Brevet FR2845511A1 — publié le 20040409

DISPOSITIF ET PROCÉDÉ PERFECTIONNÉS DE TRAITEMENT DE SIGNAUX, POUR L'ANNULATION DE SIGNAUX PARASITES L'invention concerne le domaine du traitement de signaux, et plus particulièrement le traitement de signaux en vue d'annuler des signaux parasites. Dans certains domaines, comme par exemple celui des prothèses auditives, des signaux parasites viennent se combiner aux signaux initiaux Sn, et peuvent constituer une gêne. Par exemple dans une prothèse auditive, les signaux audio Sn, délivrés, notamment, par un haut-parleur d'ambiance, de téléphone ou de casque d'audio-conférence, parviennent au niveau de son module d'analyse, où ils font l'objet, notamment, d'une amplification, puis ressortent sous la forme de premiers signaux xn, sur la sortie de son haut-parleur. Par conséquent, les signaux audio Sn reviennent sur eux-mêmes, via la sortie du haut-parleur de la prothèse, avec un certain retard, et constituent pour le module d'analyse des signaux parasites, appelés écho acoustique dn. Pour remédier à cet inconvénient, l'homme de l'art a proposé des dispositifs de traitement capables d'élaborer des signaux parasites reconstitués, appelés écho reconstitué d n , et destinés à être retranchés des signaux reçus. Dans l' exemple d'une prothèse auditive, l'écho reconstitué dn est élaboré par un module de traitement à partir des premiers signaux xn, délivrés par la sortie du haut-parleur, et d'une fonction dite d'identification de chemin d'écho H (z) mise en #uvre par un filtre adaptatif à réponse impulsionnelle finie. Plus précisément, le module de traitement additionne les signaux audio Sn reçus aux premiers signaux xn (qui constituent l'écho acoustique dn), ce qui fournit des seconds signaux yn desquels il retranche l'écho reconstitué dn Tant que les signaux audio Sn présentent une intensité sensiblement nulle, les seconds signaux yn sont identiques à l'écho acoustique dn et le module de traitement peut aisément élaborer l'écho reconstitué #n. Dans le cas contraire, deux hypothèses doivent être envisagées. Soit le module de traitement élabore un écho reconstitué dn proche des seconds signaux yn, et dans ce cas le signal d'entrée en du module d'analyse, délivré par le module de traitement, est quasi nul. Soit le module de traitement perd l'écho acoustique de référence dn, et dans ce cas le filtre adaptatif diverge et le module de traitement délivre au module d'analyse un signal d'entrée en instable . En général, et c'est notamment le cas dans le domaine de la téléphonie, c'est cette seconde hypothèse qui survient. Pour remédier à cet inconvénient, il a été proposé de munir les modules de traitement d'un module capable de détecter la présence simultanée des premiers signaux xn et des signaux audio Sn de manière à inhiber la procédure d'adaptation du filtre adaptatif chaque fois qu'une telle présence est détectée. Mais, dans certains domaines, comme par exemple celui des prothèses auditives, cette solution ne peut convenir dans la mesure où les premiers signaux xn ne sont présents que lorsque les signaux audio Sn sont eux-mêmes présents. L'invention a donc pour but de remédier à l'inconvénient précité. Elle propose à cet effet un procédé de traitement de signaux numériques, comprenant les étapes suivantes : a) prévoir un module de traitement arrangé de manière à délivrer des signaux de sortie en représentatifs de blocs n de N premiers Xn et N seconds yn signaux échantillonnés reçus et de signaux reconstitués #n, et comportant un filtre adaptatif à réponse impulsionnelle finie arrangé de manière à délivrer les signaux reconstitués #n à partir des premiers signaux échantillonnés xn, b) calculer à l'aide du filtre les composantes fréquentielles H;,n et X,,n de transformées de sa réponse impulsionnelle finie et des premiers signaux échantillonnés xn du bloc n, de manière à en déduire les composantes fréquentielles #l,nde la transformée des signaux reconstitués dn , puis les signaux reconstitués d n , c) calculer le signal de sortie en associé au bloc n à partir des seconds signaux échantillonnés yn et des signaux reconstitués dn, puis les composantes fréquentielles Eu,,, de la transformée du signal de sortie en, d) déterminer les composantes fréquentielles i,n d'un pas d'adaptation du filtre en fonction d'au moins un premier seuil choisi, représentatif des premiers signaux échantillonnés Xn, e) additionner chaque composante fréquentielle Hi,n de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre à la résultante du produit des composantes fréquentielles ,n, E,n et XI,n du pas d'adaptation et des transformées du signal de sortie en et des premiers signaux échantillonnés xn, de manière à délivrer les composantes fréquentielles H,n+1 de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre, associée au bloc n+1 suivant, et f) réitérer les étapes b) à e) avec le bloc suivant. De la sorte, on adapte automatiquement la valeur du pas d'adaptation du filtre adaptatif en fonction des circonstances. Il peut ainsi être rendu aussi petit que nécessaire lorsque les signaux Xn et Sn sont simultanément présents, et aussi grand que nécessaire lorsque sn disparaît (ce qui revient à relâcher le pas d'adaptation ou adapter le filtre). On peut également envisager