Brevet FR2927461A1 — publié le 20090814

Procédé, dispositif et programme d'ordinateur pour la recherche de mots-clés dans un signal de parole L'invention se rapporte au domaine de l'identification de mots-clés dans un signal de parole. Lorsqu'une personne prononce une phrase, elle génère un signal acoustique. Ce signal acoustique peut être transformé en signal électrique pour être traité. Néanmoins, dans la suite de la description, on utilisera le terme � signal acoustique �, � signal de parole � ou � phrase prononcée � pour désigner tout signal représentatif du signal acoustique. On peut chercher à reconnaître les mots prononcés en procédant par recherche de mots-clés dans le signal de parole, par exemple selon un procédé STD (de l'anglais � Spoken Term Detection �). Par exemple, on peut chercher à détecter et localiser toutes les occurrences de prononciation d'un mot-clé dans le signal de parole émis par un présentateur de journal télévisé. Le mot-clé peut être saisi de façon textuelle par un utilisateur. Une approche connue consiste à utiliser un procédé de reconnaissance automatique de la parole à grand vocabulaire ou LVCSR (de l'anglais � Large Vocabulary Continuous Speech Recognizer �), pour transcrire le signal de parole en un texte. Une recherche textuelle classique est ensuite effectuée pour identifier le ou les mot(s)-clé(s) recherché(s) dans le texte. Toutefois, les procédés LVCSR conduisent à un taux d'erreurs non négligeable, par exemple de 15 à 20%. En outre, les procédés LVCSR utilisent des dictionnaires fermés, ce qui constitue une limite, même si certains dictionnaires peuvent présenter un nombre d'entrées relativement élevé, de l'ordre de 70000 actuellement. En effet, une requête formulée par un utilisateur peut contenir un ou plusieurs mot(s)-clé(s) n'appartenant pas au dictionnaire. Ces mots-clés sont dits hors vocabulaire ou 00V (de l'anglais � Out Of Vocabulary �). Un mot-clé 00V contenu dans un signal de parole est donc absent de la transcription de ce signal de parole. De plus, ces mots 00V, qui peuvent comprendre par exemple des noms propres, sont en général porteurs d'informations et peuvent être prioritairement recherchés en tant que mots-clés. Le traitement des mots- clés 00V représente donc un réel défi dans le domaine de la STD. Une autre approche, basée sur une recherche phonétique, permet de prendre en considération les mots-clés 00V. Cette approche utilise une représentation du signal de parole en unités sous-lexicales, par exemple en phonèmes. Ces unités sous-lexicales sont plus courtes que la plupart des mots et peuvent être combinées de façon à représenter n'importe quel mot-clé. La représentation en unités sous-lexicales peut être obtenue par exemple par décodage du signal de parole en séquence de phonèmes ou en treillis de phonèmes, ou bien encore en phonétisant une transcription textuelle du signal de parole obtenue par LVCSR. La recherche d'un mot-clé est alors effectuée en utilisant une représentation en unités sous-lexicales de ce mot-clé d'une part, et la représentation du signal de parole en unités sous-lexicales d'autre part. Cependant, une telle recherche basée sur des représentations en unités sous-lexicales est susceptible de générer des fausses alarmes, en particulier pour des mots-clés relativement courts. Il existe donc un besoin d'amélioration de la fiabilité des recherches basées sur des représentations en unités sous-lexicales. Selon un premier aspect, l'invention a pour objet un procédé d'identification d'au moins un mot- clé dans un signal de parole, comportant, 25 pour chaque mot-clé, une étape consistant à: a/ effectuer une recherche d'une suite d'unités sous-lexicales, dite requête, obtenue par conversion du mot-clé, dans une séquence d'unités sous-lexicales obtenue par conversion du signal de parole. Le procédé comporte en outre les étapes consistant à : 30 b/ détecter des marques de segmentation, dites frontières, dans le signal de parole, et c/ utiliser les frontières détectées à l'étape b/ pour valider ou infirmer les résultats de la recherche de l'étape a/. Cette prise en compte des frontières du signal de parole permet de rejeter au moins une partie des résultats de la recherche qui correspondraient à de fausses alarmes. On contraint ainsi les résultats de la recherche basée sur des représentations en unités sous-lexicales à rester cohérents avec les résultats de la détection de frontières. La recherche de