Brevet FR2894707A1 — publié le 20070615

Procédé de mesure de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit La présente invention se situe de manière générale dans les domaines du traitement du signal de parole et de la psychoacoustique. Plus précisément l'invention concerne un procédé et un dispositif permettant d'évaluer objectivement la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit, et notamment lorsqu'un tel signal audio est traité par une fonction de réduction de bruit. Dans le domaine de la transmission de signaux audio, une fonction de réduction de bruit, aussi appelée fonction de suppression de bruit ou de débruitage, a pour objectif de réduire le niveau de bruit de fond dans une communication vocale, ou ayant au moins une composante vocale. Elle présente un intérêt spécifique lorsque l'un des interlocuteurs de cette communication est immergé dans un milieu bruité qui nuit fortement à l'intelligibilité de sa voix. Les algorithmes de réduction de bruit sont basés sur une estimation en continu du niveau du bruit de fond à partir du signal incident et d'une détection d'activité vocale permettant de distinguer les périodes de bruit seul de celles avec du signal de parole utile. Un filtrage du signal de parole incident, correspondant au signal de parole bruité, est ensuite effectué de façon à réduire la contribution du bruit déterminée à partir de l'estimée du bruit. La qualité perçue d'un signal vocal dégradé en présence de bruit est évaluée aujourd'hui de manière subjective seulement en se basant sur l'exploitation de résultats de tests mis en ceuvre selon le document "Recommandation UIT-T P.835 (11/2003)". Cette évaluation est faite sur une échelle de type MOS, d'après l'anglais "Mean Opinion Score", qui donne une note de un à cinq du signal vocal dégradé, appelé "speech signal" dans ce même document. Il est à noter qu'une précédente demande de brevet français FR0501747 déposée par la demanderesse propose une solution pour mesurer la gêne due au bruit dans un signal audio. Cependant cette dernière solution s'attache à obtenir une note objective de la gêne due au bruit dans un signal audio, correspondant à la note appelée "background" dans la recommandation "UIT-T P.835", et non à obtenir une note objective sur le signal audio lui-même, note qui s'avère plus complexe à définir. L'inconvénient majeur de la technique d'évaluation actuelle de la qualité perçue d'un signal audio dégradé est la nécessité de mettre en ceuvre des tests subjectifs, cette mise en ceuvre étant très lourde et très coûteuse. En effet chaque contexte particulier, c'est-à-dire un type de signal incident associé à un type de bruit et une fonction de réduction de bruit, nécessite de mettre un panel de personnes en situation d'écoute réelle d'échantillons de parole afin de leur demander de noter le signal audio dégradé selon une échelle de type MOS. C'est pourquoi le développement de méthodes objectives alternatives pouvant compléter ou suppléer les méthodes subjectives est un sujet de grand intérêt. L'illustration la plus frappante de ce phénomène est le modèle de qualité d'écoute, en constante évolution, contenu dans les documents "Recommandation UIT-T P.862 (02/2001)" et " Recommandation UITT P.862.1 (11/2003)". Néanmoins ce modèle ne s'applique pas à l'évaluation de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit. En effet, l'utilisation de ce modèle pour tenter de noter objectivement un signal audio dégradé par la présence de bruit donne des résultats n'ayant qu'une très faible corrélation avec les notes "speech signal" sur l'échelle MOS que l'on obtient avec les tests subjectifs correspondants de la recommandation "UIT-T P.835". La présente invention a pour but de résoudre les inconvénients de la technique antérieure en fournissant un procédé et un dispositif de calcul 30 objectif d'une note équivalente à la note subjective telle qu'indiquée dans le document "Recommandation UIT-T P.835", caractérisant la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit. Le procédé selon l'invention s'applique aussi bien à un signal audio bruité quelconque qu'à un signal audio bruité traité par une fonction de réduction de bruit, notamment dans les paramètres de calcul de la note objective selon l'invention. En effet, même si en général l'invention sera utilisée pour évaluer la qualité perçue d'un signal audio dégradé en sortie d'un équipement de communication implémentant une fonction de réduction de bruit, l'invention s'applique aussi aux signaux bruités non traités par une telle fonction. Le cas d'utilisation de l'invention sur un signal audio bruité quelconque est donc un cas particulier du cas plus général d'utilisation de l'invention sur un signal audio bruité traité par une fonction de réduction de bruit. Afin de bien décrire ces deux cas d'utilisation, deux modes de réalisation sont présentés. Cependant le second mode de réalisation, s'appliquant à un signal audio bruité quelconque, se déduit aisément de celui-ci. Dans la suite, lorsque le mode de réalisation n'est pas précisé, les termes "signal audio dégradé" désignent le signal audio évalué, c'est-à-dire le signal traité pour le premier mode de réalisation, ou le signal bruité pour le second mode de réalisation. A cette fin, l'invention propose, dans un premier mode de réalisation, un procédé de calcul d'une note objective de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit et traité par une fonction de réduction de bruit, ledit procédé comprenant une étape préalable d'obtention d'un signal audio prédéfini de test contenant un signal utile dépourvu de bruit, d'un signal bruité, obtenu en additionnant un signal de bruit prédéfini au signal de test, et d'un signal traité, obtenu par application de la fonction de réduction de bruit au signal bruité, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte: une étape de mesure de distances entre des densités de sonie calculées sur le signal traité et des densités de sonie calculées sur le signal de test, et une étape de comparaison desdites distances avec des seuils de masquage calculés sur au moins un des signaux de test et traité. Ce procédé a l'avantage d'une mise en ceuvre simple, immédiate et rapide contrairement aux tests subjectifs. Il peut être mis en ceuvre dans un logiciel sur un ordinateur ou être intégré dans un équipement de mesure de la performance des fonctions de réduction de bruit. On rappellera ici que l'expression "sonie psychoacoustique" peut être définie comme le caractère de la sensation auditive lié à la pression acoustique et à la structure du son. En d'autres termes, il s'agit de la force sonore d'un son ou d'un bruit en tant que sensation auditive (cf. Office de la langue française, 1988). La sonie est représentée par une échelle de sonie psychoacoustique (en sones). D'autre part, la densité de sonie, encore désignée par "intensité subjective", est une mesure particulière de la sonie. Selon une caractéristique préférée, le procédé selon le premier mode de réalisation de l'invention comporte les étapes de : Détection d'activité vocale