Brevet FR2867598A1 — publié le 20050916

PROCEDE D'IDENTIFICATION AUTOMATIQUE DE LANGUES, EN TEMPS REEL, DANS UN SIGNAL AUDIO ET DISPOSITIF DE MISE EN OEUVRE La présente invention se rapporte à un procédé d'identification automatique de langues, en temps réel, dans un signal audio, ainsi qu'à un dispositif de mise en oeuvre de ce procédé. Des dispositifs automatiques d'identification de langues peuvent être utilisés, par exemple, dans de stations d'écoute radiophonique d'émissions en plusieurs langues différentes afin d'aiguiller les émissions de chaque langue identifiée vers le spécialiste de cette langue ou vers le dispositif d'enregistrement correspondant. On connaît d'après le document Identifying Language from Raw o Speech An Application of Recurrent Neural Networks présenté à la 5th Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Conference en Avril 1993, pages 53 à 57, un dispositif d'identification de langues à base de réseaux neuronaux. Le dispositif décrit ne traite que deux langues, dans un cas d'étude réduit (quelques locuteurs), et aucun moyen n'est indiqué pour permettre son éventuelle généralisation à plusieurs langues et à un grand nombre de locuteurs. En outre, ce dispositif a des performances directement liées à la durée du signal audio (qui est de 12s au moins). Le principal problème des systèmes actuels d'identification automatique de langues (IAL) est qu'ils se basent sur un Décodage Acoustico- Phonétique (DAP) qui nécessite un corpus (base de données audio) étiqueté au niveau phonétique (dont on a identifié les phonèmes) qui n'est disponible que dans très peu de langues. C'est pour cela que l'on voit des systèmes qui essaient de pallier ce manque de corpus par: la démultiplication des modèles de langage à l'aide de PPRLM ( Parallel Phone recognition followed by Language Modeling , c'est-à- dire reconnaissance audio en parallèle suivie de la modélisation de la langue), en utilisant plusieurs DAP. Mais l'optimum de ce système se situe avec autant de DAP que de langues à identifier. Par conséquent, cette technique du PPRLM non généralisé n'est qu'un palliatif au manque de DAP pour l'extension de l'IAL à un nombre de langues élevé. l'utilisation de GMM ( Gaussian Mixture Model , c'est-à-dire modèle mixte gaussien) pour remplacer les DAP. Ces deux méthodes ont pour point commun de vouloir convertir le signal de parole en un autre format de représentation, pour le 5 modéliser ensuite. l'utilisation de la prosodie (détection du rythme et de l'intonation de la parole), pour trouver de nouvelles unités acoustiques dans le but de remplacer les phonèmes et créer ainsi un étiquetage automatique, mais ce procédé n'est pas robuste vis- à-vis des perturbations éventuelles du signal traité et ne peut pas être étendu à un grand nombre (plusieurs milliers, par exemple) de locuteurs différents. Le deuxième grand problème des procédés connus est le temps de calcul. Plus le système se parallélise, plus le système devient complexe, 15 plus il devient lent. Si l'on cherche une architecture globale et commune à tous ces systèmes pour l'identification des langues, on constate que tous ces systèmes agissent en deux phases. Dans une première phase, ils cherchent à détecter et à identifier des unités acoustiques, généralement des phonèmes ou des pseudo-phonèmes ou des macro-classes phonétiques. En outre, le plus souvent, ces systèmes réalisent une modélisation temporelle de ces phonèmes de type MMC (Modèle de Markov Caché). La deuxième phase consiste à modéliser la séquence d'unité acoustique de manière à bénéficier de la discrimination phonotactique (enchaînement des phonèmes dans le temps). La présente invention a pour objet un procédé d'identification automatique de langues qui puisse fonctionner en temps réel, et dont la mise en oeuvre soit la plus simple possible. Elle a également pour objet un dispositif de mise en oeuvre d'un tel procédé. Le procédé conforme à l'invention est un procédé d'identification automatique de langues en temps réel dans un signal audio, selon lequel on numérise le signal audio, on en extrait les caractéristiques acoustiques et on le traite à l'aide de réseaux neuronaux, et il est caractérisé en ce que l'on détecte chaque langue