l'étape a/ peut permettre d'identifier une (ou plusieurs) sous-séquence d'unités sous-lexicales de la séquence correspondant au signal de parole, cette sous-séquence identifiée, dite sous- séquence candidate ou détection, concordant avec la requête. Par exemple, les frontières détectées peuvent comprendre des frontières de mots. Si une détection est exactement encadrée par deux frontières de mots consécutives, on peut penser que cette détection correspond effectivement à un mot et la détection est retenue. En revanche, si par exemple les frontières de mots qui encadrent une détection sont relativement éloignées de cette détection, la détection correspond probablement à une partie seulement d'un mot prononcé, et la détection est rejetée. Les unités sous-lexicales peuvent par exemple comprendre des phones, des phonèmes, des diphones, des syllabes, ou autre. Les segments détectés peuvent être des mots, des groupes de souffle, des phrases ou autre. Les marques de segmentation, ou frontières, peuvent comprendre des frontières de mots, de phrase ou autre. Avantageusement, le procédé peut comprendre une étape de transcription du signal de parole à l'aide d'un dictionnaire. La transcription peut être effectuée suivant un procédé LVCSR, en utilisant par exemple un logiciel LVCSR existant. La transcription ainsi obtenue peut être utilisée pour l'étape b/ de détection de frontières. Cette étape b/ est ainsi mise en oeuvre relativement simplement. L'invention n'est bien entendu pas limitée par l'utilisation d'une transcription du signal de parole pour détecter les frontières. Avantageusement, la transcription obtenue peut être utilisée pour la conversion du signal de parole. Par exemple, le signal de parole est d'abord transcrit et la transcription textuelle du signal de parole ainsi obtenue, par exemple par LVCSR, est ensuite transformée en une séquence d'unités sous-lexicales. La conversion du signal de parole est ainsi effectuée de façon relativement fiable, la transcription pouvant être mise en oeuvre par le biais d'un logiciel connu, et avec un taux d'erreur relativement faible. Bien entendu, l'invention n'est en rien limitée par cette étape de transcription pour réaliser la conversion du signal de parole. Par exemple, on peut prévoir d'effectuer des conversions du signal de parole directement en phonèmes. On peut prévoir de rechercher un ou plusieurs mot(s)-clé(s). Le nombre de mots-clés peut être relativement élevé. Les termes � mot � et � mot-clé � désignent à la fois des mots au sens habituel du terme et des locutions, c'est à dire des suites de mots formant des unités de sens. Avantageusement, le procédé comporte une étape de recherche textuelle dans la transcription du signal de parole. La recherche peut porter sur le même mot-clé que pour la recherche à base d'unités sous-lexicales, ou pour un autre mot-clé. Les résultats de la recherche textuelle peuvent être combinés aux résultats de la recherche de l'étape a/. On peut ainsi bénéficier à la fois de la relativement bonne précision de la recherche textuelle et de la capacité à traiter les mots-clés 00V de la recherche basée sur les unités sous-lexicales. Le procédé peut ainsi comprendre une étape de transcription du signal de parole, dont les résultats peuvent être utilisés pour l'étape b/ de détection de frontière, pour la conversion du signal de parole, et/ou pour une recherche textuelle. Néanmoins, le procédé selon un aspect de l'invention peut tout à fait être mis en oeuvre sans aucune transcription du signal de parole. Avantageusement, pour chaque détection ou sous-séquence candidate obtenue à l'étape a/ de recherche, on estime un score. L'estimation d'un score peut permettre de nuancer la prise en compte des frontières de mots. On peut décider de conserver ou de rejeter une sous-séquence candidate selon la valeur du score correspondant. Par exemple, on peut ne conserver que les détections dont le score dépasse un certain seuil ou est en dessous d'un certain seuil. Par exemple, si plusieurs mots-clés sont recherchés, les différentes étapes de recherche peuvent conduire à associer à des mots-clés différents une même sous-séquence ou des sous-séquences se recouvrant au moins en partie. On peut alors prévoir de calculer un score pour chaque sous-séquence et pour chacun de ces mots-clés, et de choisir l'association sousséquence/mot-clé correspondant au score le plus faible. L'invention n'est en rien limitée par cette étape