de classifier un signal sonore S de tous types en des classes sonores. En d'autres termes, le signal sonore S est découpé en des segments qui sont étiquetés en fonction de leur contenu. Les étiquettes associées à chaque segment comme par exemple musique, parole, bruit, homme, femme, etc. réalisent une classification du signal sonore en des catégories sémantiques ou classes sonores sémantiques. Conformément à l'invention, le signal sonore S à classifier est appliqué à l'entrée de moyens de segmentation 10 permettant de diviser le signal sonore S en des segments temporels T présentant chacun une durée déterminée. De préférence, les segments temporels T présentent tous une même durée comprise de préférence entre dix et trente ms. Dans la mesure o chaque segment temporel T présente une durée de quelques millisecondes, il peut être considéré que le signal est stationnaire, de sorte qu'il peut être appliqué par la suite, des transformations qui changent le signal temporel dans le domaine fréquentiel. Différents types de segments temporels peuvent être utilisés comme par exemple des fenêtres rectangulaires simples, fenêtres de Hanning ou de Hamming. L'appareil 1 comporte ainsi des moyens d'extraction 20 permettant d'extraire les paramètres fréquentiels du signal sonore dans chacun des segments temporels T. L'appareil 1 comporte également des moyens 30 pour regrouper ces paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles F présentant une durée déterminée supérieure à la durée des segments temporels T. Selon une caractéristique préférée de réalisation, les paramètres fréquentiels sont regroupés dans des fenêtres temporelles F de durée supérieure à 0,3 seconde et de préférence comprise entre 0, 5 et 2 secondes. Le choix de la taille de la fenêtre temporelle F est déterminé pour pouvoir discriminer deux fenêtres différentes acoustiquement comme par exemple parole, musique, homme, femme, silence, etc. Si la fenêtre temporelle F est courte de quelques dizaines de millisecondes par exemple, des changements acoustiques locaux de type changement de volume, changement d'instrument de musique, début ou fin d'un mot peuvent être détectés. Si la fenêtre est large, par exemple de quelques centièmes de millisecondes par exemple, les changements détectables seront des changements plus généraux du type changement de rythme de musique ou rythme de parole par exemple. L'appareil 1 comporte également des moyens d'extraction 40 permettant d'extraire de chaque fenêtre temporelle F des composantes caractéristiques. En considération de ces composantes caractéristiques extraites et à l'aide d'un classificateur 50, des moyens d'identification 60 permettent d'identifier la classe sonore de chaque fenêtre temporelle F du signal sonore S. La description qui suit décrit une variante préférée de réalisation d'une méthode de classification d'un signal sonore. Selon une caractéristique préférée de réalisation, pour passer du domaine temporel au domaine fréquentiel, les moyens d'extraction 20 utilisent la Transformée de Fourier Discrète dans le cas d'un signal sonore échantillonné, notée par la suite TFD. La Transformée de Fourier Discrète donne pour une série temporelle de valeurs d'amplitude du signal, une série de valeurs de spectres de fréquence. L'équation de la Transformée de Fourier Discrète est la suivante: N-1 20 XN(n) = jx(k)ej22&/N k=0 o x(k) est le signal dans le domaine temporel. Le terme IX(n)I est appelé spectre d'amplitude, il exprime la répartition fréquentielle de l'amplitude du signal x(k). Le terme arg[X(n)] est appelé spectre de phase, il exprime la répartition fréquentielle de la phase du signal x(k). Le terme IX(n)l2 est appelé spectre d'énergie, exprimant la répartition fréquentielle de l'énergie du signal x(k). Les valeurs largement utilisées sont les valeurs de spectre d'énergie. En conséquence, pour une série de valeurs temporelles de l'amplitude du signal x(k) d'un segment temporel T, il est obtenu une série Xi des valeurs du spectre de fréquence dans une plage de fréquences comprise entre une fréquence minimale et une fréquence maximale. La collection de ces valeurs ou paramètres fréquentiels est appelée " vecteur de TFD " ou vecteur spectral. Chaque vecteur Xi correspond au vecteur spectral pour chaque segment temporel T, avec i allant de 1 à n. Selon une caractéristique préférée de réalisation, une opération de transformation ou de filtrage est effectuée sur les paramètres fréquentiels