à traiter par discrimination entre au moins un couple de langues comportant la langue à traiter et une autre langue faisant partie d'un corpus d'échantillons de plusieurs langues différentes et que pour chaque langue traitée, on fusionne temporellement sur une durée finie tous les échantillons du signal incident et ce, pour tous les couples possibles comportant à chaque fois la langue traitée considérée et l'une des autres langues prises en compte. Selon une caractéristique de l'invention, on réalise la fusion temporelle en calculant sur une durée finie la valeur moyenne de tous les échantillons dont le module dépasse un seuil déterminé. Selon une autre caractéristique de l'invention, on calcule la valeur moyenne des résultats de la première fusion et on compare cette valeur moyenne à un autre seuil déterminé L'approche de l'invention offre un compromis entre les différents problèmes: nombre de langues traitées, étiquetage des phonèmes, rapidité. Elle a pour principe une discrimination acoustique des langues, qui est effectuée avec une modélisation neuronale garantissant à l'exécution un temps de calcul faible (par exemple inférieur à 3 secondes). En outre, les réseaux de neurones effectuent généralement de très bonnes discriminations puisque leur vocation première est de créer des hyper-plans séparateurs entre les différentes langues prises deux à deux. En résumé, l'invention applique un principe de discrimination des langues entre elles, en opposant des paires de langues, puis en fusionnant les résultats. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée d'un mode de réalisation, pris à titre d'exemple non limitatif et illustré par le dessin annexé, sur lequel: É la figure 1 est un diagramme simplifié des différentes étapes du procédé de l'invention, É la figure 2 est un diagramme de courbes de rejet de distance sur l'identification anglais contre français en phase d'apprentissage du procédé de l'invention, É la figure 3 est un diagramme de courbes de rejet de distance sur l'identification anglais contre français en phase de test du procédé de l'invention, É la figure 4 est un bloc-diagramme d'un exemple de réalisation d'un détecteur de langue anglaise conforme à l'invention, É la figure 5 est un diagramme de courbes de rejet de distance à la sortie d'identification d'anglais en phase de test du procédé de l'invention, É la figure 6 est un diagramme explicitant la phase d'affinement de la décision lors de la détection d'une langue, et É la figure 7 est un diagramme de courbes de rejet de type différence aux sorties du réseau de renforcement de la détection de langue anglaise. Le diagramme de la figure 1 illustre de façon globale un dispositif mettant en oeuvre les différentes étapes du procédé de l'invention. Les langues à reconnaître sont numérotées de L1 à LN. Dans le présent exemple, on traite onze langues différentes (N=11), mais il est bien entendu que l'invention peut s'appliquer à un nombre quelconque de langues, et au minimum deux langues, mais il est généralement préférable que N soit le plus grand possible (compte tenu de la base de données linguistique dont on dispose). Sur ce diagramme, la couche 1 est composée de N systèmes de détection de langues à réseaux neuronaux (notés LI y/n à LN y/n ), à raison d'un par langue. Chaque système de détection utilise N-1 systèmes discriminants. Pour simplifier le dessin, on n'a représenté sur la partie inférieure de la figure 1 que les détails de réalisation du système discriminant relatif au système de détection LI y/n . Le système discriminant représenté en détail comporte N-1 discriminateurs élémentaires notés LI vs L2 à LI vs LN . Chacun de ces discriminateurs élémentaires comporte deux sorties sur lesquelles apparaissent respectivement une information de distance d'appartenance à la langue considérée (langue L1 pour l'exemple de la figure 1) et une information de distance d'appartenance à l'autre langue utilisée pour la discrimination élémentaire (autre langue notée L2 à LN respectivement pour les discriminateurs LI vs L2 à L1 vs LN ). Les informations apparaissant sur ces différentes sorties sont ensuite comparées individuellement à un premier seuil SI, puis on les fusionne temporellement et