d'introduire un retard dans la restitution des premiers signaux xn afin de les décorréler le plus possible des signaux Sn. Un tel retard peut en effet être mis à profit dans les périodes de silence (sn nuls) pour relâcher le pas d'adaptation et permettre la mise à jour du filtre. Préférentiellement, les transformées utilisées sont choisies parmi la transformée de Fourier discrète (ou TFD) et la transformée de Hartley discrète (ou THD). L'étape b) peut débuter par une décomposition du bloc n en sous-blocs nj, afin que les calculs soient effectués avec des transformées moins longues, notamment lors des étapes b) et c). Avantageusement, on peut procéder à l'étape d), avant de déterminer les composantes fréquentielles p,,n du pas d'adaptation, d'une première part, à une décomposition du spectre de fréquence des signaux en un nombre choisi de bandes de fréquences b, d'une seconde part, au calcul, pour chaque composante fréquentielle i, d'une grandeur instantanée Pin représentative de la composante fréquentielle X,," de la transformée des premiers signaux échantillonnés Xn, puis pour chaque bande b, au calcul d'une grandeur moyenne Pmn,b représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées Pl,n correspondant à ses fréquences i et constituant le premier seuil associé à la bande b, et d'une troisième part, à la détermination pour chaque fréquence i de chaque bande b d'un sous-pas d'adaptation /li,n,b. Dans ce cas, chaque sous-pas d'adaptation Ui;I1>b associé à une composante fréquentielle i peut être choisi égal à une constante 0 divisée par la grandeur qui présente la valeur la plus grande, parmi les grandeurs instantanée Pi,n et moyenne Pmn,b. Préférentiellement, la constante 0 est égale à 1/(K+1), où K est égal au nombre de sous-blocs nj de la réponse impulsionnelle finie. Par ailleurs, il est avantageux de déterminer lors de l'étape d) les composantes fréquentielles Jli,n du pas d'adaptation du filtre en fonction du premier seuil choisi et d'un second seuil choisi (plus particulièrement utile dans le cas d'une prothèse). Dans ce cas, il est préférable de calculer lors de l'étape d), pour chaque composante fréquentielle i, une grandeur instantanée PE;,n, représentative de la composante fréquentielle El,nde la transformée du signal de sortie en, puis, pour chaque bande b, une grandeur moyenne PF-M,4b représentative de la valeur moyenne des différentes grandeurs instantanées PEi,n correspondant à ses fréquences i et constituant le second seuil associé à la bande b, et enfin, pour chaque fréquence i de chaque bande b, le sous- pas d'adaptation .,,",b en fonction des premier et second seuils choisis. Il est alors préférable que le sous-pas d'adaptation Ui;I1,b, associé à une composante fréquentielle i, soit égal à une constante uo divisée par la somme, d'une part, de la grandeur qui présente la valeur la plus grande, parmi les grandeurs instantanée Pi,net moyenne Pmn,b, et d'autre part, du résultat du produit d'une variable a (de préférence choisie en fonction de la longueur des transformées) et de la grandeur qui présente la valeur la plus grande, parmi les grandeurs instantanée PE;," et moyenne PEm",b Un tel procédé est particulièrement bien adapté, bien que de façon non limitative, aux prothèses auditives, aux téléphones fixes ou mobiles, aux applications de téléphonie dites mains libres , et analogues, telles que les parties audio des téléconférences. L'invention porte également sur un dispositif de traitement de signaux numériques comprenant un module de traitement arrangé de manière à délivrer des signaux de sortie en représentatifs de blocs n de N premiers xn et N seconds yn signaux échantillonnés reçus et de signaux reconstitués dn,et comportant un filtre adaptatif à réponse impulsionnelle finie capable de calculer les composantes fréquentielles Hi,n et Si,,, de transformées de sa réponse impulsionnelle finie et des premiers signaux échantillonnés Xn du bloc n, et d'en déduire les composantes fréquentielles Dut de la transformée des signaux reconstitués dn, puis les signaux reconstitués dn, ce module de traitement étant en outre agencé pour : - calculer le signal de sortie en associé au bloc n à partir des seconds signaux échantillonnés yn et des signaux reconstitués dn , puis les composantes fréquentielles Ei,n de la transformée du signal de sortie en, - déterminer les composantes fréquentielles Ili,n d'un pas d'adaptation du filtre en fonction d'au moins un premier seuil choisi, représentatif des premiers signaux échantillonnés xn, - additionner chaque composante fréquentielle Hi,n de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre à la résultante du produit des composantes fréquentielles .;,n, E,n et Xi,n du pas d'adaptation et des transformées du signal de sortie en et des premiers signaux échantillonnés xn, de manière à délivrer les composantes fréquentielles H;,"+ de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre, associée au bloc n+1 suivant, et - réitérer ses traitements avec le bloc suivant. Préférentiellement, les transformées utilisées sont choisies parmi la transformée de Fourier discrète (ou TFD) et la transformée de Hartley discrète (ou THD). Egalement de préférence, le filtre est agencé pour effectuer une décomposition initiale du bloc n