préalablement obtenus par l'intermédiaire de moyens de transformation 25 interposés entre les moyens d'extraction 20 et les moyens de regroupement 30. Tel que cela apparaît plus précisément sur la Fig. 2, cette opération de transformation permet à partir du vecteur spectral Xi, de générer un vecteur de caractéristiques transformées Yi. La transformation est donnée par la formule yi avec les variables, limitel, limite2 et aj qui définissent précisément la transformation. La transformation peut être du type identité de sorte que le vecteur de caractéristiques Xi ne change pas. Selon cette transformation, limitel et limite2 sont égaux à j et le paramètre aj est égal à 1. Le vecteur spectral Xi est égal Yi. La transformation peut être une transformation moyenne de deux fréquences adjacentes. Selon ce type de transformation, il peut être obtenu la moyenne de deux spectres de fréquences adjacentes. Par exemple, il peut être choisi limite i est égal à j et limite2 est égal à j+1 et aj est égal à 0,5. La transformation utilisée peut être une transformation suivant une approximation de l'échelle de Mel. Cette transformation peut être obtenue en faisant varier les variables limitel et limite2 sur les valeurs suivantes: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9,10, 12, 15, 17, 20, 23, 27,31, 37, 40, avec I aj lim itel - lim ite2l Par exemple, en choisissant limite] et limite2 comme indiqué ci-dessous il peut être obtenu un vecteur Y de dimension 20, à partir d'un vecteur brut X de dimension 40, en utilisant l'équation décrite dans la Fig. 2. limitel=0 O limite2=1 limitel=l - limite2=2 limitel=2 -* limite2=3 limitel=3 4 limite2=4 limitel=4 4 limite2=5 limitel=5 4 limite2=6 limitel=6 4 limite2=8 limitel=8 4 limite2=9 limitel=9 4 limite2=10 limitel=10 4 limite2=12 limitel=12 4 limite2=15 limitel=15 4 limite2=17 limitel=17 4 limite2=20 limitel=20 4 limite2=23 limitel=23 4 limite2=27 limitel=27 4 limite2=31 limitel=31 4 limite2=37 limitel=37 4 limite2=40 Les transformations sur le vecteur spectral Xi sont plus ou moins importantes selon l'application, c'est-à-dire en fonction des classes sonores à classifier. Des exemples de choix de cette transformation seront données dans la suite de la description. Tel que cela ressort de la description qui précède, le procédé selon l'invention consiste à extraire de chaque fenêtre temporelle F, des composantes caractéristiques permettant d'obtenir une description du signal sonore sur cette fenêtre présentant une durée relativement large. Ainsi, pour les vecteurs Yi de chaque fenêtre temporelle F, les composantes caractéristiques calculées peuvent être la moyenne, la variance, le moment, le paramètre du suivi des fréquences ou le taux de passage par silence. L'estimation de ces composantes caractéristiques est effectuée selon la formule suivante: Wil 'lVil Xil Wi=W2 A i= i2 v Vi2 xi=x2 WiN)iN IVi XiN o,u est le vecteur moyen, i, le vecteur de variance, xi étant le vecteur de caractéristiques qui n'est autre que le vecteur spectral filtré décrit précédemment pour constituer des fenêtres temporelles F. Sii = M xlj =X1,*=*, N oj correspond à la bande de fréquence dans le mi1=1 vecteur spectral x, I correspond au temps, ou l'instant pour lequel le vecteur est extrait (segment temporel T), N est le nombre d'éléments dans le vecteur (ou le nombre de bande de fréquence), Mi correspond au nombre de vecteur à étudier leurs statistiques (fenêtre temporelle F), i dans u. correspond à l'instant de la fenêtre temporelle F pour laquelle uij est calculéej correspond à la bande de fréquence. Vii = Mi (Xy ^-A;) j = 1,**,N o j correspond à la bande de fréquence dans le vecteur spectral x et dans le vecteur moyen 12, I correspond au temps, ou l'instant pour lequel le vecteur x est extrait (segment temporel T), N est le nombre d'éléments dans le vecteur (ou le nombre de bande de fréquence), Mi correspond au nombre de vecteur à étudier leurs statistiques (fenêtre temporelle F), i dans et v, correspond à l'instant de la fenêtre temporelle F pour laquelle 12 et v sont calculéesj correspond à la bande de fréquence. Le moment qui peut être important pour la description du comportement des données est calculé de la manière suivante: l M, w = Mi _(x, -Au,) j = 1,*,N, les indices i, j, N. 1, Mi sont expliqués pour la variance, et n >2. Le procédé selon l'invention permet également de déterminer comme composantes caractéristiques, le paramètre SF permettant de suivre les fréquences. En