globalement, par exemple en calculant individuellement la moyenne temporelle (fonction notée Phase 2 ) des informations de sortie de chaque discriminateur élémentaire pour tous les échantillons incidents se présentant consécutivement pendant un laps de temps fini (dans le cas présent, pour lequel on veut identifier une langue le plus rapidement possible, ce laps de temps est de 3 secondes, et les échantillons ont une durée de 32 ms, avec un recouvrement mutuel de 16 ms, mais il est bien entendu que ces paramètres peuvent avoir d'autres valeurs, en fonction des applications envisagées). Les différentes valeurs moyennes ainsi obtenues sont fusionnées globalement, par exemple par calcul de leur valeur moyenne globale, et comparées à un deuxième seuil S2 (fonction notée phase 3 ). La valeur de l'écart par rapport à S2 constitue l'information de sortie du système de détection LI yln et représente l'information de détection ou de non-détection de L1. Ces opérations sont effectuées de la o même façon pour tous les autres systèmes de détection L2 y/n à LN y/n . Les seuils S1 et S2 sont déterminés expérimentalement lors de l'apprentissage des réseaux neuronaux du système pour obtenir les meilleurs résultats possibles de reconnaissance. Chaque système discriminant détecte d'une part la langue qu'il a en charge et d'autre part l'une des autres langues. Les résultats de chacun de ces systèmes discriminants sont fusionnés dans le temps. Puis on fusionne les sorties des systèmes discriminants, créant ainsi la sortie de détection de la langue considérée. La couche 2 est composée de N systèmes de renforcement de la 20 décision de détection de langue. Ces systèmes permettent de prendre en compte les modélisations des autres langues. La couche 3 permet de passer d'une technique de détection de langue à une technique d'identification de langue par une classification des différentes détections. Ce système est mis en oeuvre en deux étapes principales. La première consiste à entraîner les systèmes discriminants (apprentissage de leurs réseaux neuronaux) puis à régler le système global avec différents seuils. La seconde étape est l'utilisation proprement dite, où l'on fait parcourir aux échantillons du signal incident un trajet allant de la couche 1 à la couche 3. Les systèmes discriminants LI vs Li (i allant de 1 à N pour le système de détection LI y/n , et ainsi de suite pour les autres systèmes de détection) sont entraînés sur des vecteurs acoustiques, alors que l'identification est faite sur des phrases d'une durée supérieure (3s) impliquant une accumulation des résultats dans le temps et permettant d'affiner la réponse. Pour réaliser l'apprentissage des systèmes discriminants, il faut organiser le corpus de départ. Pour réaliser le système, il faut disposer d'un corpus de parole multilingue. Des essais concluants ont été menés avec une taille de données la plus courte possible, soit 3s. Pour ce faire, une transformation du corpus est nécessaire. Tous les fichiers audio du corpus sont découpés en fichiers de 3s, puis classés par catégories: homme, femme, enfant, non natif, puis à nouveau dans chacune de ces catégories, on crée un autre niveau de catégorie en fonction de la langue examinée, et à l'intérieur de ces dernières, trois sous-catégories sont créées: apprentissage, essai (partie de corpus utilisée pour la validation, lors de la discrimination entre les langues prises deux à deux), et test, à raison de 3/5, 1/5, 1/5 des échantillons du corpus dans chaque sous-catégorie. De ce nouveau corpus, on extrait pour chacune des langues: une base d'apprentissage issue des sous-catégories apprentissage mais sans distinction de sexe, d'age, ou de langue native. De même pour la base d'essai et celle de test. Ces bases sont traduites à l'aide d'un codeur de parole (extracteur acoustique de type RASTA avec 23 paramètres, le coefficient de puissance ayant été ôté). Utilisant des fenêtres glissantes de 32ms entrelacées de 16ms, chacun des fichiers audio de 3s est transformé en une séquence de vecteurs de paramètres RASTA. La concaténation de ces séquences permet de constituer de nouvelles bases bases RASTA dites premières). La mise en oeuvre des systèmes discriminants de l'invention s'effectue