sur le signal de test, Calcul de densités de sonie sur le signal traité, le signal bruité et le signal de test, Calcul sur au moins un des signaux traité et de test, de seuils de masquage, Calcul de distances entre lesdites densités de sonie du signal traité et lesdites densités de sonie du signal de test, ainsi que de distances entre lesdites densités de sonie du signal traité et lesdites densités de sonie du signal bruité, Partition des distances ainsi calculées entre les densités de sonie du signal traité et les densités de sonie du signal de test par comparaison avec lesdits seuils de masquage, Calcul de moyennes des distances ainsi partitionnées en fonction de ladite partition et du résultat de la détection d'activité vocale, afin d'obtenir des paramètres caractéristiques de différents types de dégradations dues au bruit dans le signal traité, Calcul d'une note objective du signal traité, utilisant les paramètres ainsi obtenus, les distances calculées à l'étape de calcul de distances, et des données subjectives issues d'une base de données de tests. L'étape de partition, qui utilise des seuils de masquage et des distances calculées sur les signaux de test et traité, permet de tenir compte de différents types de dégradations du signal traité, et d'obtenir ainsi une note objective du signal traité très proche de la note subjective qui serait obtenue avec des tests subjectifs. L'invention concerne aussi, dans un second mode de réalisation de l'invention, un procédé de calcul d'une note objective de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit, ledit procédé comprenant une étape préalable d'obtention d'un signal audio prédéfini de test contenant un signal utile dépourvu de bruit et d'un signal bruité, obtenu en additionnant un signal de bruit prédéfini au signal de test, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte: une étape de mesure de distances entre des densités de sonie calculées sur le signal bruité et des densités de sonie calculées sur le signal de test, et une étape de comparaison desdites distances avec des seuils de masquage calculés sur au moins un des signaux bruité et de test. Les avantages de ce second mode de réalisation de l'invention sont similaires à ceux du premier mode de réalisation de l'invention, mais ce second mode de réalisation de l'invention s'applique à un signal audio bruité quelconque. Selon une caractéristique préférée, le procédé selon le second mode de réalisation de l'invention comporte les étapes de : - Détection d'activité vocale sur le signal de test, - Calcul de densités de sonie sur le signal bruité et le signal de test, Calcul sur au moins un des signaux bruité et de test, de seuils de masquage, Calcul de distances entre lesdites densités de sonie du signal de test et lesdites densités de sonie du signal bruité, Partition des distances ainsi calculées par comparaison avec lesdits seuils de masquage, Calcul de moyennes des distances ainsi partitionnées en fonction de ladite partition et du résultat de la détection d'activité vocale, afin d'obtenir des paramètres caractéristiques de différents types de dégradations dues au bruit dans le signal bruité, Calcul d'une note objective du signal bruité, utilisant les paramètres ainsi obtenus, les distances ainsi calculées, et des données subjectives issues d'une base de données de tests. L'étape de partition permet de tenir compte de différents types de dégradations du signal bruité, et d'obtenir ainsi une note objective du signal bruité très proche de la note subjective qui serait obtenue avec des tests subjectifs. Selon une caractéristique préférée de ces modes de réalisation de l'invention, l'étape de partition est suivie d'une étape de classification du signal audio dégradé en fonction des types de dégradations présents dans ledit signal, le calcul de la note objective tenant compte de cette classification. Le fait de classifier le signal audio dégradé permet d'adapter le calcul de la note objective du signal audio dégradé, à la dégradation particulière de ce signal audio, afin d'obtenir une note objective encore plus proche de celle qui serait obtenue avec des tests subjectifs. Selon une autre caractéristique préférée, l'étape de calcul de moyennes est précédée d'une étape de changement de cadence de trames. Cette étape permet de travailler sur des trames de périodes plus longues, plus représentatives des périodes sur lesquelles un auditeur percevrait le signal audio dégradé lors de tests subjectifs. Selon une autre caractéristique préférée, l'étape de calcul de la note objective est suivie d'une étape de calcul d'une note objective sur l'échelle MOS de la qualité perçue du signal audio dégradé. Cette étape permet d'obtenir une note objective du signal audio dégradé sur la même échelle standard que celle utilisée dans les tests subjectifs de la "Recommandation UIT-T P.835". Selon une autre caractéristique préférée, le calcul des seuils de masquage d'une trame de signal audio utilise un modèle hybride entre le modèle de masquage de Johnston et le modèle de masquage ISO, d'après l'anglais "International Standard Organisation". L'utilisation de ce modèle hybride permet de diminuer le nombre de calculs, par rapport à la seule utilisation du modèle de masquage ISO, dans la réalisation du procédé selon l'invention. L'invention concerne également un équipement de test destiné à évaluer une note objective de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en ceuvre le procédé selon l'un des modes de réalisation de l'invention. L'invention concerne encore un programme d'ordinateur sur un support d'informations, comportant des instructions adaptées à la mise en ceuvre du procédé selon l'un des modes de réalisation de l'invention, lorsque ledit programme est chargé et exécuté dans un système informatique. Les avantages de cet équipement de test ou de ce programme d'ordinateur sont identiques à ceux mentionnés plus haut en relation avec le procédé selon l'un des modes de réalisation de l'invention. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de modes de réalisation préférés décrits en référence aux figures dans lesquelles -la figure 1 représente un environnement de test destiné à calculer une note objective de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit et traité par une fonction de réduction de bruit, selon un premier mode de réalisation de l'invention, - la figure 2 est un organigramme illustrant un procédé de calcul d'une note objective de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit et traité par une fonction de réduction de bruit selon un premier mode de réalisation du procédé selon l'invention, - la figure 3 est un organigramme illustrant un procédé de calcul d'une note objective de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit selon un second mode de réalisation du procédé selon l'invention, la figure 4 est un organigramme illustrant le mode de calcul de la densité de sonie et du seuil de masquage d'une trame de signal audio, ainsi que le mode de calcul de la distance cepstrale entre deux trames correspondantes de