effet, il a été constaté que pour la musique, il existait une certaine continuité de fréquences, c'est-à-dire que les fréquences les plus importantes dans le signal, c'est-à-dire celles qui concentrent le plus d'énergie restent les mêmes pendant un certain temps, tandis que pour la parole ou pour le bruit (non harmonique) le changement des fréquences les plus importantes se fait d'une manière plus rapide. A partir de ce constat, il est proposé de faire un suivi de plusieurs fréquences en même temps selon un intervalle de précision par exemple 200 Hz. Ce choix est motivé par le fait que les fréquences les plus importantes dans une musique changent mais d'une manière graduelle. L'extraction de ce paramètre de suivi de fréquences SF se fait de la manière suivante. Pour chaque vecteur Yi de Transformée de Fourier Discrète, il est procédé à l'identification par exemple des cinq fréquences les plus importantes. Si l'une de ces fréquences ne figure plus dans les cinq fréquences les plus importantes du vecteur de Transformée de Fourier Discrète, dans une bande de Hz, une coupure est signalée. Le nombre de coupures dans chaque fenêtre temporelle F est compté, ce qui définit le paramètre de suivi de fréquences SF. Ce paramètre SF pour les segments de musique est clairement inférieur à celui de la parole ou du bruit. Aussi, un tel paramètre est intéressant pour une discrimination entre la musique et la parole. Selon une autre caractéristique de l'invention, le procédé consiste à définir comme composante caractéristique, le taux de passage par silence TPPS. Ce paramètre consiste à compter dans une fenêtre de taille fixée, par exemple de deux secondes, le nombre de fois o l'énergie arrive au seuil de silence. En effet, il doit être considéré que l'énergie du signal sonore pendant l'élocution d'un mot est normalement élevé alors qu'elle diminue sous le seuil de silence entre les mots. L'extraction du paramètre est effectué de la manière suivante. Pour chaque 10 ms du signal, l'énergie du signal est calculée. La dérivée de l'énergie est calculée par rapport au temps, soit l'énergie de T+1 moins l'énergie à l'instant T. Puis dans une fenêtre de 2 secondes, le nombre de fois o la dérivée de l'énergie dépasse un certain seuil est comptée. il Tel que cela apparaît plus précisément à la Fig. 3, les paramètres extraits de chaque fenêtre temporelle F définissent un vecteur de caractéristiques Z. Ce vecteur de caractéristiques Z est donc la concaténation des composantes caractéristiques définies à savoir les vecteurs moyens, variances et moments, ainsi que le suivi des fréquences SF et le taux de passage par silence TPPS. En fonction de l'application, une partie seulement ou la totalité des composantes du vecteur de caractéristiques Z est utilisée en vue d'une classification. Par exemple, si la plage de fréquences dans laquelle est extrait le spectre est compris entre 0 et 4 000 Hz, avec un pas de fréquences de 100 Hz, il est obtenu 40 éléments par vecteur spectral. Si pour la transformation du vecteur de caractéristiques brut Xi il est appliqué l'identité, alors sont obtenus 40 éléments pour le vecteur moyen, 40 pour le vecteur variance, et 40 pour le vecteur moment. Après concaténation et ajout des paramètres TPPS et SF, il est obtenu un vecteur de caractéristiques Z de 122 éléments. En fonction de l'application, il peut être choisi d'utiliser la totalité ou seulement un sous-ensemble de ce vecteur caractéristiques en prenant par exemple 40 ou 80 éléments. Selon une variante préférée de réalisation de l'invention, le procédé consiste à assurer une opération de normalisation des composantes caractéristiques à l'aide de moyens de normalisation 45 interposés entre les moyens d'extraction 40 et le classificateur 50. Cette normalisation consiste pour le vecteur moyen à chercher le composant qui présente la valeur maximale et à diviser les autres composants du vecteur moyen par ce maximum. Une opération similaire est effectuée pour le vecteur de variance et de moment. Pour le suivi de fréquences SF et le taux de passage par silence TPPS, ces deux paramètres sont divisés par une constante fixée après expérimentation afin d'obtenir toujours une valeur comprise entre 0, 5 et 1. Après cette étape de normalisation, il est obtenu un vecteur de caractéristiques dont chacune des composantes a une valeur comprise entre 0 et 1. Si le vecteur spectral a déjà subi une transformation, cette étape de normalisation du vecteur