d'estimation d'un score. On peut par exemple prévoir de conserver une détection seulement si la première unité sous-lexicale de cette détection vient immédiatement après une frontière de mot et si la dernière unité sous-lexicale de cette détection est immédiatement suivie par une frontière de mot. Avantageusement, pour chaque détection, le score est estimé à partir d'au moins une distance correspondant à cette détection. Ce paramètre de distance peut être obtenu à l'étape a/ de recherche et caractérise l'alignement entre la sous-séquence candidate et la suite d'unités sous-lexicales correspondant au mot-clé. Ainsi, l'alignement est pris en compte pour décider de conserver ou de rejeter telle ou telle détection. Alternativement, le score peut ne pas tenir compte de l'alignement entre la détection et le mot-clé recherché. Avantageusement et de façon non limitative, le score est estimé à partir d'un nombre d'unités sous-lexicales obtenu par la soustraction du nombre d'unités sous-lexicales de la détection, au nombre d'unités lexicales comprises entre la frontière précédent immédiatement la détection et la frontière suivant immédiatement la détection. Si la première unité sous-lexicale de la détection vient immédiatement après une frontière de mot et la dernière unité sous-lexicale de cette détection est immédiatement suivie par une frontière de mot, ce nombre est nul. En revanche, si par exemple la détection fait partie d'un mot plus long, ce nombre peut avoir une valeur relativement élevée. On prend ainsi en compte le fait que la détection coïncide plus ou moins bien avec un mot prononcé, dans le cas de frontières de mots. Avantageusement et de façon non limitative, le score est estimé à partir d'un résultat d'une comparaison entre le nombre de frontières, par exemple des frontières de mots, à l'intérieur de la suite d'unités sous-lexicales recherchée et le nombre de frontières de la détection. Si ces nombres de frontières sont différents, la détection risque d'être rejetée. Par exemple, si la détection recouvre (au moins partiellement) plus d'un mot, alors que le mot-clé correspond à un seul mot, la détection risque d'être rejetée. La détection risque également d'être rejetée si la détection, correspondant par exemple au mot prononcé � jambon �, recouvre un seul mot, alors que le mot-clé, par exemple � Jean Bon � correspond à deux mots. Il est rappelé que dans la présente description, le terme � mot � désigne à la fois un mot isolé et une locution. Avantageusement et de façon non limitative, le score est estimé à partir du nombre d'unités sous-lexicales de la détection. En effet, plus ce nombre est faible, plus le risque de fausse alarme est élevé. En revanche, si la détection est relativement longue, les résultats de la recherche ont de bonnes chances d'être corrects. On notera que l'invention n'est limitée par l'ordre des étapes que dans la mesure où cet ordre est nécessaire à la mise en oeuvre du procédé. Par exemple, l'étape b/ peut être effectuée avant l'étape a/. Selon un autre aspect, l'invention a pour objet un programme d'ordinateur, le programme d'ordinateur étant destiné à être stocké dans une mémoire d'un dispositif d'identification de mots-clés dans un signal de parole, et/ou stocké sur un support mémoire destiné à coopérer avec un lecteur de l'unité centrale de ce dispositif et/ou téléchargé via un réseau de télécommunication, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon un aspect de l'invention, lorsque les instructions sont exécutées par un processeur de ce dispositif. Selon encore un autre aspect, l'invention a pour objet un dispositif d'identification d'au moins un mot-clé dans un signal de parole, comprenant: - des moyens de recherche automatique pour effectuer une recherche d'au moins une suite d'unités sous-lexicales respectivement obtenue par conversion du au moins un mot-clé, dans une séquence d'unités sous-lexicales obtenue par conversion du signal de parole, - des moyens de détection pour détecter des marques de segmentation du signal de parole, -des moyens de traitement reliés aux moyens de détection et aux moyens de recherche automatique, pour valider ou infirmer les résultats de la recherche en utilisant les marques de segmentation obtenues des moyens de détection. Les moyens de recherche automatique, les moyens de détection et les moyens de traitement peuvent être intégrés dans une même puce électronique, par exemple un processeur, un