par la discrimination d'une langue par rapport à une autre. Cette mise en oeuvre est faite par chacun des éléments référencés L1 vs LN dans le diagramme de la figure 1. A cet effet, la création de bases de données est nécessaire pour l'apprentissage et le test. En effet, la modélisation utilisée est de type neuronal, car l'invention utilise les réseaux de neurones dans le but de créer un hyper-plan séparant les langues deux à deux, ainsi qu'une distance d'appartenance à une classe, une classe étant l'une des deux langues. On procède de la façon suivante pour la création des bases de 35 données d'apprentissage (APP), essai (ESS), et de test (TST). Ces bases sont créées à partir des bases RASTA premières de chacune des langues en gardant la séparation APP, ESS, TST. Elles comportent le même nombre d'exemples pour chaque classe. Les échantillons sont tirés aléatoirement dans la base. Un échantillon (un vecteur de paramètre RASTA) correspond à 32ms de segment audio. Une base est constituée à parts égales de chacune des classes, les échantillons étant alternés. On procède ensuite à l'apprentissage de la façon suivante. Le réseau de neurones utilisé dans le cas présent est du type MLP (multi layer perceptron) et ses dimensions sont par exemple: 23 entrées, 50 neurones en couche cachée et 2 cellules de sortie (une par classe). L'apprentissage se déroule de la manière suivante: les exemples de chacune des classes sont présentés en alternance, une classe puis l'autre et ainsi de suite, les classes étant en l'occurrence l'anglais et le français. Le pas d'apprentissage est fixe. La modification des poids des réseaux neuronaux se fait après chaque échantillon, et tous les échantillons sont présentés dans le même ordre, de manière itérative. On utilise la base d'essai pour arrêter l'apprentissage et éviter ainsi le sur-apprentissage. Deux types de rejets d'échantillons sont utilisés dans la phase de classification. Le premier est appelé distance et est calculé de la manière 20 suivante: - soient deux variables xl et x2 ( caractérisant le degré estimé d'appartenance de l'échantillon examiné à l'une et à l'autre langue) variant entre -1 et +1, et R (seuil du rejet) variant lui aussi de -1 à + 1. pour chaque échantillon: -Si xl est supérieur à R et xl est supérieur à x2, alors xl gagne -Si x2 est supérieur à R et x2 est supérieur à x1, alors x2 gagne - Si l'on ne se trouve dans aucun de ces cas, on rejette l'échantillon. Le deuxième type de rejet est appelé différence et est calculé de 30 la manière suivante: - soient deux variables xl et x2 variant entre -1 et +1, et R (seuil du rejet) variant lui aussi, mais de 0 à +2. -Si la valeur absolue de xl moins x2 est inférieure ou égale à R, on rejette. -Sinon la plus grande valeur entre xl et x2 l'emporte. Les résultats obtenus sont ceux de la discrimination anglais contre français avec les deux types de rejets, sur la base de test (corpus d'apprentissage APP), lors de l'évaluation. Les exemples sont tirés aléatoirement dans la base, et ce, quelle que soit la classe. Les courbes obtenues sont représentées en figures 2 et 3. Ces courbes montrent que les scores de reconnaissance sans rejet sont de 62% en moyenne et que le rejet permet d'améliorer ces résultats. On note que le rejet a une croissance rapide. Les scores sont établis sur le principe: nombre de bonnes réponses données par classe par rapport au nombre total d'échantillons de la classe non rejetés. Ceci permet de déduire que l'information amplitude du niveau de sortie des cellules a une signification qui serait (statistiquement parlant) un niveau de certitude. Ces scores ont été obtenus avec des échantillons (produits par extraction acoustique RASTA) représentant chacun l'équivalent de 32ms de fichier audio. L'invention comporte en outre la généralisation de la discrimination aux autres couples possibles de langues (L1 vs L2 à L1 vs LN), à savoir (anglais; persan), (anglais; allemand), (anglais; hindi), (anglais; japonais), (anglais; coréen), (anglais; mandarin), (anglais; espagnol), (anglais, tamoul), (anglais; vietnamien). De la même manière, pour ces couples, on construit les trois types de bases: APP, ESS, TST et on entraîne de la même manière que précédemment les