deux signaux audio, selon l'invention. Deux modes de réalisation du procédé selon l'invention sont décrits dans la suite, le premier étant appliqué à un signal audio bruité traité par une fonction de réduction de bruit, et le second étant appliqué à un signal audio bruité quelconque. Le principe du procédé selon l'invention est le même dans ces deux modes de réalisation, en particulier le procédé de calcul est exactement le même, mais dans le second mode de réalisation le signal audio traité par une fonction de réduction de bruit est pris égal au signal bruité. Le second mode de réalisation peut en effet être considéré comme un cas particulier du premier mode de réalisation, avec une fonction de réduction de bruit inhibée. Selon un premier mode de réalisation du procédé selon l'invention, la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit et traité par une fonction de réduction de bruit est évaluée de manière objective dans un environnement de test représenté à la figure 1. Un tel environnement de test comprend une source de signaux audio SSA délivrant un signal audio de test x(n) ne contenant que du signal utile, c'est-à-dire dépourvu de bruit, par exemple un signal de parole, et une source de bruit SB délivrant un signal de bruit prédéfini. Aux fins de test, ce signal de bruit prédéfini est ajouté au signal de test x(n) choisi, comme représenté par l'opérateur d'addition AD. Le signal audio résultant de cette addition de bruit au signal de test x(n) est noté xb(n) et est désigné par l'expression "signal bruité". Le signal bruité xb(n) constitue alors le signal d'entrée d'un module MRB de réduction de bruit mettant en ceuvre une fonction de réduction de bruit délivrant en sortie un signal audio y(n) désigné par l'expression "signal traité". Le signal traité y(n) est donc un signal audio contenant du signal utile et un bruit résiduel. Le signal traité y(n) est ensuite délivré à un équipement de test EQT mettant en ceuvre un procédé d'évaluation objective de la qualité perçue du signal traité, selon l'invention. Typiquement le procédé selon l'invention est implémenté dans l'équipement de test EQT sous la forme d'un programme d'ordinateur. En plus ou en remplacement de moyens logiciels, l'équipement de test EQT comporte éventuellement des moyens matériels électroniques pour implémenter le procédé selon l'invention. Outre le signal y(n), l'équipement de test EQT reçoit en entrée le signal de test x(n) et le signal bruité xb(n). L'équipement de test EQT délivre en sortie un résultat d'évaluation RES, qui est une note objective NOS_MOS de la qualité perçue du signal traité y(n). Le mode de calcul de cette note objective NOS_MOS sera décrit plus bas. Les signaux audio précités x(n), xb(n) et y(n) sont des signaux échantillonnés dans un format numérique, n désignant un échantillon quelconque. Ces signaux sont par exemple supposés échantillonnés à la fréquence d'échantillonnage de 8 kHz (kilo Hertz). Dans le mode de réalisation décrit et représenté ici, le signal de test x(n) est un signal de parole dépourvu de bruit. Le signal bruité xb(n) représente alors le signal vocal initial x(n) dégradé par un environnement bruité (bruit de fond ou bruit ambiant), et le signal y(n) représente le signal xb(n) après réduction de bruit. Selon un exemple de mise en oeuvre de l'invention, le signal x(n) est généré dans une chambre anéchoïque. Cependant, le signal x(n) peut être aussi généré dans une pièce "calme" ayant un temps de réverbération "moyen", inférieur à 0,5 seconde. Le signal bruité xb(n) est obtenu en ajoutant une contribution prédéterminée de bruit au signal x(n). Le signal y(n) est obtenu soit en sortie d'un algorithme de réduction de bruit implanté sur un ordinateur personnel, soit à la sortie d'un équipement réseau réducteur de bruit et dans ce dernier cas, le signal y(n) est prélevé au niveau d'un codeur MIC (modulation par impulsion et codage). En référence à la figure 2, le procédé de calcul de la note objective NOS_MOS de la qualité perçue du signal traité y(n) selon l'invention est représenté sous la forme d'un algorithme comportant des étapes al à a11. Dans une étape al, les signaux x(n), xb(n) et y(n) sont respectivement découpés en fenêtres temporelles successives appelées trames. Chaque trame de signal, notée m, contient un nombre prédéterminé d'échantillons du signal, l'étape al consiste donc en un changement de cadence de chacun de ces signaux. Les signaux x(n), xb(n) et y(n) passés en cadence de trames produisent respectivement les signaux x[m], xb[m], et y[m], où m est l'indice de la trame considérée. Dans la suite, on travaille sur un ensemble de trames. Par exemple si on utilise 8 secondes de signal de test échantillonné à 8kHz, on pourra travailler sur 250 trames x[m] de 256 échantillons de signal x(n). De plus les valeurs calculées le sont sur chaque trame m de cet ensemble de trames, et ont donc toutes un indice de trame m. Dans une étape a2, une détection d'activité vocale (DAV) est effectuée sur le signal x[m] de manière à déterminer si chaque trame respective courante d'indice m des signaux xb[m] et y[m], est une trame contenant seulement du bruit, ou une trame contenant de la parole, c'est-à-dire du signal utile. Cette détermination se fait par comparaison des signaux xb[m] et y[m] avec le signal de test x[m] dénué de bruit. Chaque trame de silence de x[m] correspond en effet temporellement à une trame de bruit pour les signaux xb[m] et y[m], tandis que chaque trame de parole de x[m] correspond à une trame de parole pour les signaux xb[m] et y[m]. En sortie de l'étape a2, la variable DAV[m] représentée sur la figure 2, résultat de la détection d'activité vocale, vaut 1 pour les trames de parole de x[m], y[m] et xb[m], et vaut 0 pour les trames de silence de x[m] et les trames de bruit de xb[m] et y[m]. Dans une étape a3, des mesures de sonie sont effectuées sur les trames des signaux x[m], xb[m] et y[m], quelque soit le résultat de la détection d'activité vocale sur ces trames. De plus la distance cepstrale dc_xy[m] entre les trames m des signaux x[m] et y[m] est calculée. Plus précisément, à cette étape, on calcule les densités de sonie Sp (m, b) , SX (m, b) , et Sxb(m, b) des trames respectives y[m], x[m] et xb[m], b étant le numéro d'une bande critique dans le domaine des Barks. Dans cet exemple de réalisation, la fréquence d'échantillonnage étant de 8kHz, on travaille sur 18 bandes critiques et il y a donc 18 valeurs de densités de sonie à calculer pour chaque trame m. Dans la suite, les valeurs calculées ayant l'indice b de bande critique sont calculées sur chacune des 18 bandes critiques considérées. Le calcul des densités de sonie SU(m,b) d'une trame m quelconque d'un signal audio donné u, ainsi que le calcul de la distance cepstrale dc_uv[m] entre une trame m quelconque d'un signal audio donné u et la trame m d'un signal audio donné v, seront détaillé plus loin en liaison avec la figure 4. Dans une étape a4, on calcule les seuils de masquage hybrides des signaux x[m] et y[m]. On obtient alors pour chaque trame m et chaque bande