microprocesseur, un DSP (de l'anglais � Digital Signal Processor �) ou autre. Le dispositif peut en outre comporter tout autre moyen pour la mise en oeuvre du procédé selon l'un des modes de réalisation de l'invention. Le dispositif d'identification d'au moins un mot-clé dans un signal de parole peut comprendre un ordinateur, un terminal, un serveur éventuellement distant, une puce ou autre. Le signal de parole peut par exemple être mémorisé sous différents supports, comme un CD (de l'anglais � Compact Disc �) ou autre. L'invention trouve une application particulièrement avantageuse dans le domaine de la reconnaissance de parole spontanée, dans lequel l'utilisateur bénéficie d'une totale liberté de parole, mais n'est bien entendu pas limitée à ce domaine. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description détaillée ci-après, faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : - La figure 1 montre un exemple de dispositif d'identification de mots-clés dans un signal de parole selon une réalisation de la présente invention. - La figure 2 montre un exemple d'architecture d'un dispositif d'identification de mots-clés selon un mode de réalisation de la présente invention. - La figure 3 est un organigramme d'un exemple de procédé de d'identification de mots-clés dans un signal de parole, mis en oeuvre dans un dispositif selon le mode de réalisation de la figure 2. - La figure 4 montre un exemple de portion de séquence d'unités sous-lexicales incluant une détection, selon un mode de réalisation de l'invention. - La figure 5 est un organigramme d'un exemple de procédé d'identification de mots-clés dans un signal de parole, selon un mode de réalisation de la présente invention. - La figure 6 est un organigramme d'un exemple de procédé d'identification de mots-clés dans un signal de parole selon un autre mode réalisation de la présente invention. Des références identiques désignent des objets identiques ou similaires d'une figure à l'autre. On se réfère tout d'abord à la figure 1, sur laquelle un dispositif d'identification de mots-clés dans un signal de parole 1 comprend une unité centrale 2. Des moyens d'enregistrement d'un signal acoustique, par exemple un microphone 13, communiquent avec des moyens de traitement des signaux acoustiques, par exemple une carte son 7. La carte son 7 permet d'obtenir un signal présentant un format adapté pour un traitement par un microprocesseur 8. Un programme d'ordinateur d'identification de mots-clés dans un signal de parole peut être stocké dans une mémoire, par exemple un disque dur 6. Lors de l'exécution de ce programme d'ordinateur par le microprocesseur 8, le programme d'ordinateur ainsi que le signal représentatif du signal acoustique peuvent être momentanément stockés dans une mémoire vive 9 communiquant avec le microprocesseur 8. Le programme d'ordinateur peut également être stocké sur un support mémoire, par exemple une disquette ou un CD-ROM, destiné à coopérer avec un lecteur, par exemple un lecteur de disquettes 10a ou un lecteur de CD-ROM 10b. Le programme d'ordinateur peut également être téléchargé via un réseau de télécommunication, par exemple Internet, représenté sur la figure 1 par la référence 12. Un modem 11 peut être utilisé à cet effet. Le dispositif 1 peut également comprendre des périphériques. On peut citer à titre d'exemple un écran 3, un clavier 4 et une souris 5. La figure 2 montre un exemple d'architecture d'un dispositif d'identification de mots-clés dans un signal de parole selon un mode de réalisation de l'invention. Des premiers moyens de conversion 21 permettent de convertir un signal de parole S(t), dit également document, en une séquence d'unités sous-lexicales P, par exemple une séquence de phonèmes. Les premiers moyens de conversion 21 peuvent comprendre des moyens de transcription LVCSR 22 ainsi que des moyens de phonétisation 23. Les moyens de transcription LVCSR 22 sont agencés pour effectuer une transcription du signal de parole S(t) à l'aide d'un dictionnaire de par exemple 65000 entrées. La transcription T du signal de parole S(t) comprend des mots Wj correspondant au signal de parole S(t), et des indicateurs temporels tn, t(I)j. Par exemple, les indicateurs temporels peuvent comprendre, pour chaque mot de la transcription, un instant de début et une durée, ou bien un instant de début t(°)j et un instant de fin t(l)j. La variable j sert à indicer les mots de la transcription T. Les moyens de