réseaux de neurones de mêmes dimensions. Les résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous. Les scores figurant dans le tableau ci-dessous correspondent aux pourcentages de la diagonale de la matrice de confusion, la première colonne correspondant au couple de langues (anglais; persan), la seconde au couple (anglais; français), et ainsi de suite. Les scores de la première ligne correspondent au rapport du nombre de fois que le réseau correspondant a répondu anglais alors qu'effectivement l'anglais lui était soumis, au nombre total d'exemples d'anglais qui lui ont été soumis. Les scores de la deuxième ligne correspondent au rapport du nombre de fois où le réseau a répondu autre langue , à savoir, dans chaque cas, respectivement le persan, le français, etc... alors qu'effectivement l'échantillon soumis correspondait à cette autre langue , au nombre total d'exemples de cette autre langue . La troisième ligne correspond à la moyenne des deux persan français allemand hindi japonais coreen mandarin espagnol tamoul vietnamien langue réelle 59,87% 63,82% 61,50% 60,85% 60,13% 61,17% 65,43% 65,40% 64,03% 63, 92% autre langue 63,84% 62,25% 59,03% 67,70% 65,49% 67,52% 63,23% 57,40% 65,24% 66,81% total 61,86% 63,04% 60,27% 64,28% 62,81% 64,35% 64,33% 61, 40% 64,64% 65,37% précédentes. La moyenne globale est de 63,23%. Le rejet a les mêmes effets que précédemment. Il est donc possible d'augmenter ces scores en augmentant le nombre d'échantillons pour une prise de décision, en passant de 32ms (équivalent à un morceau phonème) à une phrase. Les résultats sont des discriminations entre l'anglais et une autre langue, le but étant d'arriver à l'obtention d'une sortie anglais oui/non. L'étape suivante du procédé de l'invention consiste à passer de la discrimination une langue contre une autre à l'information langue détectée ou non . Cette étape est mise en oeuvre en réutilisant les réseaux neuronaux précédemment créés pour effectuer cette tâche. Mais les réseaux ont été entraînés à reconnaître deux langues, donc une fusion des informations robuste s'impose, à la fois dans le temps et pour l'ensemble des différents réseaux. Le passage des vecteurs de paramètres acoustiques (RASTA) aux phrases de 3s a été fait par une moyenne temporelle des sorties des différents réseaux. Ces deux moyennes sont obtenues à l'aide du détecteur représenté en figure 4 (qui reprend les éléments de la partie inférieure de la figure 1), ce détecteur correspondant dans le schéma de la figure 1 à un élément dénommé Li y/n (i pouvant prendre l'une des valeurs de 1 à N). Durant la phase 1, le codage RASTA extrait du signal brut les paramètres acoustiques. Ces paramètres sont ensuite soumis à chacun des dix réseaux ( L1 vs L2 à LI vs LN ). Le signal acoustique incident dure 3s, le codage (RASTA) produit une séquence de paramètres, et les réseaux produisent pour ces 3s sur chacune de leurs sorties une séquence d'informations. Durant la phase 2, on récupère la séquence produite par chacun des réseaux et on en fait la moyenne individuellement, et chaque réseau produit un couple de deux paramètres. Durant la phase 3, on fait la somme des différents paramètres, 5 ceux apparaissant à la sortie oui correspondant à l'anglais et les non à l'autre langue. On constate sur la figure 4 qu'il existe deux seuils, Seuil 1 et Seuil 2. Seuil 1 est un niveau qui intervient dans l'opération moyenne, déterminé avec un critère rejet différence , il permet de calculer la moyenne uniquement sur les valeurs ayant une différence absolue qui lui soit supérieure. Seuil 2, est utilisé comme seuil de décision, à partir de l'information moyenne de oui . On pourrait utiliser en complément l'information moyenne de non , bien qu'elle ne soit pas utilisée dans le présent exemple. Ces deux seuils ont été déterminés en effectuant des tests sur un grand nombre de combinaisons de ces deux seuils (par exemple plusieurs centaines), en retenant ceux qui provoquaient les meilleurs scores en sortie sur le corpus APP. Selon une autre caractéristique de l'invention, lorsque l'on rejette les échantillons dont la distance (ou, éventuellement la différence), telle que définie ci-dessus, est telle que ni xl ni x2 ne l'emporte, on peut améliorer