critique b, un seuil de masque hybride global Smasquage(m,b) du signal traité, en prenant le minimum des seuils calculés sur les signaux x[m] et y[m] suivant l'équation suivante: Smasquage (m, b) = min( TX (m, b), TY (m, b)) où min(p,q) est le minimum des variables p et q, TX(m,b) est le seuil de masquage hybride du signal x[m] sur la trame m et la bande critique b, et TY(m,b) le seuil de masquage hybride du signal y[m] sur la trame m et la bande critique b. En variante le seuil de masquage hybride Smasquage(m,b) est pris égal au seuil de masquage hybride du signal x[m], ou au seuil de masquage hybride 20 du signal y[m], ces deux seuils étant très proches l'un de l'autre en pratique. Le calcul du seuil de masquage hybride TU(m,b)d'une trame m dans la bande critique b d'un signal audio donné u, sera détaillé plus loin en liaison avec la figure 4. En variante, le seuil de masquage Smasquage(m,b) est pris égal au 25 minimum des seuils de masquage calculés sur les signaux x[m] et y[m], soit en utilisant le modèle de seuil de masquage de J.D. Johnston dans son article "Transform coding of audio signals using perceptual noise criteria" du journal "IEEE Journal on selected areas in communications, vol.6, n 2, February 1988", soit en utilisant le seuil de masquage défini dans le modèle psychoacoustique numéro 1 de la norme ISO. Il est également possible, dans le procédé selon l'invention, de prendre le seuil de masquage Smasquage(m,b) égal au seuil de masquage de Johnston du signal x[m], ou au seuil de masquage de Johnston du signal y[m], ou au seuil de masquage ISO du signal x[m], ou encore au seuil de masquage ISO du signal y[m]. En pratique, on préfère utiliser le modèle hybride pour calculer le seuil de masquage Smasquage(m,b), car ce modèle, étant moins complexe en termes de calculs que le modèle ISO mais plus juste que le modèle de Johnston, est un compromis entre le modèle de Johnston et le modèle ISO. L'utilisation d'un seuil de masquage permet de considérer qu'une dégradation inférieure à ce seuil n'est pas ressentie par l'utilisateur et ne doit donc pas être comptabilisée dans les dégradations perçues, ce qui est pris en compte à l'étape a8. Dans une étape a5, on calcule les distances en valeur moyenne d,(m,b) et d,y(m,b) respectivement entre les densités de sonie du signal y[m] et les densités de sonie du signal x[m], et entre les densités de sonie du signal xb[m] et les densités de sonie du signal y[m]. Plus précisément, ces distances sont données pour chaque trame m et chaque bande critique b par les équations suivantes: d (m,b) _ (Sy (m,b) ù SX (m,b)) (m,b)_(Sxb(m,b)ùSy(m,b)), les valeurs des densités de sonie Sp (m, b) , SX (m, b) , et S (m, b) étant celles calculées à l'étape a3. Dans une étape a6, on effectue une partition des distances dä(m,b) ainsi calculées, ou plus précisément des doublets (m,b), par comparaison avec les seuils de masquage hybrides calculés à l'étape a4. On obtient ainsi trois sous-ensembles part(k), k étant un indice variant de 1 à 3, définis de la manière suivante: Les distances appartenant au sous- ensemble part(1) obéissent aux conditions suivantes: (dyx (m,b) > 0) & (dom (m, b) > Smasquage (m, b)) Les distances appartenant au sous-ensemble part(2) obéissent aux conditions suivantes: (dyx (m, b) > ûSmasquage (m, b)) & (dyx (m, b) L L LSX (m, b) * d p=1 b=1 mEp& (m,b)E part(1)& DAV(m)=0 P ( 18 / VA L L LsX (m, b) p=1 \,b=1 \,mEp ( ( P 18 ~ L LSX (m, b) * d,(m, b) p=1 b=1 mE p& (m,b)Epart(3)& DAV(m)=1 P ( 18 / VA L L LsX (m, b) p=1 0=1 \,mEp ( b // // LSX (m, b) * d ~ (m, b mE p& (m,b)E part(1)& DAV(m)=1 / ~ P ( 18 ( L L LsX (m, b) 18 L b=1 deg(3) = p=1 \,b=1 \,mE p ( ( P 18 L L LSX (m, b) *Id p=1 b=1 mEp& DAV ( m)=1 deg(4) = P( 18/ VA L L LsX (m, b) p=1 \,b=1 \,mE p Ces paramètres correspondent chacun à un type de dégradation, ce qui permet d'obtenir une note objective du signal traité plus proche des résultats des tests subjectifs que si l'on ne tenait compte que d'une dégradation globale due au bruit sur le signal traité. Ainsi: - Le paramètre deg(1) caractérise le bruit résiduel sur les trames sans activité vocale, - Le paramètre deg(2) caractérise les dégradations soustractives dues au bruit sur les trames avec activité vocale, ( / Le paramètre deg(3) caractérise les dégradations additives dues au bruit sur les trames avec activité vocale, Le paramètre deg(4) caractérise la dégradation globale due au bruit sur les trames avec activité vocale. Dans une étape a9, on classifie le signal traité en fonction des différents types de dégradations dues au bruit présentes dans le signal.Pour cela, on calcule pour chaque sous-ensemble part(k) défini à l'étape a6, une proportion "taille(k)" de doublets (m,b) pour lesquels les distances d,(m,b) appartiennent à ce sous-ensemble part(k). La proportion taille(k), k étant l'indice de sous-ensemble et donc variant de 1 à 3, est définie par l'équation suivante: nombre de doublets (m,b) tels que: dyx(m,b) E part(k) nombre de doublets (m,b) le nombre de doublets (m,b) étant dans cet exemple de réalisation égal à 250 trames m fois 18 bandes critiques b. On obtient ensuite la classe t de dégradation du signal traité en effectuant les tests suivants sur les proportions taille(1) et taille(3) précédemment obtenues: (taille(l) > 0,5) & (taille(3) 0,5) & (0,1 0,5) & (taille(3) > 0,5) t = 3 (taille(l) 0,5) = t = 6 Ainsi, si la proportion taille(1) est supérieure à 0,5, c'est-à-dire que la partition part(1) est majoritaire, ce qui correspond à une dégradation additive majoritaire, et si la proportion taille(3) est inférieure à 0,1, ce qui correspond à taille(k) = une dégradation soustractive minoritaire, alors le signal traité obtient la classe de dégradation 1. Il est à noter que les seuils utilisés pour définir ces proportions, valant ici 0,1 et 0,5, sont des exemples modifiables en fonction d'expériences supplémentaires permettant d'améliorer le procédé selon l'invention. La prise en compte de cette classification de la dégradation du signal traité dans le calcul de l'étape suivante permet d'obtenir une note objective du signal traité plus proche de la note subjective correspondante que si l'on ne tenait pas compte de cette classification. Dans une étape a10, le calcul d'une note objective intermédiaire NOS est obtenue par la combinaison linéaire suivante: / 4 NOS = Lco(i, t) * deg(i) +co(5,t)*Ecart_type(d1x(m,b))+ (1)(6, t) * Ecart _ type(d (m,b))+ (1)(7, t) * (dcxy )DA 17=1 + (1)(8, t) où: les paramètres deg(i) sont ceux obtenus à l'issue de l'étape a8, l'opérateur "Ecart_type(z(m,b))" désigne l'écart-type de la variable z(m,b) sur l'ensemble des trames m et des bandes critiques b, * symbolise l'opérateur de multiplication dans l'espace des nombres réels, + symbolise l'opérateur d'addition dans l'espace des nombres réels, d,(m,b) et d,y(m,b) sont les distances en valeur moyenne calculées à l'étape a5, (dc )DAV-1 désigne la distance cepstrale moyenne entre les signaux x[m] et y[m] calculée sur les trames de parole de ces signaux, c'est-à-dire la moyenne des distances cepstrales dc_xy[m] calculées