phonétisation 23 permettent d'obtenir une séquence de phonèmes P à partir de la transcription T en sortie des moyens de transcription LVCSR 22. Chaque mot Wi de la transcription T peut être phonétisé séparément, c'est-à-dire qu'aucun phonème de raccord n'est rajouté entre deux mots de la transcription T. On facilite ainsi la reconnaissance de mots-clés convertis en phonèmes parmi la séquence de phonèmes, dans la mesure où les mots-clés sont convertis de façon isolée, sans contexte particulier, par des deuxièmes moyens de conversion 24 décrits ci-dessous. Chaque mot Wi de la transcription T est phonétisé en ayant recours à la prononciation la plus probable de ce mot. La séquence de phonèmes P comporte, outre les phonèmes eux-mêmes p;, des indicateurs temporels t;. Chaque phonème peut ainsi être localisé dans le temps. Ces indicateurs temporels t; sont obtenus à partir de la transcription T. Cette transcription T comportant des indicateurs temporels tn, t(')j pour les mots seulement, on déduit les indicateurs temporels t; de séquence de phonèmes P par interpolation linéaire par exemple. On peut prendre en compte les périodes de silence si elles excèdent une certaine durée, par exemple 0,2 secondes. La variable i sert à indicer les phonèmes de la séquence P. Les premiers moyens de conversion 21 permettent ainsi d'obtenir une transcription T et une séquence de phonèmes P à partir du signal de parole S(t). Les deuxièmes moyens de conversion 24 permettent de convertir les mots-clés WQ en suite Wp de phonèmes p,. La variable I sert à indicer les 25 phonèmes de la suite Wp. Dans un mode de réalisation alternatif et non représenté, les deuxièmes moyens de conversion peuvent être confondus avec les moyens de phonétisation. Des moyens de recherche automatique 25, par exemple un DSP, 30 permettent d'effectuer une recherche de la suite Wp dans la séquence de phonèmes P. La recherche peut être effectuée en tenant compte ou en ne tenant pas compte des variantes de prononciations. Dans le premier cas, on peut se limiter aux prononciations les plus probables, dans la mesure où les moyens de phonétisation 23 ne prennent en compte que la prononciation la plus probable. Si un mot-clé est reconnu avec plusieurs prononciations possibles, dans une même sous-séquence de la séquence P, on ne conserve que la prononciation pour laquelle une mesure de distance caractérisant l'alignement est la plus faible. La recherche peut être effectuée en faisant des alignements entre la suite Wp et la séquence P, chaque alignement étant caractérisé par une distance. La distance peut être estimée comme une somme des coûts d'opérations, comme la substitution, l'insertion, la suppression, à effectuer pour faire concorder une partie de la séquence P et la suite Wp. Ces coûts peuvent être tirés de matrices préprogrammées, mémorisées par exemple dans des tables LUT (de l'anglais � Look-Up Table �). La recherche effectuée par les moyens 25 peut être une recherche phonétique, de type connu de l'homme du métier. La recherche conduit à obtenir au moins une sous-séquence Ck de la séquence P. Les moyens de recherche 25 peuvent être configurés pour ne conserver que les sous-séquences Ck correspondant à une distance au-dessous d'un certain seuil THR1. La variable k sert à indicer les sous-séquences obtenues par les moyens de recherche 25. Des moyens de détection 26 permettent de détecter des frontières de mots dans le signal de parole S(t). Dans cet exemple, les moyens de détection reçoivent la transcription T des moyens de transcription LVCSR 22, de sorte que la détection des indicateurs temporels de début tn et de fin t(')j de mot est triviale. Ces frontières de mots sont utilisées par des moyens de traitement 27 pour valider ou infirmer les résultats obtenus des moyens de recherche 25, comme détaillé plus loin. Seules les sous-séquences validées C*,,, sont conservées, la variable m servant à indicer ces sous-séquences conservées. On notera que les différents moyens 21, 24, 25, 26 et 27 peuvent être intégrés en un seul composant, par exemple un microprocesseur. La figure 3 représente un organigramme d'un exemple de procédé d'identification de mots-clés dans un signal de parole mis en oeuvre dans un dispositif conforme au mode de réalisation de la figure 2. Dans ce mode de réalisation, la conversion du signal de parole en phonèmes est effectuée via une transcription en mots, cette transcription étant également utilisée pour la