les scores de reconnaissance. En effet, si l'on considère, par exemple, la sortie anglais identifié du schéma comme une valeur continue et que l'on remplace le oui/non par l'écart mesuré entre la moyenne et Seuil 2, et que sur cette information de sortie on applique ledit rejet distance, on obtient la courbe de la figure 5. Les légendes de la figure 5 sont les suivantes: niveau du rejet: rejet distance variant de 0 à 1, score yes : rapport du nombre de fois où l'on reconnaît anglais au nombre total d'exemples anglais retenus, score no : rapport du nombre de fois où l'on reconnaît non-anglais au nombre total d'exemples non-anglais retenus, score total: moyenne de scores yes et de scores no , rejet % y: rapport du nombre d'éléments anglais rejetés au nombre total d'éléments anglais, rejet % n: rapport du nombre d'éléments non-anglais rejetés au nombre total d'éléments non- anglais On constate à nouveau que l'amplitude de la réponse a un sens, que sans rejet on identifie l'anglais à 73%, sur le corpus de test. On constate 5 en outre que pour 30% de rejet, on identifie à 80% l'anglais. Comme schématisé en figure 1, le dispositif de l'invention est appliqué aux autres langues (L2 à L11) du corpus. On crée à cet effet les corpus d'apprentissage, d'essai et de test pour tous les couples de langues. Le corpus utilisé au départ est le corpus bien connu nommé OGI ( Oregon o Graduate Multilingual Speech Corpus ), qui dispose de dix autres langues. On crée pour chacune d'elle, les dix bases d'apprentissage d'essai et de test correspondantes. Avec ces bases on entraîne les réseaux de neurones (phase 1 de la figure 4) suivant le même mode opératoire que pour l'anglais. On crée la même structure de discrimination pour le passage aux phrases de 3s, et avec la même méthode que pour l'anglais on détermine les seuils correspondants. Cette généralisation du système a permis d'aboutir aux résultats présentés dans le tableau ci-dessous: anglais persan français allemand hincII japonais coreen mandarin espagnol tamoul vietnamien langue réelle 71,64% 66,60% 76,48% 71,02% 71, 00% 70,02% 69,76% 70,91% 71,07% 79,71% 72,76% autre langue 74,61% 68, 02% 75,83% 71,75% 7267% 72,21% 75,26% 73,71% 74,29% 79,61% 77,17% total 73,13% 67,81% 76,15% 71,38% 71,84% 71,11% 72,51% 72,31% 72,68% 79, 66% 74,97% Ce tableau récapitule les scores des différents systèmes de détection de langues. Ces scores sont calculés sur le principe: nombre de bonnes détections d'une classe par rapport au nombre total d'exemples de la classe, la première classe étant la langue à détecter et la seconde comportant toutes les autres langues. Ces résultats sont obtenus sans rejet, les courbes avec rejet (non représentées) étant de la même forme pour chacun des systèmes de détection. La moyenne globale des détecteurs est de 73%, pour des segments audio de 3s. Cette moyenne de 73% montre que la généralisation a été concluante et que la méthode est reproductible. En outre, on note que chaque discriminateur donne sa réponse indépendamment des autres, et les amplitudes des informations de sortie de ces discriminateurs ont un sens que l'on déduit des courbes de rejet. On peut également exploiter les informations de sortie des autres discriminateurs dans le but renforcer la décision d'un discriminateur. Selon une autre caractéristique de l'invention, le renforcement de la prise de décision a pour but d'utiliser les connaissances apportées par les autres sorties de détection de langue pour affiner la propre réponse d'un discriminateur d'une langue donnée. Cet affinement est réalisé par l'ajout d'une couche supplémentaire en sortie des détecteurs de langue comme le montre la figure 6. La deuxième couche est constituée de onze réseaux de neurones distincts type MLP ( Multi Layer Perceptron ). Tous ces réseaux ont des dimensions identiques, qui sont, pour le présent exemple: 11 entrées, 22 neurones en couche cachée et 2 cellules de sortie, la première cellule correspondant au: oui c'est la langue , et la seconde au: non ce n'est pas la langue . L'apprentissage se fait de la même manière que pour les réseaux de la première couche, avec une base d'apprentissage et d'essai. Les exemples sont présentés alternativement par classe, la