sur les 25 trames de parole des signaux x[m] et y[m] à l'étape a3, les coefficients w(1,t) à w(8,t) sont des coefficients de pondération prédéfinis en fonction de chacune des six classes de dégradations t. Par exemple si la classe de dégradation t déterminée à l'étape a9 vaut 1, on utilise dans le calcul de la note NOS les coefficients w(1,1) à w(8,1). Ces coefficients ont été déterminés de manière à obtenir une corrélation maximale entre les données subjectives issues d'une base de données de tests subjectifs, et les notes objectives NOS calculées par cette combinaison linéaire en utilisant les signaux de tests, bruités et traités x[m], xb[m] et y[m] utilisés lors de ces mêmes tests subjectifs et représentatifs des six classes de dégradations définies à l'étape a9. La base de données de tests subjectifs est par exemple une base de données de notes obtenues avec des groupes d'auditeurs conformément à la "Recommandation UIT-T P.835", dans laquelle ces notes sont appelées notes "speech signal". Il est à noter que l'obtention des coefficients de pondération par l'utilisation d'une base de données de tests subjectifs n'est pas indispensable à chaque étape de calcul d'une note objective NOS. En effet, ces coefficients doivent être obtenus préalablement à la première utilisation du procédé, et peuvent être les mêmes pour toutes les utilisations du procédé. Ces coefficients sont néanmoins amenés à évoluer lorsque de nouvelles données subjectives viendront alimenter la base de données de tests subjectifs utilisée. Enfin dans une dernière étape a11, une note objective NOS MOS du signal traité sur l'échelle MOS est calculée en utilisant par exemple une fonction polynomiale d'ordre 3, suivant l'équation suivante: 4 NOS MOS = L X(i, t)(NOS)i-1 z-~ où les coefficients X(1,t) à X(4,t), sont déterminés pour chaque classe de dégradation t du signal traité de manière à ce que la note objective obtenue NOS_MOS caractérise le signal traité sur l'échelle MOS, c'est-à-dire sur une échelle de 1 à 5. Le fait d'utiliser une fonction polynomiale d'ordre 3 permet d'obtenir une note objective sur l'échelle MOS très proche de la note subjective MOS que donnerait un groupe d'auditeurs dans le cadre d'un test subjectif conforme à la "Recommandation UIT-T P.835". Selon un second mode de réalisation du procédé l'invention, la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit est évaluée de manière objective. On utilise le même environnement de test qu'à la figure 1, mais en ôtant le module MRB de réduction de bruit. La source de signaux audio SSA délivre un signal audio de test x(n) ne contenant que du signal utile, auquel est ajouté un signal de bruit prédéfini généré par la source de bruit SB, pour obtenir en sortie de l'opérateur d'addition AD un signal bruité xb(n). Le signal de test x(n) et le signal bruité xb(n) sont alors directement envoyés à l'entrée de l'équipement de test EQT mettant en ceuvre un procédé d'évaluation objective de la qualité perçue du signal audio dégradé xb(n) selon l'invention. Comme dans le premier mode de réalisation, les signaux x(n) et xb(n) sont supposés échantillonnés à la fréquence d'échantillonnage 8 kHz. L'équipement de test EQT délivre en sortie un résultat d'évaluation RES, qui est une note objective NOS_MOS de la qualité perçue du signal 20 audio dégradé xb(n). En référence à la figure 3, le procédé de calcul de la note objective NOS_MOS de la qualité perçue du signal audio dégradé xb(n) selon l'invention est représenté sous la forme d'un algorithme comportant des étapes b1 à b11. Ces étapes sont similaires aux étapes a1 à ail 25 précédemment décrites dans le premier mode de réalisation, et seront donc un peu moins détaillées. Il est en effet à noter que si l'on applique les étapes de calcul a1 à all avec le signal y(n) égal au signal xb(n) dans le cas du premier mode de réalisation, on aboutit au deuxième mode de réalisation. Dans une étape b1, les signaux x(n) et xb(n) sont découpés en trames 30 x[m] et xb[m] d'indice temporel m. Dans une étape b2, une détection d'activité vocale (DAV) est effectuée sur le signal de test x[m] de manière à déterminer si chaque trame respective courante d'indice m du signal bruité xb[m] est une trame contenant seulement du bruit ou une trame contenant de la parole. En sortie de l'étape b2, la variable DAV[m] représentée sur la figure 3, résultat de la détection d'activité vocale, vaut 1 pour les trames de parole des signaux x[m] et xb[m], et vaut 0 pour les trames de silence du signal x[m] et les trames de bruit du signal xb[m]. Dans la suite, on travaille sur un ensemble de trames. Par exemple si on utilise 8 secondes de signal de test échantillonné à 8kHz, on pourra travailler sur 250 trames x[m] de 256 échantillons de signal x(n). De plus les valeurs calculées le sont sur chaque trame m de cet ensemble de trames, et ont donc toutes un indice de trame m. Dans une étape b3, on calcule les densités de sonie Sx(m,b), et Sxb(m,b) des trames respectives x[m] et xb[m], b étant le numéro d'une des 18 bandes critiques considérées dans le domaine des Barks, ainsi que la distance cepstrale dc_xxb[m] entre les trames m des signaux x[m] et xb[m]. Dans une étape b4, on calcule pour chaque trame m et chaque bande critique b, les seuils de masquage hybrides des signaux x[m] et xb[m]. On obtient alors le seuil de masquage hybride global Smasquage(m,b) du signal bruité en prenant le minimum de ces seuils, suivant l'équation suivante: Smasquage(m,b) = min(Tx (m, b), Txb (m, b)) où min(p,q) est le minimum des variables p et q, Tx(m,b) est le seuil de masquage hybride du signal x[m] et T(m,b) le seuil de masquage hybride du signal xb[m]. En variante le seuil de masquage hybride Smasquage(m,b)est pris égal au seuil de masquage hybride du signal x[m], ou à celui du signal xb[m], ces deux seuils étant très proches l'un de l'autre en pratique. En autre variante, le seuil de masquage Smasquage(m,b) est pris égal au minimum des seuils de masquage de Johnston, ou au minimum des seuils de masquage ISO, des signaux x[m] et xb[m]. Il est également possible de choisir le seuil de masquage Smasquage(m,b) égal au seuil de masquage de Johnston ou au seuil de masquage ISO du signal x[m], ou encore au seuil de masquage de Johnston ou au seuil de masquage ISO du signal y[m]. Dans une étape b5, on calcule les distances en valeur moyenne (m,b) entre les densités de sonie du signal xb[m] et les densités de sonie du signal x[m]. Plus précisément, ces distances sont données pour chaque trame m et chaque bande critique b par les équations suivantes: dxbx (m, b) _ (S (m, b) ù SX (m, b)) les valeurs des densités de sonie SX(m,b) et Sxb(m,b)étant celles calculées à l'étape b3. Dans une étape b6, on effectue une partition des distances dxbX(m,b) ainsi calculées, ou plus précisément des doublets (m,b), par comparaison avec les seuils de masquage hybrides calculés à l'étape b4. On obtient ainsi trois sous-ensembles part(k), k étant un indice variant de 1 à 3, définis de la manière suivante: Les distances appartenant au sousensemble part(1) obéissent aux conditions