détection de frontières. Après une étape 30 de réception d'un signal de parole S(t), une transcription LVSCR est effectuée lors d'une étape 31, puis la transcription T ainsi obtenue est phonétisée lors d'une étape 32. Pour un mot-clé WQ donné, après une étape 33 de réception de ce mot-clé, une étape de phonétisation 34 est mise en oeuvre pour convertir le mot-clé en suite de phonèmes Wp, ou requête. Lors d'une étape 35 de recherche phonétique, des sous-séquences Ck (ou détections) de la séquence T sont identifiées comme relativement proches de la requête Wp. L'algorithme mis en oeuvre attribue à chaque détection Ck une distance Dk indicatrice de l'alignement entre cette détection Ck et la requête Wp. Cette distance Dk est dite distance d'alignement. Seules sont conservées les détections Ck pour lesquelles la distance Dk est en dessous d'un certain seuil THR1. Une étape 36 de détection de frontières de mots permet de repérer les instants de début tn et de fin t(')j de chaque mot transcrit lors de l'étape de recherche LVSCR 31. Ces instants de début tn et de fin t(') constituent les frontières de mots détectées dans le signal de parole. Pour chaque détection Ck obtenue de la recherche phonétique, on teste si cette détection est cohérente avec des frontières de mots détectées dans le signal de parole. Une boucle 37 est mise en oeuvre pour parcourir les différentes détections Ck, avec des étapes classiques d'initialisation, de test et d'incrémentation. Pour chaque détection Ck, on estime lors d'une étape 38 un nombre Nb(k) d'unités sous-lexicales précédent la première unité sous-lexicale de la détection et situées entre les mêmes frontières que ladite première unité sous-lexicale. Pour mieux comprendre ce qu'on entend par ce nombre Ne), on peut se reporter par exemple à la portion de séquence de phonèmes de la figure 4. Sur cette figure, une seule sous-séquence candidate 49 est représentée, et le nombre Nb(k) est dit Nb pour plus de simplicité. La portion de la figure 4 correspond à la transcription d'un signal de parole correspondant au texte � grandir ensemble �. Les phonèmes sont référencés 48. On a superposé à cette portion de séquence de phonèmes les frontières de mots détectées, représentées par des doubles barres verticales. Pour un mot-clé � Iran �, l'étape de recherche phonétique conduit à sélectionner la sous-séquence encadrée 49. Le nombre Nb correspond au nombre de phonèmes entre la frontière 20 de mot précédent la détection 49 et le premier phonème � I � de la détection 49, soit Nb = 4. Egalement, lors de cette étape 38, on estime un nombre Na(k) d'unités sous-lexicales suivant la dernière unité sous-lexicale de la sous- séquence candidate 49 et situées entre les mêmes frontières que cette 25 dernière unité sous-lexicale. Ce nombre, dit Na sur la figure 4, correspond au nombre de phonèmes entre le dernier phonème � AN � de la détection et la frontière de mot suivant la détection, soit Na = 4. Le résultat de la soustraction du nombre d'unités sous-lexicales de la détection au nombre d'unités sous-lexicales entre la frontière précédent 30 immédiatement la détection 49 et la frontière suivant immédiatement la détection 49, est donc Na,b = Na + Nb = 8. Cette somme indique dans quelle mesure la détection correspond à une partie seulement d'un ou plusieurs mot(s) plus grand(s). En outre, lors de cette étape 38, on estime un nombre Nsd de frontières de mots à l'intérieur de la détection 49, soit ici Nsd=1, car la détection 49 recouvre en partie deux mots. On estime également nombre Nsd de frontières de mots à l'intérieur de la suite de phonèmes recherchée � I R AN �, dite requête. Soit Nsd=O, car la requête correspond à un seul mot � Iran �. On calcule une différence entre ces deux derniers nombres : NS = Na û Nq Dans l'exemple de la figure 4, on a donc Ns=1. Cette différence est dite Ns(k) dans le cadre de la boucle 37 de la figure 3. Enfin, lors de l'étape 38, on mémorise un nombre L(k) d'unités sous-lexicales de la détection, soit dans l'exemple de la figure 4, L=3. En effet, une détection relativement courte risque davantage de correspondre à une fausse alerte qu'une détection relativement longue. Par exemple, la distance caractérisant l'alignement entre une requête relativement courte et une portion d'un mot plus long peut être relativement faible. Une détection relativement courte peut aussi empiéter sur deux mots, comme dans l'exemple de la figure 4. Aussi ce nombre