modification des poids des réseaux est faite après le passage de chaque échantillon, et le pas d'apprentissage est constant. La création des bases d'apprentissage, d'essai et de test se fait de la manière suivante: lors de la phase 1, on transforme les bases d'apprentissage, d'essai et de test premier (correspondant aux paramètres RASTA). Pour chaque détecteur de langue, on crée ainsi trois bases de données de sortie correspondant aux bases APP, ESS et TST. L'information de sortie de chaque détecteur est la distance entre la valeur de la moyenne des oui et le seuil 2 (schéma détection de l'anglais). La fusion des sorties des détecteurs crée les nouvelles bases d'apprentissage, d'essai et de test (notées respectivement APP2, ESS2, TST2), pour la seconde couche. Chaque réseau de renforcement possède ses bases propres qui sont extraites des bases nouvellement créées (APP2, ESS2, TST2), au sens où les classes de chacun de ces réseaux de renforcement sont différentes. Par exemple, pour l'anglais: la classe 1 est l'anglais et la classe 2 est la fusion des dix autres langues: persan, français, allemand... . Pour le vietnamien: la classe 1 est le vietnamien et la classe 2 est la fusion des dix autres langues: anglais, persan, français, allemand... . Dans le but de garder un équilibre statistique, un nombre identique d'échantillons est pris aléatoirement, mais de manière homogène dans chacune des langues, et cela pour les bases d'apprentissage, d'essai et de test. La classe 1 est dupliquée dix fois et les échantillons disposés en alternance dans les autres classes. Ainsi, un réseau de renforcement possède trois bases: apprentissage, essai, et test, qui sont extraites respectivement de APP2, 5 ESS2, et TST2. Les résultats en test des apprentissages des différents réseaux sont présentés dans le tableau ci-dessous: score yes score no score totalanglais 78,45% 77,29% 77,87% persan 73,91% 76,36% 75,14% français 79, 31% 78,90% 79,11% allemand 76,53% 76,02% 76,28% hindi 77,99% 76,44% 77, 22% japonais 74,09% 78,80% 76,45% coréen 76,41% 75,45% 75,93% mandarin 74, 27% 77,72% 76,00% espagnol 76,90% 78,47% 77,69% tamoul 85,10% 80,11% 82, 61% vietnamien 77,22% 78,61% 77,92% moyenne 77,47% La colonne score yes correspond au rapport du nombre de fois que le réseau a répondu oui c'est ma langue au nombre total d'échantillons de la langue à identifier. La colonne score no correspond au nombre de fois que le réseau a répondu non ce n'est pas la langue au nombre total d'échantillons n'étant pas de la langue à identifier. Des biais, correspondant à l'ajout d'une légère quantité sur les sorties des réseaux, sont introduits de manière à réduire la différence entre les colonnes: score yes et score no du tableau précédent. Ces biais sont déterminés expérimentalement à partir des résultats de la base d'essai du réseau. Ces résultats sont sans rejet. Ils permettent d'obtenir un gain de plus de 4 points pour la détection de langue. Si l'on effectue un rejet de type différence sur les sorties du réseau identifiant l'anglais on obtient les résultats illustrés par les courbes de la figure 7. Ces courbes sont obtenues sans le biais équilibrant les scores sans rejet, (le bais en effet déforme les courbes de rejet). Ces courbes montrent que si l'on rejette 20% des échantillons traités, on gagne plus de 5 points de détection correcte et à 40% de rejets, on passe à 10 points d'augmentation. Ainsi avec 40% de rejet on passe de 77% de détection à 87%. Ces courbes se reproduisent pour les détections des autres langues. En outre, on constate que l'amplitude de la sortie a toujours un sens. On peut donc extraire de l'information sur l'amplitude, en termes de certitude sur la décision, puisque plus la réponse est élevée, plus le taux d'identification augmente. Dans le but de visualiser quelles erreurs étaient commises, on a établi une matrice de confusion pour la détection de langues. Cette matrice permet de connaître les résultats par langue. Cette matrice est présentée ci-dessous anglais persan anglais 78,91% 22,134% persan 22,14% 74,05% français 27 92% 22,84% allemand 2412% 27,97% hindi 17,46% 34,76% japonais 2056% 1927% coreen 22,38% 20,71% iiii mandarin 23,31% 23,12% espagnol 32 75% 20,99 % tamoul 20,66%i 15,17% vietnamien 1968 % 27,44% score oui 78,91% 74,05% score non 76,68% 7635% total 77,80% 75,20% français 25.41% 26,34% 79 02 % 30,65% 17,13% 19,70% 25,48% 16,57% 24,80% 1.0,42%i 12,92% 79,02% 78,57% 78,80% allemand hindi japonais 23,39 % 21,73% 21,27% 27,67% 25,38% 21,95% 32,32% 14,38% 25,21% 76,55% 27,81% 21,61% 26,52% 77,10% 20,59% 20,77% 24,63% 74,52% 32,62% 17,38% 21,67% 23,70% 25,43% 23,70% 21,30% 25,91 /0 23,37%.