en sous-blocs nj, de manière à pouvoir effectuer ses calculs à l'aide de la décomposition et de sorte que le module de traitement puisse également calculer les composantes fréquentielles Ei,n de la transformée du signal de sortie en à l'aide de cette décomposition. Avantageusement, le module de traitement peut être agencé, avant de déterminer les composantes fréquentielles pLi,. du pas d'adaptation, pour, d'une première part, procéder à une décomposition du spectre de fréquence des signaux en un nombre choisi de bandes de fréquences b, d'une seconde part, calculer pour chaque composante fréquentielle i une grandeur instantanée Pi,n représentative de la composante fréquentielle Xi,nde la transformée des premiers signaux échantillonnés Xn, puis calculer pour chaque bande b une grandeur moyenne Pmn,b représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées Pi,n correspondant à ses fréquences i et constituant le premier seuil associé à la bande b, et d'une troisième part, déterminer pour chaque fréquence i de chaque bande b un sous-pas d'adaptation Jii,n,b. Dans ce cas, il est préférable que le sous-pas d'adaptation p.,,",b, associé à une composante fréquentielle i, soit égal à une constante 0 divisée par la grandeur qui présente la valeur la plus grande, parmi les grandeurs instantanée Pi,n et moyenne Pmn,b. Cette constante 0 est préférentiellement égale à 1/(K+1), où K est égal au nombre de blocs n de la réponse impulsionnelle finie. Par ailleurs, il est avantageux que le module de traitement soit agencé de manière à déterminer les composantes fréquentielles Ji!,n du pas d'adaptation du filtre en fonction du premier seuil choisi et d'un second seuil choisi. Dans ce cas, il est préférable que le module de traitement soit agencé de manière à calculer, pour chaque composante fréquentielle i, une grandeur instantanée pE,,, représentative de la composante fréquentielle Eljtl de la transformée du signal de sortie en, puis, pour chaque bande b, une grandeur moyenne PEMn,b représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées PE,," correspondant à ses fréquences i et constituant le second seuil associé à la bande b, et, pour chaque fréquence i de chaque bande b, le sous-pas d'adaptation l,n,b en fonction des premier et second seuils choisis. Plus préférentiellement encore, le sous-pas d'adaptation Jli,n,b, associé à une composante fréquentielle i, est égal à une constante 0 divisée par la somme, d'une part, de la grandeur qui présente la valeur la plus grande, parmi les grandeurs instantanée P1;tl et moyenne Pmn,b, et d'autre part, du résultat du produit d'une variable a (de préférence choisie en fonction de la longueur des transformées) et de la grandeur qui présente la valeur la plus grande, parmi les grandeurs instantanée PE,,n et moyenne PEm",b. L'invention concerne également une prothèse auditive comprenant i) un haut parleur capable de délivrer sur une sortie des premiers signaux échantillonnés xn, ii) un microphone capable de délivrer sur une sortie des seconds signaux échantillonnés yn, iii) un module d'analyse de signaux couplé au haut parleur et comportant une entrée alimentée en signaux de sortie en, et iv) un dispositif du type de celui présenté ci-avant. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est un diagramme bloc illustrant de façon schématique une partie d'une prothèse auditive équipée d'un exemple de réalisation d'un dispositif selon l' invention, - la figure 2 est un algorithme d'un exemple de procédé selon l'invention. Les dessins annexés sont, pour l'essentiel, de caractère certain. En conséquence, ils pourront non seulement servir à compléter l'invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. Comme illustré sur la figure 1, l'invention propose un module de traitement de signaux 1 constituant un dispositif de traitement (et assimilé ci-après à celui-ci) et destiné à être implanté dans un appareil, tel qu'une prothèse auditive 2. Bien entendu, ce dispositif (ou module de traitement) pourrait être implanté dans d'autres types d'appareils, comme par exemple dans les téléphones fixes ou mobiles, et notamment dans le cas d'applications dites mains libres , et analogues, ainsi que dans les appareils assurant au moins les parties audio des téléconférences. La prothèse auditive 2, partiellement illustrée sur la figure 1, comporte tout d'abord un module d'analyse 3 alimenté par une sortie en du dispositif de traitement 1 et agencé pour effectuer plusieurs traitements d'amplification et de filtrage sur lesdits signaux en, avant de les transmettre à un haut-parleur 4, délivrant sur l'une de ses sorties des signaux audio numériques échantillonnés xn (ci-après appelés premiers signaux xn) qui alimentent le dispositif de traitement 1. Elle comporte également un microphone 5 alimenté, tout d'abord, en premiers signaux externes S, représentatifs d'informations audio, comme des paroles ou de la musique, et en seconds signaux externes B, représentatifs du bruit ambiant. Le microphone 5 reçoit également les premiers signaux Xn mais avec un certain retard, de sorte qu'ils constituent un écho acoustique dn, dit de référence, susceptible de gêner la personne équipée de la prothèse auditive 2. Le microphone 5 délivre au dispositif de traitement 1 des