L(k), ou L dans le contexte de la figure 4, est-il pris en considération. Les nombres Na(k), Ne), Ns(k), L(k) sont ainsi estimés à partir des résultats de la recherche (la détection, référencée 49 sur la figure 4, Ck sur la figure 2) et à partir des résultats de la détection de frontières (les frontières de mots, représentées sur la figure 4 par des doubles barres verticales). Ces nombres Na(k), Ne), Ns(k), L(k) permettent ainsi de décrire la configuration textuelle de la détection Ck. L'étape 38 d'estimation des paramètres Na(k), Ne), Ns(k) et L(k) est suivie d'une étape 39 de calcul d'un score D'k, suivant la formule : c3 + N(k)a+ N(k)b+ N'Y') D?k=et *Dk+c2 L(k) Où cl, c2 et c3 désignent des constantes positives ou nulles. Le triplet {cl, c2, c3} peut être optimisé de façon à obtenir une mesure de performance la plus élevée possible. Pour une détection relativement longue, le nombre Ut() risque d'être 5 relativement élevé, de sorte que le poids de la somme c3+NNk) +M� +Ns(� est relativement faible. En effet, la recherche phonétique (étape 35) fournit en général des résultats relativement corrects pour les détections relativement longues, et les frontières de mots peuvent être moins prises en considération dans ce cas. 10 Ainsi, pour un mot-clé relativement court, comme � Iran �, une détection du type de la détection 49 sur la figure 4 correspondra à un score D'k relativement élevé. Une étape de test 40 au cours de laquelle on compare le score D'k à un deuxième seuil permet ainsi de rejeter les détections pour lesquelles le score correspondant est trop élevé. 15 Seules les détections C*,,, correspondant à des scores D'k suffisamment faibles sont conservées (étape 41). La figure 5 montre un exemple de mode de réalisation dans lequel une recherche phonétique améliorée, comme par exemple la recherche décrite en référence aux figures 2 et 3, est combinée à une recherche 20 textuelle. Dans l'exemple de la figure 5, une étape 50 de réception d'un mot-clé à rechercher est suivie d'une étape 51 de test pour déterminer si ce mot-clé appartient à un dictionnaire fixé. Si ce mot-clé appartient effectivement au dictionnaire, on procède à 25 une recherche textuelle (étape 52), en recourant à un procédé connu de l'art antérieur, et en utilisant ce dictionnaire. Dans le cas contraire, on procède à une recherche phonétique améliorée (étape 53), en recourant par exemple au procédé du mode de réalisation décrit en référence aux figures 2 et 3. Un mot-clé donné est ainsi recherché selon l'un ou l'autre d'une recherche textuelle et d'une recherche phonétique améliorée. Les résultats de ces deux recherches sont recueillis (étape 54). La figure 6 est un algorithme correspondant à un autre mode de réalisation, dans lequel une recherche textuelle classique est combinée à une recherche phonétique améliorée. Dans cet exemple, après une étape 60 de réception d'un mot-clé, une étape de recherche textuelle 61 est effectuée. Suit une étape de test 62 : si la recherche textuelle a conduit à ne sélectionner aucune détection, alors on procède à une recherche phonétique améliorée (étape 63). On recueille lors d'une étape 64 les résultats de la recherche textuelle de l'étape 61 et/ou les résultats de la recherche phonétique améliorée de l'étape 63. Les tableaux 1 et 2 ci-dessous montrent les résultats d'un exemple d'application de l'invention. Les expérimentations portent sur la recherche de deux listes de mots-clés. La première liste est composée de tous les noms propres prononcés dans le signal de parole. La deuxième liste est composée de noms propres non prononcés dans le signal de parole. Le signal de parole provient de huit journaux télévisés français, 20 diffusés en 2002 et 2003, et a une durée de 2h30 environ. Le "rappel" est le rapport du nombre de détections correctes sur le nombre de détections à effectuer. La "précision" est le rapport du nombre de détections correctes sur le nombre de détections effectuées. La mesure Fmax est une moyenne harmonique de la précision et du rappel. Cette mesure de 25 performance Fmax peut servir de critère d'optimisation du triplet {cl, c2, c3} dans le mode de réalisation de la figure 3. Les termes � recherche textuelle � et � recherche phonétique classique � désignent respectivement une recherche textuelle classique et une recherche phonétique classique, telle que décrites plus haut en référence à 30 l'art antérieur. Le terme � recherche phonétique améliorée � désigne