de caractéristiques peut ne pas être nécessaire. Tel que cela ressort plus précisément de la Fig. 4, le procédé selon l'invention consiste après extraction des paramètres ou constitution des vecteurs de caractéristiques Z, à choisir un classificateur 50 permettant à l'aide des moyens d'identification ou de classification 60, d'étiqueter efficacement chacun de ces vecteurs comme étant une des classes acoustiques définies. Selon un premier exemple de réalisation, le classificateur utilisé est un réseau de neurones, tel que le perceptron multi-couches à deux couches cachées. La Fig. 5 illustre l'architecture d'un réseau de neurones comportant par exemple 82 éléments en entrée, 39 éléments pour les couches cachées et 7 éléments en sortie. Bien entendu, il est clair que le nombre de ces éléments peut être modifié. Les éléments de la couche d'entrée correspondent aux composantes du vecteur de caractéristiques Z. Par exemple, s'il est choisi pour la couche d'entrée 80 noeuds, il peut être utilisé une partie du vecteur de caractéristiques Z par exemple les composantes correspondant à la moyenne et au moment. Pour la ou les couche(s) cachée(s), les 39 éléments utilisés apparaissent suffisants, l'augmentation du nombre de neurones n'apporte pas une amélioration notable des performances. Le nombre des éléments pour la couche de sortie correspond au nombre de classes à classifier. Si deux classes sonores sont classifiées, par exemple musique et parole, la couche de sortie comporte deux noeuds. Bien entendu, il peut être utilisé un autre type de classificateur tel que le classificateur classique K-Plus Proche Voisin (KPPV). Dans ce cas, les connaissances de l'apprentissage sont constitués simplement de données d'apprentissage. La mémorisation de l'apprentissage consiste donc à stocker toutes les données d'apprentissage. Lorsqu'un vecteur de caractéristiques Z se présente pour la classification, il convient de calculer les distances à toutes les données de l'apprentissage afin de choisir les classes les plus proches. L'utilisation d'un classificateur permet d'identifier des classes sonores telles que parole ou musique, voix d'homme ou voix de femme, moment caractéristique ou moment non caractéristique d'un signal sonore, ou moment caractéristique ou moment non caractéristique accompagnant un signal vidéo au sens général représentant par exemple un film ou un match. La description qui suit donne un exemple d'application du procédé selon l'invention pour la classification d'une bande sonore en musique ou parole. Selon cet exemple, une bande sonore en entrée est découpée en une succession d'intervalles de parole, de musique, de silence ou d'autres choses. Dans la mesure o la caractérisation d'un segment de silence est facile, les expérimentations se sont portées sur une segmentation en parole ou en musique. Pour cette application, il a été utilisé un sousensemble du vecteur de caractéristiques Z contenant 82 éléments, 80 éléments pour la moyenne et la variance et un pour TPPS et un pour le SF. Le vecteur subit une transformation identité et une normalisation. La taille de chaque fenêtre temporelle F est égale à 2s. Afin de montrer la qualité des caractéristiques ci-dessus et extraites d'un segment sonore, il a été utilisé deux classificateurs, l'un basé sur un réseau de neurone RN, l'autre utilisant le principe simple de k-PPV, c'est à dire "k-Plus Proche Voisin ". Dans un but de tester la généralité du procédé, il a été réalisé l'apprentissage du RN et de k-PPV sur 80s de musique et 80s de parole extraites de la chaîne Aljazeerah "http://www.aljazeera.net/"en langue arabe. Ensuite, les deux classificateurs ont été expérimentés sur un corpus de musique ainsi qu'un corpus de paroles, deux corpus de nature très variée totalisant 1280s (plus de 21 minutes). Le résultat sur la classification des segments de musique est donné dans le tableau suivant. Musique extraites de Longueur k-PPV k-PPV % RN RN % de réussite réussite segment Apprentissage 80s 80s 100 80s 100 Fairuz (Habbaytak bissayf) 80s 74s 92.5 72s 90 Fairuz (Habbaytakbissayf) 80s 80s 100 80s 100 Fairuz (eddach kan fi nass) 80s 70s 87.5 70s 87.5 George Michael (careless 80s70s 87.5 80s 100 whisper) George Michael (careless 80s 76s 95 80s 100 whisper) Metallica (turn the page) 80s 74s 92.5 78s 97.5 Film "Gladiateur" 80s 78s 97.5 80s 100 Total 640s 602s 94 626s 97.8 Tableau 1 taux de réussite pour la classification de musique en utilisant un RN et