suivantes: (dXbX (m, b) > 0) & (dXbX (m, b) > Smasquage (m, b)) Les distances appartenant au sous-ensemble part(2) obéissent aux conditions suivantes: 1 b)) (dXbX (m, b) > ùSmasquage (m, b)) & (dXbX (m, b) 0,5) & (taille(3) 0,5) & (0,1 0,5) & (taille(3) > 0,5) t = 3 (taille(l) 0,5) = t = 6 De manière similaire à l'étape a9, la prise en compte de cette classification de la dégradation du signal bruité dans le calcul de la note objective du signal taille(k) = bruité permet d'obtenir un résultat plus proche de la note subjective correspondante que si l'on ne tenait pas compte de cette classification. Dans une étape b10, le calcul d'une note objective intermédiaire NOS est obtenue par la combinaison linéaire suivante: / 4 NOS = L co (i, t) * deg(i) + co(5, t) * Ecart _ type(dxbx (m, b)) + + co(6, t) * (dCxxb )DAV=1 + co(7, t) où: les paramètres deg(i) sont ceux obtenus à l'issue de l'étape b8, l'opérateur "Ecart_type(z(m,b))" désigne l'écart-type de la variable z(m,b) sur l'ensemble des trames m et des bandes critiques b, 10 * symbolise l'opérateur de multiplication dans l'espace des nombres réels, + symbolise l'opérateur d'addition dans l'espace des nombres réels, dxbx(m,b) sont des distances en valeur moyenne calculées à l'étape b5, 15 (dc )DAV=1 désigne la distance cepstrale moyenne entre les signaux x[m] et xb[m] calculée sur les trames de parole de ces signaux, les coefficients w(1,t) à w(7,t) sont des coefficients de pondération prédéfinis en fonction de chacune des six classes de dégradations t. Ces coefficients ont été déterminés de manière à obtenir une corrélation 20 maximale entre les données subjectives issues d'une base de données de tests subjectifs, et les notes objectives NOS calculées par cette combinaison linéaire en utilisant les signaux de tests x[m] et les signaux bruités xb[m] utilisés lors de ces mêmes tests subjectifs et représentatifs des six classes de dégradations définies à l'étape b9. Tout comme pour l'étape a10, l'obtention 25 des coefficients de pondération par l'utilisation d'une base de données de tests subjectifs n'est pas indispensable à chaque étape de calcul d'une note objective NOS.5 Enfin dans une dernière étape b11, une note objective NOS MOS du signal bruité sur l'échelle MOS est calculée en utilisant par exemple une fonction polynomiale d'ordre 3, suivant l'équation suivante: 4 NOS MOS = LX (i,t)(NOS)i-1 z-~ où les coefficients X(1,t) à X(4,t), sont déterminés pour chaque classe de dégradation t du signal bruité de manière à ce que la note objective obtenue NOS_MOS caractérise le signal bruité sur l'échelle MOS, c'est-à-dire sur une échelle de 1 à 5. Les calculs des densités de sonie et du seuil de masquage hybride d'une trame d'un signal audio, utilisés dans les étapes a3, a4, b3 et b4, ainsi que le calcul de la distance cepstrale entre deux trames de deux signaux audio, utilisé aux étapes a10 et b10, sont maintenant décrits en relation avec la figure 4, selon un mode de réalisation préféré de l'invention. Dans les étapes c1 à c10 représentées à la figure 4 et exposées ci-après: le calcul selon l'invention des densités de sonie Su( ,b) d'une trame d'indice m quelconque d'un signal audio donné u[m], comprend les étapes c1 à c6, le calcul selon l'invention du seuil de masquage hybride d'une trame d'indice m quelconque d'un signal audio donné u[m], comprend les étapes c1 à c5 et c7 à c9, et le calcul selon l'invention de la distance cepstrale dc_uv[m] entre une trame d'indice m quelconque d'un signal audio donné u[m] et la trame d'indice m d'un autre signal audio donné v[m], comprend les étapes c1 et c10. Dans ce qui suit, on considère une trame d'indice m quelconque d'un signal u[m], et la trame m d'un signal v[m], sachant que tout ou partie des 25 trames des signaux considérés subissent le même traitement. Les signaux u[m] et v[m] représentent n'importe lesquels des signaux x[m], xb[m], ou y[m] définis plus haut. A l'étape cl, on applique aux trames d'indice m des signaux u[m] et v[m] un fenêtrage, par exemple un fenêtrage de type Nanning, Hamming ou équivalent. On obtient alors deux trames fenêtrées u_w[m] et v w[m]. A l'issue de l'étape cl, par exemple lors de l'étape a3 pour le calcul de la distance cepstrale de xy[m], on passe à l'étape c10, puis à l'étape c2 pour le calcul des densités de sonie et des seuils de masquage hybrides des signaux x[m] et y[m], nécessaire à l'étape a3. En revanche pour le signal xb[m] lors de l'étape a3 on passe par exemple directement de l'étape cl à l'étape c2 pour le calcul des densités de sonie du signal xb[m] sur la trame d'indice m. A l'étape suivante c2, on applique à la trame fenêtrée u_w[m], une transformée de Fourier rapide (FFT) et on obtient en conséquence une trame correspondante U(m,f) dans le domaine fréquentiel. A l'étape suivante c3, on calcule la densité spectrale de puissance yu(m,f) de la trame U(m,f). Un tel calcul est connu de l'homme du métier et ne sera pas, par conséquent, détaillé ici. A l'étape c4, on applique à la densité spectrale de puissance yU(m,f) obtenue à l'étape précédente, une conversion de l'axe des fréquences à l'échelle des Barks, et on obtient en conséquence une densité spectrale de puissance, Bu(m,b), sur l'échelle des Barks, appelée aussi spectre de Bark. Pour une fréquence d'échantillonnage de 8kHz, 18 bandes critiques doivent être considérées. Ce type de conversion est connu de l'homme du métier, le principe de cette conversion Hertz/Bark consiste à additionner toutes les contributions fréquentielles présentes dans la bande critique considérée de l'échelle des Barks. Ensuite, à l'étape c5, on applique à la densité spectrale de puissance sur l'échelle des Barks, Bu(m,b), une convolution avec la fonction d'étalement couramment utilisée en psychoacoustique, et on obtient en conséquence une densité spectrale étalée sur l'échelle des Barks, notée Eu(m,b) . Cette fonction d'étalement a été formulée mathématiquement et une expression possible est: 10 log 10(E(b)) =15.81 + 7.5 * (b + 0.474) -17.5 * .J(1 + (b + 0.474)2) où E(b) est la fonction d'étalement appliquée à la bande critique b considérée dans l'échelle des Barks et * symbolise l'opérateur de multiplication dans l'espace des nombres réels. Cette étape permet de prendre en compte l'interaction des bandes critiques adjacentes. A l'issue de l'étape c5, par exemple lors de l'étape a3 pour les signaux x[m] et y[m], on passe aux étapes c7 à c9 pour le calcul des seuils de masquage hybrides des signaux x[m] et y[m], puis à l'étape c6 pour le calcul des densités de sonie de ces signaux, puisque pour ces deux signaux les deux calculs sont nécessaires. En revanche lors de l'étape a3 pour le signal xb[m] on passe par exemple directement à l'étape c6 pour le calcul des densités de sonie. A l'étape c6, on convertit la densité spectrale étalée EU(m,b)obtenue précédemment en densités de sonie exprimées en sones. Pour cela, on opère une calibration de la densité spectrale étalée sur l'échelle des Barks, Eu(m,b), par les facteurs respectifs d'échelonnement en puissance et d'échelonnement en sonie couramment