seconds signaux numériques échantillonnés externes yn à partir des signaux reçus S, B et dn. Ces seconds signaux yn, du fait qu'ils sont représentatifs des signaux externes et de l'écho captés par le microphone 5, correspondent sensiblement à ce qu'entend la personne équipée de la prothèse auditive 2. Pour des questions de clarté, on considère que les signaux numériques échantillonnés externes yin sont constitués de la somme des signaux dn et de signaux Sn représentatifs à la fois de S et B. Pour remédier à l'inconvénient que représente l'écho de référence dn reçu, le module de traitement 1 (ou dispositif de traitement) comporte tout d'abord un filtre adaptatif 6 (H(z)) à réponse impulsionnelle finie, alimenté en premiers signaux xn de manière à délivrer des signaux numériques échantillonnés, représentatifs d'un écho reconstitué d n , grâce à une fonction d'identification de chemin d'écho. Le module (ou dispositif) de traitement 1 comporte enfin un module de calcul 7 alimenté en premiers signaux xn et en signaux d'écho reconstitué dn par le filtre 6 et en seconds signaux yn par le microphone 5. Comme on le verra plus loin, ce module de calcul 7 est destiné, notamment, à soustraire des seconds signaux yn l'écho reconstitué dn pour constituer les signaux de sortie en qui alimentent le module d'analyse 3. Selon l'invention, le filtre adaptatif 6 met en #uvre un algorithme dérivé de l'algorithme du moindre carré moyen par bloc (ou BLMS pour Block Least Mean Square ) dans lequel les données d'entrée (ici les premiers signaux xn et les seconds signaux yn) sont groupées en blocs de N valeurs (ou points) et les coefficients du filtre sont maintenus constants pendant la durée de traitement d'un bloc. Dans cette situation, les équations d'adaptation du filtre au cours du n-ième bloc sont données par l' expression (1) de l' Annexe. Une description détaillée de cet algorithme est notamment donnée dans l'article de J. Prado et E. Moulines Frequency-domain adaptive filtering with applications to acoustic écho cancellation , Annales des Télécommunications, vol. 49, n 7-8, 1994. L'algorithme mis en #uvre est, plus précisément, une variante du BLMS dans le domaine fréquentiel. Cette variante, comme le sait l'homme de l'art, peut être obtenue à l'aide d'une procédure de convolution rapide dite d'addition/recouvrement (ou OLA pour OverLap-Addition ). En variante, on peut utiliser une autre procédure de convolution rapide dite de recouvrement/sauvegarde (ou OLS pour OverLapSave ). Dans cette variante de l'algorithme BLMS, transposée exactement dans le domaine fréquentiel, on peut démontrer que les équations d'adaptation du filtre, au cours du nième bloc et pour une composante fréquentielle i, prennent la forme de l'expression (2) de l'Annexe. Cette expression exprime la remise àjour au bloc n+1 des coefficients du filtre 6 à partir de l'état calculé au bloc n. Dans cette expression (2), H, X et E représentent respectivement les transformées de la réponse impulsionnelle finie h du filtre 6, des premiers signaux xn et du signal de sortie en, et uin est le pas d'adaptation du filtre, qui, selon l'invention, est variable. Grâce à cette variabilité, et comme indiqué dans la partie introductive, il est désormais possible de rendre le pas d'adaptation du filtre 6 aussi petit que nécessaire lorsque les signaux xn et Sn sont simultanément présents, et aussi grand que nécessaire lorsque sn disparaît. Préférentiellement, on utilise des transformées de Fourier discrètes (ou TFD) ou des transformées de Hartley discrètes (ou THD). Pour un vecteur x défini par l'expression (3) de l'Annexe, la transformée de Fourier discrète (TFD) et son inverse (TFDI) sont respectivement définies par les expressions (4) et (5) de l'Annexe. Par ailleurs, pour ce même vecteur x, la transformée de Hartley discrète (THD) et son inverse (THDI) sont respectivement définies par les expressions (6) et (7) de l'Annexe. En outre, les expressions (8) à (11) de l'Annexe permettent de transposer l'expression (2), valable pour une transformée de Hartley discrète, vers une expression équivalente, valable pour une transformée de Fourier discrète. Comme indiqué précédemment, le module (ou dispositif) de traitement 1 effectue un traitement par bloc n de N échantillons de premiers signaux xn et N échantillons de seconds signaux yn- Mais, compte tenu de la faible puissance des processeurs utilisés dans les prothèses auditives 2 pour traiter ces signaux, et de leur mode opératoire en virgule fixe, les transformées discrètes de grande longueur sont difficilement implantables. Il est donc préférable d'estimer la réponse impulsionnelle finie du filtre 6 en sous-blocs nj (ou sb) résultant de la décomposition des blocs n. Plus précisément, si la réponse impulsionnelle finie du filtre 6 présente une longueur L égale à KM, on peut démontrer que cette longueur L peut être décomposée en K blocs de longueur M, avec la condition donnée à l'expression (12) de l'Annexe. Mais, en raison de la convolution circulaire obtenue avec les THD et TFD, le traitement peut être effectué sur des sous-blocs de longueur 2M définis par les deux conditions données aux expressions (13) et (14) de l'Annexe, lesquelles se substituent à l'expression (12). Par conséquent, les calculs