un k-PPV On peut y voir que le classificateur k-PPV donne globalement un taux de réussite plus de 94% alors que le classificateur RN culmine avec un taux de réussite de 97,8%. On peut y noter aussi la bonne capacité de généralisation du classificateur RN. En effet, alors que l'apprentissage a été réalisé sur 80s d'une musique libanaise, il réalise une classification 100% réussie sur un genre de musique tout autre de Georges Michael et même un taux de classification réussie de 97,5% avec Metallica qui est une musique de Rock réputée difficile. Quant à l'expérimentation sur les segments de parole, elle a été menée sur des extraits variés venant des émissions CNN en anglais, de LCI en français et du film " Gladiateur " alors que l'apprentissage des deux classificateurs a été réalisé sur 80s de parole en arabe. Le tableau suivant donne les résultats des deux classificateurs. Paroles extraites de Longueur k-PPV k-PPV % RN RN % de segment réussite réussite Apprentissage 80s 80s 100 80s 100 CNN 80s 80s 100 74s 92.5 CNN 80s 72s 90 78s 97.5 CNN 80s 72s 90 76s 95 LCI 80s 58s 72.5 80s 100 LCI 80s 66s 82.5 80s 100 LCI 80s 58s 72.5 80s 100 Film "Gladiateur" 80s 72s 90 72s 90 Total 640s 558s 87.2 620s 96.9 Tableau 2 taux de réussite pour la classification de un k-PPV parole en utilisant un RN et On peut voir sur le tableau que le classificateur s'avère particulièrement performant avec des extraits de LCI en français car il réalise une classification 1 00% correcte. Pour les extraits de CNN en anglais, il réalise tout de même un taux de bonne classification au dessus de 92,5% et globalement le classificateur RN atteint un taux de classification réussie de 97% alors que le classificateur k-PPV donne un taux de bonne classification de 87%. Selon une autre expérience, ces résultats encourageants pour le classificateur RN a été choisi et appliqué à des segments mélangeant la parole et la musique. Pour cela, il a été réalisé un apprentissage de musique sur 40 secondes du programme " la guerre du Liban " issu de la chaîne " Aljazeerah " puis 80 secondes de parole en arabe extraites du même programme. Le classificateur RN a été testé sur 30 minutes du film "chapeau melon et bottes de cuir " qui a été segmenté et classifié. Les résultats de cette expérimentation sont donnés dans le tableau suivant. Erreur Musique Erreur Parole Longueur segment Erreur totale Accuracy % 68s 141s 1800s 209s 88.4 Tableau 3 résultat de la segmentation- classification du film Dans un but de comparer le classificateur selon l'invention avec les travaux de l'état de l'art, il a été aussi testé l'outil de "Muscle Fish" (http://www.musclefish.com/speechMusic.zip) utilisé par Virage sur le même corpus et les résultats suivants ont été obtenus: Erreur Musique Erreur Parole Longueur segment Erreur totale Accuracy % 336s 36s 1800s 372s 79.3 Tableau 4 résultat de l'outil de Muscle Fish pour la segmentation-classification du film Il peut être constaté clairement que le classificateur RN dépasse de 10 points en terme de précision l'outil Muscle Fish. Enfin, il a été aussi testé le classificateur RN sur 10 minutes de programmes de "LCI", composés de "l'édito", de "l'invité" et de "la vie des médias" et les résultats suivants ont été obtenus: Erreur Musique Erreur Parole Longueur segment Erreur totale Accuracy % 12s 2s 600s 14s 97.7 Tableau 5 résultat de segmentation-classification des programmes LCI Alors que l'outil de "Muscle Fish" a donné les résultats suivants: Erreur Musique Erreur Parole Longueur segment Erreur totale Accuracy % 2s 18s 600s 20s 96.7 Tableau 6 résultat de segmentation-classification des programmes LCI avec l'outil de Muscle Fish Les résultats récapitulatifs par le classificateur RN sont les suivants: Donnée Donnée de Erreur Apprentissage / Accuracy d'apprentissage Test totale test % % s 3000s 227s 4 92.4 Tableau 7 résultat de segmentation-classification sur les différentes vidéos On y voit que pour un taux de précision de plus de 92% sur 50 minutes dans cette expérimentation, le classificateur RN génère seulement un taux A/T (durée apprentissage/durée test) de 4 %, ce qui est très encourageant par rapport aux taux A/T de 300 % pour le système de [Will 99] (Gethin Williams, Daniel Ellis, Speech/music discrimination based on posterior probability features, Eurospeech 1999) basé sur les paramètres de probabilité à posteriori de HMM (Hidden Markov Model) et en utilisant les GMM. Un deuxième exemple d'expérimentation a été