utilisés en psychoacoustique. Le document "Recommandation UIT- T P.862", sections 10.2.1.3 et 10.2.1.4, donne un exemple d'une telle calibration par les facteurs précités. On convertit ensuite sur l'échelle des phones la grandeur obtenue. La conversion sur l'échelle des phones est effectuée en s'appuyant sur les courbes d'isosonie (courbes de Fletcher) conformément à la norme NF ISO 226 "Lignes isosoniques normales". On effectue alors une conversion sur l'échelle des sones de la grandeur précédemment convertie en phones. La conversion en sones est effectuée conformément à la loi de Zwicker selon laquelle : N(phone)ù40 N(sone) = 10 Pour obtenir plus d'information sur la conversion phone/sone, on pourra se reporter au document "PSYCHOACOUSTIQUE, L'oreille récepteur d'information", de E. Zwicker et R. Feldtkeller, édition Masson, 1981. A l'issue de l'étape c6, on dispose d'autant de valeurs de densité de sonie, S(m,b), de la trame d'indice m pour la bande critique b, que de bandes critiques considérées dans l'échelle des Barks , b étant l'indice de bande critique. Cette dernière étape c6 de calcul de densités de sonie correspond à une conversion du domaine des Barks vers le domaine des Sones, permettant de calculer une intensité subjective, c'est-à-dire telle que perçue par l'oreille humaine. A l'étape c7, le coefficient de tonalité a(m) de la trame d'indice m est calculé selon l'équation suivante: / ( N1 rYU (m, f)-\1/ N f= 10*logl0 1 N-1 LYU (m, f ) N f=o a( m) _ où * symbolise l'opérateur de multiplication dans l'espace des nombres réels, f représente l'indice fréquentiel de la densité spectrale de puissance, et N désigne la taille de la transformée de Fourier rapide. Ce calcul est effectué selon le principe défini par J.D. Johnston dans son article "Transform coding of audio signals using perceptual noise criteria" du journal "IEEE Journal on selected areas in communications, vol.6, n 2, February 1988". Le coefficient de tonalité a d'un signal de base est une mesure permettant de montrer si certaines fréquences pures ressortent de ce signal. Il est équivalent à une densité tonale. En effet, plus le coefficient de tonalité a û 60 est proche de 0, plus le signal est assimilé à du bruit. A l'inverse, plus le coefficient de tonalité a est proche de 1, plus le signal est à composante tonale majoritaire. Un coefficient de tonalité a proche de 1 atteste donc de la présence de signal utile, ou signal de parole. A l'étape suivante c8, on calcule des seuils de correction O(m,b) pour chaque bande critique b de la trame m, permettant de prendre en compte l'asymétrie entre le masquage d'une tonale par un bruit et d'un bruit par une tonale. Le niveau de correction appliquée au spectre étalé dépend ainsi de la nature harmonique ou non du signal qui est déterminée grâce au coefficient de tonalité a(m) précédemment calculé. Une expression des seuils de correction O(m,b) selon l'invention est donnée par la formule: O(m, b) = a (m)TMNIso (b) + (1ù a (m))NMT1so (b) où a(m) est le coefficient de tonalité calculé à l'étape c7, TMNISO(b), d'après l'anglais "Tone Masking Noise", est la valeur corrective en décibels à appliquer pour la bande critique b dans le cas d'une tonale masquant un bruit, selon le modèle psychoacoustique numéro 1 de la norme ISO, d'après l'anglais "International Standard Organisation", utilisé dans le codage "MPEG-2 ISO/MPEG IS-11172", et NMTISO(b), d'après l'anglais " Noise Masking Tone", est la valeur corrective en décibels à appliquer pour la bande critique b dans le cas d'un bruit masquant une tonale, selon ce même modèle psychoacoustique. A l'étape suivante c9, on calcule les seuils de masquage hybrides pour chaque bande critique b sur la trame du signal u[m]. Les seuils de masquage hybrides T(m, b) sont donnés par l'équation suivante: TU (m, b) = min((EU (m, b) ù O(m, b)), R (b)) Où - min(p,q) est le minimum des variables p et q, EU(m,b)est la densité spectrale étalée calculée à l'étape c5, - O(m,b) est le seuil de correction calculé à l'étape c8 pour la bande critique b, - (3(b) est le seuil absolu d'audition pour la bande critique b. Le calcul des seuils de masquage hybrides Tu(m,b)selon l'invention utilise un modèle hybride entre le modèle psychoacoustique numéro 1 de la norme ISO et le modèle de Johnston, décrit dans l'article cité plus haut, dans la mesure où le coefficient de tonalité utilisé est celui défini dans le modèle de Johnston tandis que les valeurs correctives TMNIso(b) et NMTI,o(b)utilisées sont celles définies dans le modèle de la norme ISO. Ceci permet de s'affranchir de la complexité arithmétique du calcul du coefficient de tonalité selon le modèle de la norme ISO, qui diffère pour chaque bande critique b. La charge de calculs du procédé selon l'invention s'en trouve ainsi allégée. Pour plus d'informations sur le calcul de ces seuils de masquage hybrides, on pourra se reporter à la thèse de Valérie Turbin présentée au Centre National d'Etudes des Télécommunications en décembre 1998 et intitulée "Combinaison du filtrage adaptatif et du filtrage optimal pour réaliser l'annulation d'écho acoustique dans le contexte de téléconférence". Enfin à l'étape c10 la distance cepstrale dc_uv[m] est calculée. Pour cela on calcule les coefficients cepstraux {c;} et {c';} respectivement de la trame d'indice m du signal u[m] et de la trame d'indice m du signal v[m], donnés par les équations suivantes: i-1 i ù ci_kak et ci = c_i k V I>O, c'i = ùa'i ùL 1û7 'i_k a'k et c'i = k=1 co =1og(6 2) k=1 c'o =1og(6'2 ) où les coefficients {a;} et {a';} sont les coefficients de prédiction linéaire de l'analyse LPC, d'après l'anglais "Linear Predictive Coding", d'ordre 10, calculés respectivement sur la trame d'indice m du signal u[m] et sur la trame d'indice m du signal v[m] 62 est la puissance du signal u[m] mesurée sur la trame d'indice m du signal u[m] 6'2 est la puissance du signal v[m] mesurée sur la trame d'indice m du signal v[m] La distance cepstrale dc_uv[m] est alors calculée par la formule suivante: N de _ uv[m] = L (ci û c'i )2 i=-N le nombre N étant pris égal au double de l'ordre du modèle auto-régressif de l'analyse LPC. Dans la pratique, la différence d'énergie (co-c'o)2 ne sera pas prise en compte dans le calcul, car peu significative sur le plan perceptif. II est à noter qu'aux étapes al0 et b10, on calcule la moyenne des distances cepstrales dc_xy[m] et dc_xxb[m]. En effet, par exemple la distance cepstrale au cours du temps dc_xy[m] permet de visualiser la distribution temporelle des dégradations du signal traité y[m] par rapport au signal de test x[m]. La moyenne (dcx, )DAV=1 des distances cepstrales dc_xy[m] sur les trames de parole permet d'obtenir une note unique pour le signal traité y[m]. Pour plus de détail sur le calcul et la signification de la distance cepstrale, on pourra se reporter à la thèse de Christophe Veaux, présentée à I'Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications le 20 janvier 2005 et intitulée "Etude de traitements en réception pour l'amélioration de la qualité de la parole ". Il est de plus à noter que dans