peuvent être effectués à l'aide de transformées de longueur 2M et non 2L, mieux adaptées à la puissance des processeurs équipant les prothèses auditives 2. L'invention propose un filtre adaptatif à pas d'adaptation fli,n variable en fonction des premiers signaux xn, et plus préférentiellement en fonction de la puissance instantanée P,,,, de leur transformée Xy,. Cette puissance instantanée Pi,,, est définie par les expressions (15) et (16) de l'Annexe, respectivement pour une TFD et une THD de longueur N. L'objectif étant d'obtenir un pas d'adaptation petit lorsque les signaux xn et Sn sont simultanément présents, et grand lorsque Sn disparaît, une solution pourrait consister à prendre un pas d'adaptation fli,n égal au rapport entre une constante et la puissance instantanée Pl,n de la i-ième composante fréquentielle. Mais, l'estimation de la puissance instantanée Pi,n n'a de sens qu'à condition qu'elle soit suffisamment importante, sinon elle correspond à un bruit B faible ou simplement à du bruit de calcul. Or, un pas d'adaptation répondant à la définition ci-dessus, c'est-à-dire inversement proportionnel à P;,n, devient très grand lorsque P,,n devient très petite, si bien que cela aboutirait à la mise à jour d'une composante fréquentielle Hl,n tenant compte d'une mesure ne contenant pas d'information. Pour remédier à cet inconvénient, l'invention propose une première formulation originale du pas d'adaptation. Cette première formulation, donnée par l'expression (17) de l'Annexe, repose sur une décomposition du spectre de fréquence des signaux en bandes de fréquences b, et sur l'estimation de la puissance moyenne associée aux Xl,n au sein de chaque bande b. La définition de la puissance moyenne Pmn,b d'une bande b d'un bloc n, associée à X;,", est donnée par l'expression (18) de l'annexe. Bien entendu, dans ce cas le pas d'adaptation n'est plus associé à un bloc n pour une composante fréquentielle i, mais à une bande de fréquence b d'un bloc n pour une composante fréquentielle i. En choisissant de faire varier le pas d'adaptation en fonction de la valeur de la puissance la plus grande, parmi la valeur instantanée Pl,n de la composante fréquentielle i d'une bande de fréquence b et la valeur moyenne Pmn,b de cette bande b, cela évite que ledit pas d'adaptation ne prenne des valeurs très grandes lorsque la puissance du signal associé est très petite. De la sorte, la valeur moyenne Pmn,b d'une bande b agit comme un premier seuil de comparaison propre à chaque bande. De plus, le signal qui excite le filtre adaptatif 6 ne contenant pas toutes les fréquences simultanément (signaux de parole ou de musique en usage standard), il n'y a pas lieu de remettre à jour les composantes fréquentielles qui ne sont pas excitées. Une seconde formulation, encore plus avantageuse que la première, peut être envisagée pour le pas d'adaptation !li,n. Cette seconde formulation, donnée par l'expression (19) de l'Annexe, repose non seulement sur la décomposition en bandes de fréquences b, mais également sur la prise en compte de la transformée Ei,n du signal de sortie en. Cette transformée Ei,n intervient en effet dans l'expression (2) de l'équation de remise à jour des coefficients du filtre 6. Ei,n peut être considérée soit comme la transformée de l'erreur sur l'écho restitué (dn - #n ), soit comme la transformée du signal de sortie en (en = Yn - dn = dn - d + s"). Dans le premier cas, il semble logique de pondérer Ei>n par la puissance p\n qui lui est associée, au même titre que Xi est pondérée par Pin. Dans le second cas, d'une part, Eu,,, est censée être égale au signal externe Sn lorsque le filtre 6 a correctement convergé, et d'autre part, Ei,n ne doit pas être prise en compte si ledit filtre 6 n'a pas correctement convergé, puisque cela correspond à un pas d'adaptation l,n petit. La seconde formulation, donnée par l'expression (19) de l'Annexe, repose donc non seulement sur la décomposition du spectre de fréquence des signaux en bandes de fréquences b et l'estimation de la puissance moyenne associée aux Xi,n au sein de chaque bande b, mais également sur l'estimation de la puissance moyenne associée aux Ei,n au sein de chaque bande b. La définition de la puissance moyenne PEmn,b d'une bande b d'un bloc n, associée à Ej>n, est donnée par l'expression (20) de l'annexe. La variable PE;,n,b (puissance instantanée associée à la composante fréquentielle i de E,,n,b) intervenant dans l'expression (20) est définie par les expressions (21) et (22) de l'Annexe, selon que la transformée est une TFD ou une THD de longueur N. Par ailleurs, le coefficient permet d'ajuster la pondération de la constante uo en fonction de la transformée utilisée. Cette constante go est préférentiellement égale à 1/(K+1), où K est égal au nombre de sous-blocs nj de la réponse impulsionnelle finie du filtre 6. Avec cette seconde formulation, la valeur moyenne Pmn,b d'une bande b agit comme un premier seuil de comparaison propre à cette bande et la valeur moyenne PEm",b de cette même bande b agit comme un second seuil de comparaison propre à ladite bande. Ce second seuil est plus particulièrement utile dans le cas d'une prothèse. Bien entendu, dans cette seconde formulation comme dans la première, le pas d'adaptation n'est plus