réalisé afin de classifier un signal sonore en voix d'homme ou en voix de femme. Selon cette expérience, les segments de parole sont découpés en des morceaux étiquetés voix masculine ou voix féminine. A cet effet, le vecteur de caractéristiques ne comporte pas le taux de passage par silence et le suivi de fréquences. Le poids de ces deux paramètres est donc ramené à 0. La taille de la fenêtre temporelle F a été fixée à 1 seconde. Les expérimentations ont été réalisées sur des données des appels téléphoniques de la base Switchboard de " Linguistic Data Consortium " LCD (http://www.ldc.upenn.edu). Il a été choisi pour l'apprentissage et pour le test des appels téléphoniques entre des locuteurs de même genre, c'est à dire conversations homme-homme et femme-femme. L'apprentissage a été fait sur 300s de parole extraites de 4 appels téléphoniques homme- homme et 300s de parole extraites de 4 appels téléphonique femme-femme. Le procédé selon l'invention a été testé sur 6000s (lOOmin) dont 3000s extraits de 10 appels homme-homme qui sont différents des appels utilisés pour l'apprentissage, et 3000s extraits de 10 appels femmefemme, différents également des appels utilisés pour l'apprentissage. Le tableau cidessous résume les résultats obtenus. Taux de Taux de Longueur Longueur Durée de parole Précision détection détection segment segment pour % homme femme homme femme l'Apprentissage / Durée totale de test % 90% 3000s 3000s 10% 87.5% On voit que le taux de détection global est de 87,5% avec un échantillon de parole pour l'apprentissage qui n'est que de 10% des paroles testées. On constate aussi que le procédé selon l'invention réalise une meilleure détection de parole féminine (90%) que masculine (85%). Ces résultats peuvent être encore sensiblement améliorés si l'on applique le principe de vote majoritaire à des segments homogènes à la suite de la segmentation aveugle et si l'on élimine les longs silences qui apparaissent assez souvent dans les conversations téléphoniques et qui conduisent à un étiquetage de femme par la technique selon l'invention. Une autre expérience vise à classifier un signal sonore en moment important ou non dans un match sportif. La détection de moments clés dans un match sportif par exemple celui de football dans un contexte de retransmission audiovisuel en direct est très importante pour permettre une génération automatique de résumés audiovisuels qui peuvent être une compilation des images, des moments clés ainsi détectés. Dans le contexte d'un match de football, un moment clé est celui ou intervient une action de but, une pénalité, etc. Dans le contexte d'un match de basketball, un moment clé peut être défini par celui o intervient une action mettant la balle dans le panier. Dans le contexte d'un match de rugby, un moment clé peut être défini par celui o intervient l'action d'essai par exemple. Cette notion de moment clé peut bien entendu être appliqué à tous matchs sportifs. La détection de moments clés dans une séquence audiovisuelle sportive revient à un problème de la classification de la bande sonore, du terrain, de l'assistance et des commentateurs accompagnant le déroulement du match. En effet, lors des moments importants dans un match sportif, comme par exemple celui du football, ils se traduisent en une tension dans le ton de parole du commentateur et l'intensification du bruit des spectateurs. Devant cette expérimentation, le vecteur de caractéristiques utilisé est celui utilisé pour la classification musique/parole en enlevant uniquement les deux paramètres TPPS et de SF. La transformation utilisée sur les vecteurs de caractéristiques bruts est celle suivant l'échelle de Mel, tandis que l'étape de la normalisation n'est pas appliquée au vecteur de caractéristiques. La taille de la fenêtre temporelle F est de 2 secondes. Il a été choisi trois matchs de football de la coupe de l'UEFA pour les expérimentations. Pour l'apprentissage, il a été segmenté manuellement 20s des moments clés, et 20s des moments non clés du premier match. On a donc deux classes sonores: moment clé ou moment non clé. Après l'apprentissage, il a été mené la classification sur les trois matchs. Les résultats sont évalués en terme du nombre de buts détectés, et en terme du temps classifié comme important. Nombre Temps Buts Précision de buts important détectés % détecté (s) Match 1 3 90 3 100 Match2 0 40 0 NA Match 3 4 80 4 100 On peut voir qu'à travers le tableau, tous les moments de but