les modes de réalisation du procédé selon l'invention précédemment décrits, l'ordre des étapes al à al l et b1 à b11 est donné à titre d'exemple. Cet ordre est en effet modifiable suivant que 31 les résultats obtenus à l'issue d'une étape sont réutilisés à l'étape suivante ou à une étape plus en aval, ce qui permet de produire encore plusieurs variantes de réalisation. Ainsi le résultat de la détection d'activité vocale à l'étape a2 n'est utilisée qu'à partir de l'étape a8, le calcul du seuil de masquage à l'étape a4 n'est utilisé qu'à l'étape a6, le calcul de la distance cepstrale entre les signaux x[m] et y[m] à l'étape a3 n'est utilisé qu'à l'étape al0, et l'étape a9 est indépendante des étapes a7 et a8. Dans une variante du premier mode de réalisation du procédé selon l'invention, on a donc des étapes par exemple ordonnées suivant la liste {al, a3, a5, a4, a6, a9, a7, a2, a8, al0, al l}, avec le calcul de la distance cepstrale entre les signaux x[m] et y[m] qui est effectué à l'étape al0 au lieu de l'être à l'étape a3. REVENDICATIONS 1. Procédé de calcul d'une note objective (NOS) de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit et traité par une fonction de réduction de bruit, ledit procédé comprenant une étape préalable d'obtention d'un signal audio prédéfini de test (x[m]) contenant un signal utile dépourvu de bruit, d'un signal bruité (xb[m]), obtenu en additionnant un signal de bruit prédéfini au signal de test (x[m]), et d'un signal traité (y[m]), obtenu par application de la fonction de réduction de bruit au signal bruité (xb[m]), ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte: une étape (a5) de mesure de distances (d,(m,b) ) entre des densités de sonie calculées sur le signal traité (y[m]) et des densités de sonie calculées sur le signal de test (x[m]), et une étape (a6) de comparaison desdites distances (dä(m,b) ) avec des seuils de masquage (Smasquage(m,b)) calculés sur au moins un des signaux de test (x[m]) et traité (y[m]). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : Détection (a2) d'activité vocale sur le signal de test (x[m]), Calcul (a3) de densités de sonie sur le signal traité (y[m]), le signal bruité (xb[m]) et le signal de test (x[m]), Calcul (a4) sur au moins un des signaux traité (y[m]) et de test (x[m]), de seuils de masquage (Smasquage(m,b)), Calcul (a5) de distances ((d,(m,b) )) entre lesdites densités de sonie du signal traité (y[m]) et lesdites densités de sonie du signal de test (x[m]), ainsi que de distances (d,y(m,b)) entre lesdites densités desonie du signal traité (y[m]) et lesdites densités de sonie du signal bruité (xb[m]), Partition (a6) des distances ((d,(m,b) )) ainsi calculées entre lesdites densités de sonie du signal traité (y[m]) et lesdites densités de sonie du signal de test (x[m]) par comparaison avec lesdits seuils de masquage ( Smasquage (m, b) ), Calcul (a8) de moyennes des distances ((d,(m,b) )) ainsi partitionnées en fonction de ladite partition et du résultat de la détection d'activité vocale (DAV[m]), afin d'obtenir des paramètres (deg(1), deg(2), deg(3), deg(4)) caractéristiques de différents types de dégradations dues au bruit dans le signal traité (y[m]), Calcul (a10) d'une note objective du signal traité (y[m]), utilisant les paramètres (deg(1), deg(2), deg(3), deg(4)) ainsi obtenus, les distances ((d,(m,b)),dxbY(m,b)) calculées à l'étape (a5) de calcul de distances, et des données subjectives issues d'une base de données de tests. 3. Procédé de calcul d'une note objective (NOS) de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit, ledit procédé comprenant une étape préalable d'obtention d'un signal audio prédéfini de test (x[m]) contenant un signal utile dépourvu de bruit et d'un signal bruité (xb[m]), obtenu en additionnant un signal de bruit prédéfini au signal de test (x[m]), ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte: une étape (b5) de mesure de distances (d(m,b)) entre des densités de sonie calculées sur le signal bruité (xb[m]) et des densités de sonie calculées sur le signal de test (x[m]), et une étape (b6) de comparaison desdites distances (d(m,b)) avec des seuils de masquage (Smasquage(m,b)) calculés sur au moins un des signaux bruité (xb[m]) et de test (x[m]). 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de : Détection (b2) d'activité vocale sur le signal de test (x[m]), Calcul (b3) de densités de sonie sur le signal bruité (xb[m]) et le signal de test (x[m]), Calcul (b4) sur au moins un des signaux bruité (xb[m]) et de test (x[m]), de seuils de masquage (Smasquage(m,b)), Calcul (b5) de distances (d(m,b)) entre lesdites densités de sonie du signal de test (x[m]) et lesdites densités de sonie du signal bruité (xb[m]), Partition (b6) des distances (dxbX(m,b)) ainsi calculées par comparaison avec lesdits seuils de masquage (Smasquage(m,b)), Calcul (b8) de moyennes des distances (d,X(m,b)) ainsi partitionnées en fonction de ladite partition et du résultat de la détection d'activité vocale (DAV[m]), afin d'obtenir des paramètres (deg(1), deg(2), deg(3), deg(4)) caractéristiques de différents types de dégradations dues au bruit dans le signal bruité (xb[m]), Calcul (b10) d'une note objective (NOS) du signal bruité (xb[m]), utilisant les paramètres (deg(1), deg(2), deg(3), deg(4)) ainsi obtenus, les distances (d(m,b)) ainsi calculées, et des données subjectives issues d'une base de données de tests. 5. Procédé selon la revendication 2 ou 4, caractérisé en ce que l'étape (a6, b6) de partition est suivie d'une étape de classification (a9, b9) du signal audio dégradé en fonction des types de dégradations présents dans ledit signal, le calcul de la note objective (NOS) tenant compte de cette classification (t). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2, 4 ou 5, caractérisé en ce que l'étape (a8, b8) de calcul de moyennes est précédée d'une étape (a7, b7) de changement de cadence de trames. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2, 4, 5 ou 6, caractérisé en ce que l'étape de calcul (a10, b10) de la note objective (NOS) est suivie d'une étape (a11, b11) de calcul d'une note objective (NOS_MOS) sur l'échelle MOS de la qualité perçue du signal audio dégradé par la présence de bruit. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2, 4, 5, 6 ou 7, caractérisé en ce que le calcul des seuils de masquage (Smasquage(m,b)) d'une trame du signal audio utilise un modèle hybride entre le modèle de masquage de Johnston et le modèle de masquage ISO, d'après l'anglais "International 15 Standard Organisation". 9. Equipement de test destiné à évaluer une note objective (NOS) de la qualité perçue d'un signal audio dégradé par la présence de bruit, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens adaptés à mettre en ceuvre un procédé 20 selon l'une quelconque des revendications 1 à 8. 10. Programme d'ordinateur sur un support d'informations, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions adaptées à la mise en ceuvre d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est 25 chargé et exécuté dans un système informatique.