associé à un bloc n pour une composante fréquentielle i, mais à une bande de fréquence b d'un bloc n pour une composante fréquentielle i. On se réfère maintenant à la figure 2 pour décrire un exemple de fonctionnement du dispositifprésenté ci-avant, sous forme d'un algorithme ou procédé. Dans une première étape 10, le module (ou dispositif) de traitement 1 va lire les N premiers Xn et N seconds yn signaux échantillonnés délivrés respectivement par le haut- parleur 4 et le microphone 5, ces signaux constituant un bloc n. Dans une deuxième étape 20, le filtre 6 calcule, de façon classique, les composantes fréquentielles H;," et X;," des transformées, par exemple de type THD, de sa réponse impulsionnelle finie et des premiers signaux échantillonnés xn du bloc n. Préférentiellement, ce calcul s'effectue après avoir procédé à la décomposition du bloc en sous-blocs nj (ou sb). Puis, le filtre détermine les composantes fréquentielles Dl,n de la transformée de l'écho reconstitué dn à partir des transformées Hui,,, et X,,n. Pour ce faire, on peut utiliser l'expression : D,,n = H;," * Xi,n. Dans une troisième étape 30, le filtre 6 calcule, de façon classique, l'écho reconstitué d n , en tant que transformée inverse de D,,n . Dans une quatrième étape 40, le module de calcul 7 calcule le signal de sortie en,sb associé à chaque sous-bloc sb du bloc n en soustrayant l'écho reconstitué dn des seconds signaux échantillonnés yn. Dans cet exemple, où chaque bloc est décomposé en sous-bloc sb, il est nécessaire d'effectuer une cinquième étape 50 pour déterminer le signal de sortie en, associé au bloc n, à partir des signaux de sortie en,sb associés aux différents sous-blocs sb du bloc n. On peut utiliser à cet effet la méthode OverLap-Addition (OLA), dont une mise en #uvre est décrite dans l'article de Prado et al précité. Dans une sixième étape 60, le module de calcul 7 déduit du signal de sortie en, associé au bloc n, les composantes fréquentielles Ei,n de sa transformée. Dans une septième étape 70, le module de calcul 7 détermine, à partir de Si,,, et éventuellement Ej>n, les composantes fréquentielles un du pas d'adaptation du filtre 6 en utilisant par exemple l'une des définitions données par les expressions (17) et (19), et décrites précédemment. Bien entendu, le calcul du pas d'adaptation peut nécessiter une décomposition préalable du spectre de fréquence des signaux en bandes de fréquences b. C'est notamment le cas lorsque le pas d'adaptation est défini par les expressions (17) et (19). Par exemple dans le cas de l'expression (19), le module de calcul 7 détermine d'abord les puissances instantanées P1>n et Pin associées à chaque composante fréquentielle de Xn et E,,n, puis les puissances moyennes correspondantes Pm;,",b et pE Mi,r4b pour chaque bande de fréquence b. Il calcule ensuite le pas d'adaptation jj.1>n>b associé à chaque bande b, et enfin il en déduit le pas d'adaptation Jli,n pour chaque composante fréquentielle i. Dans une huitième étape 80, le module de calcul 7 détermine les composantes fréquentielles H,,n+i de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre 6, associée au bloc n+1, à partir des composantes fréquentielles Hi,n de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre 6, associée au bloc n, et des composantes fréquentielles Jll,n, E,n et Xi,n, conformément à l'expression (2). Cela permet de mettre àjour les coefficients du filtre 6. Dans une neuvième étape 90, on incrémente d'une unité le numéro du bloc traité, ce qui ramène à l' étape 10. Dans la description qui précède, il a été question de modules d'analyse, de filtre adaptatif, de module de traitement et d'additionneur numérique. Ces modules peuvent être réalisés sous la forme de circuits électroniques, de modules logiciels (ou informatiques), ou d'une combinaison de circuits et de logiciels. Par ailleurs, on a décrit un module (ou dispositif) de traitement subdivisé en différents modules et filtre. Mais, il ne s'agit que d'une décomposition fonctionnelle destinée à faciliter la compréhension de l'invention. Ainsi, le filtre et le module de calcul peuvent constituer un unique module. L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation de procédé et dispositif décrits ciavant, seulement à titre d'exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l'homme de l'art dans le cadre des revendications ci-après. ANNEXE REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement de signaux numériques, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : a) prévoir un module de traitement (1) propre à délivrer des signaux de sortie (en) représentatifs de blocs (n) de N premiers (xn) et N seconds (yn) signaux échantillonnés reçus et de signaux reconstitués ( dn ), et comportant un filtre (6) à réponse impulsionnelle finie propre à délivrer lesdits signaux reconstitués ( dn ) à partir des premiers signaux échantillonnés (xn), b) calculer à l'aide dudit filtre (6) les composantes fréquentielles (hui,,,, X,n) de transformées de sa réponse impulsionnelle finie et des premiers signaux échantillonnés (xn) du bloc (n), et déduire des composantes fréquentielles (Hi>n, Xi,n) de ces transformées les composantes fréquentielles (D,@, ) de la transformée desdits signaux reconstitués ( dn ), puis lesdits signaux