ont été détectés. En plus, pour un match de football de 90 minutes, on génère un résumé de 90 secondes au plus comprenant tous les moments de but. Bien entendu, la classification en moments importants ou non peut être généralisée à la classification sonore de tous documents audiovisuels, tels qu'un film d'action ou un film pornographique. Le procédé selon l'invention permet également par tous moyens appropriés, d'affecter une étiquette pour chaque fenêtre temporelle affectée à une classe et de rechercher les étiquettes pour un tel signal sonore par exemple enregistré dans une base de données. L'invention n'est pas limitée aux exemples décrits et représentés car diverses modifications peuvent y être apportées sans sortir de son cadre. REVENDICATIONS l -Procédé pour affecter au moins une classe sonore à un signal sonore, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: * diviser le signal sonore en des segments temporels (T) présentant une durée déterminée, * extraire les paramètres fréquentiels du signal sonore dans chacun des segments temporels (T), * regrouper les paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles (F) présentant une durée déterminée supérieure à la durée des segments temporels (T), * extraire de chaque fenêtre temporelle (F), des composantes caractéristiques, * et en considération des composantes caractéristiques extraites et à l'aide d'un classificateur, identifier la classe sonore des fenêtres temporelles (F) du signal sonore. 2 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il consiste à diviser le signal sonore en des segments temporels (T) dont la durée est comprise entre 10 et ms. 3 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il consiste à extraire les paramètres fréquentiels du signal sonore en déterminant une série des valeurs du spectre de fréquence dans une plage de fréquences comprise entre une fréquence minimale et une fréquence maximale. 4 - Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il consiste à extraire les paramètres fréquentiels en utilisant la Transformée de Fourier Discrète. 5 - Procédé selon la revendication 3 ou 4, caractérisé en ce qu'il consiste à assurer une opération de transformation ou de filtrage des paramètres fréquentiels. 6 - Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'il consiste à réaliser une transformation de type identité, moyenne de deux fréquences adjacentes, ou selon l'échelle de Mel. 7 - Procédé selon l'une des revendications 3 à 5, caractérisé en ce qu'il consiste à regrouper les paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles de durée supérieure à 0,3 seconde et de préférence comprise entre 0,5 et 2 secondes. 8 - Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il consiste à extraire de chaque fenêtre temporelle, des composantes caractéristiques telles que la moyenne, la variance, le moment, le paramètre du suivi des fréquences ou le taux de passage par silence. 9 - Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il consiste à utiliser une ou plusieurs composantes caractéristiques en entrée du classificateur. - Procédé selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce qu'il consiste à assurer une opération de normalisation des composantes caractéristiques. 11 - Procédé selon les revendications 8 et 10, caractérisé en ce que l'opération de normalisation consiste: * pour la moyenne, la variance ou le moment, chercher le composant présentant la valeur maximale et à diviser les autres composants par cette valeur maximale, * pour le suivi des fréquences ou le taux de passage par silence, à diviser chacune de ces composantes caractéristiques par une constante fixée après expérimentation pour obtenir une valeur comprise entre 0,5 et 1. 12 - Procédé selon la revendication 1 ou 9, caractérisé en ce qu'il consiste à utiliser comme classificateur, un réseau de neurones ou le K-Plus Proche Voisin. 13 - Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'il consiste à réaliser une phase d'apprentissage d'un signal sonore pour le classificateur. 