__. 17,55% 21,94% 1481% 14,31% 24,25% 14.51%. coreen mandarin espagnol 22,65% 22,65% 24,77% 29,20% 17,75% 21,18% 28,60 % 19,63% 20,81% 32,66% 24,96% i 22,28% 21,42% 24,88% 21,42% 24 84%_.,, 29,34% 25,27% 7548% 1857% 1619% 23,89% 73,22% 18,69% 17,97% 19,55% 75,58% 20,48% 14,26% 23,22% 22,47% 26,64% 17,30% 68% 78,45% 77 06% tamoul vietnamien 21,55% 21,73%_._ 17,56% 27,86% 13,87% 06% 19,26% 18,43% 24,05% 23,72% 15,63% 20,99% 1643% 2095% 19,85% 29,67% 26,23% 20,35% 85,37% 20% 21,67% 75,94% 85,37 % 75,94% 80,01% 78,32% 82,69% 77,13% 76,55% 77,10% 74,52% 75,48% 76,07% 77,14% 79,01% 75,77% 76,31% 77i,12% 76,77 % 75,62% Chaque case de la matrice correspond au rapport des détections sur le nombre total des segments audio de 3s soumis. Les lignes correspondent à la langue réellement soumise et les colonnes aux résultats des différents détecteurs. Ainsi, on constate que lorsque l'on soumet de l'anglais au détecteur anglais, celui-ci identifie à 78.91% l'anglais. Mais on constate aussi que le détecteur persan confond à 22.84% le persan et l'anglais. La ligne sore oui correspond au score de bonne détection par le détecteur approprié. La ligne sore non correspond à la moyenne des scores de bonne non-détection du détecteur approprié. La ligne total correspond à la moyenne des scores de détection et de non-détection. Et la case moyenne correspond à la moyenne globale des détecteurs. Cette moyenne globale permet de montrer que l'on détecte les onze langues du corpus OGI avec un score de 77.29% sur des phrases de 3s. Pour passer de la détection de langues à l'identification d'une langue dans le signal incident présenté à l'entrée du dispositif de l'invention, il est nécessaire de passer par une classification (à l'aide du classifieur de la figure 1), transformant les oui/non des détections en le choix d'une des langues présentes dans la modélisation ou, le cas échéant, si l'on soumet des langues inconnues de la modélisation et que l'on souhaite que le système les rejette, on ajoute une sortie langue inconnue au classifieur. Le classifieur peut être lui aussi neuronal ou à base de règles. En régime d'exploitation normale, le signal audio incident passe par l'ensemble du système et il n'y a besoin d'aucun apprentissage. Lorsque ce signal parcourt les différents réseaux, on calcule les moyennes et on seuille les résultats, puis on utilise le classifieur permettant l'identification de la langue présente dans ce signal incident. REVENDICATIONS 1. Procédé d'identification automatique de langues en temps réel dans un signal audio, selon lequel on numérise le signal audio, on en extrait les caractéristiques acoustiques et on le traite à l'aide de réseaux neuronaux, caractérisé en ce que l'on détecte chaque langue à traiter par discrimination entre au moins un couple de langues comportant la langue à traiter et une autre langue faisant partie d'un corpus d'échantillons de plusieurs langues différentes et que pour chaque langue traitée, on fusionne temporellement sur une durée finie tous les échantillons du signal incident et ce, pour tous les couples possibles comportant à chaque fois la langue traitée considérée et l'une des autres langues prises en compte. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on réalise la fusion temporelle en calculant sur une durée finie la valeur moyenne de tous les échantillons dont le module dépasse un seuil déterminé. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on calcule la valeur moyenne des résultats de la première fusion et l'on compare cette valeur moyenne à un autre seuil déterminé 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite durée finie est de 3 secondes. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le corpus est utilisé pour l'apprentissage des réseaux neuronaux, pour les essais et pour les tests.