reconstitués (#n ), c) calculer ledit signal de sortie (en) associé audit bloc (n) à partir desdits seconds signaux échantillonnés (yin) et desdits signaux reconstitués (dn), puis les composantes fréquentielles (B,n) de la transformée dudit signal de sortie (en), d) déterminer les composantes fréquentielles (/li,n) d'un pas d'adaptation dudit filtre en fonction d'au moins un premier seuil choisi, représentatif desdits premiers signaux échantillonnés (xn), e) additionner chaque composante fréquentielle (Hj;n) de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre à la résultante du produit des composantes fréquentielles (/li,n, EI>n, Xi,n) dudit pas d'adaptation et desdites transformées dudit signal de sortie (en) et desdits premiers signaux échantillonnés (xn), de manière à délivrer les composantes fréquentielles (Hi,n+,) de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre, associée au bloc (n+1) suivant, et f) réitérer les étapes b) à e) avec le bloc suivant. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites transformées sont choisies parmi la transformée de Fourier discrète et la transformée de Hartley discrète. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'à l'étape b) on procède tout d'abord à la décomposition du bloc (n) en sous-blocs (nj), de manière à effectuer les calculs des étapes b) et c) à l'aide de ladite décomposition. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'à l'étape d), avant de déterminer lesdites composantes fréquentielles (I,n) du pas d'adaptation, i) on procède à une décomposition du spectre de fréquence des signaux en un nombre choisi de bandes de fréquences (b), et ii) on calcule pour chaque composante fréquentielle (i) une grandeur instantanée (P;,n) représentative de la composante fréquentielle (Xin) de la transformée desdits premiers signaux échantillonnés (xn), puis pour chaque bande (b) on calcule une grandeur moyenne (Pmn,b) représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées (Pjn) correspondant à ses fréquences (i) et constituant ledit premier seuil associé à ladite bande (b), et iii) on détermine pour chaque fréquence (i) de chaque bande (b) un sous-pas d'adaptation (u.,,n,b). 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que ledit sous-pas d'adaptation (ui,n,b) associé à une composante fréquentielle (i) est égal à une constante (po) divisée par la grandeur, parmi ladite grandeur instantanée (P1;I,) et ladite grandeur moyenne (Pmb), dont la valeur est la plus grande. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite constante 0) est égale à 1/(K+1), où K est égal au nombre de sous-blocs (nj) de ladite réponse impulsionnelle finie. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'à l'étape d) on détermine les composantes fréquentielles (.,,n) dudit pas d'adaptation du filtre en fonction dudit premier seuil choisi et d'un second seuil choisi. 8. Procédé selon la revendication 7 en combinaison avec l'une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce qu'à l'étape d) on calcule pour chaque composante fréquentielle (i) une grandeur instantanée (PEi,n) représentative de la composante fréquentielle (E,,n) de la transformée dudit signal de sortie (en), puis pour chaque bande (b) on calcule une grandeur moyenne (PEmn,b) représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées (P E,,,) correspondant à ses fréquences (i) et constituant ledit second seuil associé à ladite bande (b), et on détermine pour chaque fréquence (i) de chaque bande (b) ledit sous-pas d'adaptation (.;,n,b) en fonction desdits premier et second seuils choisis. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que ledit sous-pas d'adaptation (,,",b) associé à une composante fréquentielle (i) est égal à une constante ( ) divisée par la somme, d'une part, de la grandeur, parmi ladite grandeur instantanée (Pl,n) et ladite grandeur moyenne (Pmn,b), dont la valeur est la plus grande, et d'autre part, du résultat du produit d'une variable (a) et de la grandeur, parmi ladite grandeur instantanée (PE;,n) et ladite grandeur moyenne (PEm",b), dont la valeur est la plus grande. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que ladite variable (a) est choisie en fonction de la longueur des transformées. 11. Utilisation du procédé selon l'une des revendications précédentes dans une prothèse auditive (2), lesdits premiers signaux échantillonnés (xn) provenant d'une sortie d'un haut parleur (4) de ladite prothèse, lesdits seconds signaux échantillonnés (yn) provenant d'un microphone (5) de ladite prothèse et lesdits signaux de sortie (en) alimentant une entrée d'un module d'analyse de signaux (3) de ladite prothèse, couplé audit haut parleur (4). 