14 - Procédé selon les revendications 1 à 13, caractérisé en ce qu'il consiste à l'aide d'un classificateur, à identifier des classes sonores telles que parole ou musique, voix d'homme ou voix de femme, moment caractéristique ou moment non caractéristique d'un signal sonore, moment caractéristique ou moment non caractéristique accompagnant un signal vidéo représentant, par exemple, un film ou un match. - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à classifier le signal sonore en musique ou en parole en utilisant les paramètres de moyenne, de variance, de suivi de fréquences, et le taux de passage par silence, suivi par une normalisation des paramètres tandis que la fenêtre temporelle est égale à 2 s. 16 - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à classifier le signal d'un match en moment important ou moment non important en utilisant les paramètres de moyenne et de variance, avec une transformation selon l'échelle de Mel sans appliquer une normalisation des composantes caractéristiques. 17 - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à identifier des moments forts dans un signal sonore d'un match. 18 - Procédé selon la revendication 17, caractérisé en ce qu'il consiste à utiliser l'identification des moments forts pour créer un résumé de match. 19 - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à identifier et suivre la parole dans un signal sonore. - Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce qu'il consiste à identifier et suivre la parole d'un homme et/ou d'une femme pour la partie parole du signal sonore. 21 - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à identifier et suivre la musique dans un signal sonore. 22 - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à déterminer si le signal sonore contient de la parole ou de la musique. 23 - Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce qu'il consiste à affecter une étiquette pour chaque fenêtre temporelle affectée à une classe. 24 - Procédé selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il consiste à rechercher les étiquettes pour un signal sonore. 25 - Appareil pour affecter au moins une classe sonore à un signal sonore, caractérisé en ce qu'il comprend: * des moyens (10) pour diviser le signal sonore (S) en des segments temporels (T) présentant une durée déterminée, * des moyens (20) pour extraire les paramètres fréquentiels du signal sonore dans chacun des segments temporels (T), * des moyens (30) pour regrouper les paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles (F) présentant une durée déterminée supérieure à la durée des segments temporels, * des moyens (40) pour extraire de chaque fenêtre temporelle (F), des composantes caractéristiques, et des moyens (60) pour identifier la classe sonore des fenêtres temporelles (F) du signal sonore en considération des composantes caractéristiques extraites et à l'aide d'un classificateur. 26 - Appareil selon la revendication 25, caractérisé en ce que les moyens (20) pour extraire les paramètres fréquentiels utilisent la Transformée de Fourier Discrète. 27 - Appareil selon la revendication 25 ou 26, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (25) pour assurer une opération de transformation ou de filtrage des paramètres fréquentiels. 28 - Appareil selon l'une des revendications 24 à 27, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens (30) pour regrouper les paramètres fréquentiels dans des fenêtres temporelles (F) de durée supérieure à 0,3 seconde et de préférence comprise entre 0,5 et 2 secondes. 29 - Appareil selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comporte en tant que moyens (40) pour extraire de chaque fenêtre temporelle, des composantes caractéristiques, des moyens pour extraire la moyenne, la variance, le moment, le paramètre du suivi des fréquences ou le taux de passage par silence. - Appareil selon la revendication 29, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens (45) de normalisation des composantes caractéristiques. 31 - Appareil selon la revendication 24, caractérisé en ce qu'il comporte comme classificateur, un réseau de neurones ou le K-Plus Proche Voisin. 32 - Appareil selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (60) pour identifier des classes sonores telles que parole ou musique, voix d'homme ou voix de femme, moment caractéristique ou moment non caractéristique d'un signal sonore, moment caractéristique ou moment non caractéristique accompagnant un signal vidéo représentant, par exemple, un film ou un match. 33 - Appareil selon la revendication 24, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour affecter une étiquette pour chaque fenêtre temporelle affectée à une classe. 34 - Appareil selon la revendication 33, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour rechercher les étiquettes pour un signal sonore enregistré dans une base de données.