12. Dispositif de traitement de signaux numériques, caractérisé en ce qu'il comprend un module de traitement (1) propre à délivrer des signaux de sortie (en) représentatifs de blocs (n) de N premiers (xn) et N seconds (yn) signaux échantillonnés reçus et de signaux reconstitués (dn), et comportant un filtre (6) à réponse impulsionnelle finie propre à calculer les composantes fréquentielles (H;,n, Xi,n) de transformées de sa réponse impulsionnelle finie et des premiers signaux échantillonnés (xn) du bloc (n), et déduire des composantes fréquentielles (Hjn, Xi,,,) de ces transformées les composantes fréquentielles ( D,,n ) de la transformée desdits signaux reconstitués ( dn ), puis lesdits signaux reconstitués (dn), et en ce que ledit module de traitement (1) étant en outre agencé pour : - calculer ledit signal de sortie (en) associé audit bloc (n) à partir desdits seconds signaux échantillonnés (yn) et desdits signaux reconstitués (#n), puis les composantes fréquentielles (Ei,n) de la transformée dudit signal de sortie (en), - déterminer les composantes fréquentielles ( i,n) d'un pas d'adaptation dudit filtre en fonction d'au moins un premier seuil choisi, représentatif desdits premiers signaux échantillonnés (xn), - additionner chaque composante fréquentielle (Hi,n) de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre à la résultante du produit des composantes fréquentielles (J.!,n, E,,", Xljn) dudit pas d'adaptation et desdites transformées dudit signal de sortie (en) et desdits premiers signaux échantillonnés (xn), de manière à délivrer les composantes fréquentielles (Hl,n+1) de la transformée de la réponse impulsionnelle finie du filtre, associée au bloc (n+1) suivant, et - réitérer ses traitements avec le bloc suivant. 13. Dispositif selon la revendication 12, caractérisé en ce que lesdites transformées sont choisies parmi la transformée de Fourier discrète et la transformée de Hartley discrète. 14. Dispositif selon l'une des revendications 12 et 13, caractérisé en ce que ledit filtre (6) est agencé pour effectuer une décomposition initiale du bloc (n) en sous-blocs (nj), de manière à effectuer ses calculs à l'aide de ladite décomposition et de sorte que ledit module de traitement (1) calcule les composantes fréquentielles (Ei,n) de la transformée dudit signal de sortie (en) à l'aide de ladite décomposition. 15. Dispositif selon l'une des revendications 12 à 14, caractérisé en ce que ledit module de traitement (1) est agencé, avant de déterminer lesdites composantes fréquentielles ( i,n) du pas d'adaptation, pour i) procéder à une décomposition du spectre de fréquence des signaux en un nombre choisi de bandes de fréquences (b), et ii) calculer pour chaque composante fréquentielle (i) une grandeur instantanée (Pi,n) représentative de la composante fréquentielle (Xi,n) de la transformée desdits premiers signaux échantillonnés (xn), puis calculer pour chaque bande (b) une grandeur moyenne (Pmn,b) représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées (Pi,n) correspondant à ses fréquences (i) et constituant ledit premier seuil associé à ladite bande (b), et iii) déterminer pour chaque fréquence (i) de chaque bande (b) un sous-pas d'adaptation ( l,n,b). 16. Dispositif selon la revendication 15, caractérisé en ce que ledit sous-pas d'adaptation (Iti,,,,b) associé à une composante fréquentielle (i) est égal à une constante ( 0) divisée par la grandeur, parmi ladite grandeur instantanée (T\n) et ladite grandeur moyenne (Pmn,b), dont la valeur est la plus grande. 17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que ladite constante ( 0) est égale à 1/(K+1), où K est égal au nombre de sous-blocs (nj) de ladite réponse impulsionnelle finie. 18. Dispositif selon l'une des revendications 12 à 17, caractérisé en ce que ledit module de traitement (1) est agencé pour déterminer les composantes fréquentielles ( l,n) dudit pas d'adaptation du filtre (6) en fonction dudit premier seuil choisi et d'un second seuil choisi. 19. Dispositif selon la revendication 18 en combinaison avec l'une des revendications 15 à 17, caractérisé en ce que ledit module de traitement (1) est agencé pour calculer pour chaque composante fréquentielle (i) une grandeur instantanée (PEl,n) représentative de la composante fréquentielle (Ei,n) de la transformée dudit signal de sortie (en), puis pour calculer pour chaque bande (b) une grandeur moyenne (PEmn,b) représentative de la valeur moyenne des grandeurs instantanées (PEl,n) correspondant à ses fréquences (i) et constituant ledit second seuil associé à ladite bande (b), et pour déterminer pour chaque fréquence (i) de chaque bande (b) ledit sous-pas d'adaptation ( l,n,b) en fonction desdits premier et second seuils choisis. 20. Dispositif selon la revendication 19, caractérisé en ce que ledit sous-pas d'adaptation ( l,n,b) associé à une composante fréquentielle (i) est égal à une constante ( 0) divisée par la somme, d'une part, de la grandeur, parmi ladite grandeur instantanée (Pl,n) et ladite grandeur moyenne (Pmn,b), dont la valeur est la plus grande, et d'autre part, du résultat du produit d'une variable (a) et de la grandeur, parmi ladite grandeur instantanée (PEl,n) et ladite grandeur moyenne (PEmn,b), dont la valeur est la plus grande. 21. Dispositif selon la revendication 20, caractérisé en ce que ladite variable (a) est choisie en fonction de la longueur des transformées. 22. Prothèse auditive (2) comprenant un haut parleur (4) propre à délivrer sur une sortie des premiers signaux échantillonnés (xn), un microphone (5) propre à délivrer sur une sortie des seconds signaux échantillonnés (yn), et un module d'analyse de signaux (3) couplé audit haut parleur (4) et comportant une entrée alimentée en signaux de sortie (en), caractérisé en ce qu'elle comprend un dispositif selon l'une des revendications 12 à 21.