une recherche selon le mode de réalisation des figures 2 et 3. Lorsque le critère de combinaison est le dictionnaire du LVCSR, le procédé mis en oeuvre est du type du procédé décrit en référence à la figure 5. Lorsque le critère de combinaison est le résultat de la recherche textuelle, le procédé mis en oeuvre est du type du procédé décrit en référence à la figure 6. La recherche des mots-clés de la première liste permet d'évaluer les performances du procédé selon un aspect de l'invention, en termes de rappel et de précision. La recherche des mots-clés des première et deuxième listes conjointement permet de tester plus spécifiquement la robustesse du procédé, dans la mesure où la recherche de mots de la deuxième liste tend à diminuer la précision sans modifier le rappel. Le tableau 1 ci-dessous montre les résultats de la recherche des mots-clés de la première liste. Recherche Critère de combinaison Fmax Précision Rappel Textuelle seule - 84,2 97,0 74,4 Phonétique classique seule - 40,8 26,9 84,1 Phonétique améliorée seule - 88,2 92,7 84,1 Combinaison d'une recherche Dictionnaire du LVCSR 57,0 44,3 79,7 textuelle avec une recherche - phonétique classique - phonétique améliorée Dictionnaire du LVCSR 86,8 96,9 78,7 - phonétique classique Résultat recherche textuelle 56,8 43,2 82,9 - phonétique améliorée Résultat recherche textuelle 89,5 96,4 83,5 Tableau 1 Le tableau 2 ci-dessous montre les résultats de la recherche des mots-clés de l'union des première et deuxième listes. 20 Recherche Critère de combinaison Fmax Précision Rappel Textuelle seule - 83,1 94,0 74,4 Phonétique classique seule - 20,8 11,9 84,1 Phonétique améliorée seule -78,4 80,0 76,9 Combinaison recherche Dictionnaire du LVCSR 49,7 36,4 78, 7 textuelle avec recherche - phonétique classique - phonétique améliorée Dictionnaire du LVCSR 85,1 94,2 77,6 - phonétique classique Résultat recherche textuelle 25,2 14,9 81,5 - phonétique améliorée Résultat recherche textuelle 86,8 94,1 80,5 Tableau 2 Ces résultats montrent la capacité de la recherche phonétique améliorée à éliminer une bonne partie des fausses alarmes. Même dans le cas où seulement une recherche phonétique est effectuée, le rappel est bien entendu augmenté par rapport à la recherche textuelle, du fait de la prise en compte de mots-clés 00V, mais la précision est aussi améliorée par rapport à la recherche phonétique classique, pour atteindre un niveau comparable à celui de la recherche textuelle. Dans le cas de combinaison de deux types de recherches, ce gain en précision est d'autant plus marqué, car la recherche de mots-clés relativement courts, c'est à dire risquant de générer de fausses alarmes, est souvent prise en charge par la recherche textuelle. Des deux modes de réalisation envisagés pour combiner les recherches, c'est le mode de réalisation utilisant comme critère de combinaison le résultat de la recherche textuelle qui permet d'obtenir les meilleurs résultats. En effet, ce mode de réalisation permet, en plus de la gestion des mots-clés 00V, une certaine correction des erreurs de transcription faites par le procédé LVCSR, en ayant recours à la recherche phonétique. Revendications 1. Procédé d'identification d'au moins un mot-clé dans un signal de parole, le procédé comportant pour chaque mot-clé une étape consistant à: a/ effectuer une recherche (35) d'une suite d'unités sous-lexicales obtenue par conversion (34) du mot-clé, dans une séquence d'unités sous-lexicales obtenue par conversion (31, 32) du signal de parole, caractérisé en ce qu'il comporte en outre les étapes consistant à b/ détecter (36) des marques de segmentation, dites frontières, dans le signal de parole, et c/ utiliser (37) les marques de segmentation détectées à l'étape b/ pour valider ou infirmer les résultats de la recherche de l'étape a/. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre des étapes consistant à transcrire le signal de parole à l'aide d'un dictionnaire, effectuer une recherche textuelle (52 ; 61) dans la transcription du signal de parole ainsi obtenue, et combiner (54 ; 64) les résultats de la recherche textuelle aux résultats validés à l'étape c/. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, comprenant une étape consistant à transcrire (31) le signal de parole à l'aide d'un dictionnaire, la transcription ainsi obtenue étant utilisée pour la conversion (32) du signal de parole. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, comprenant une étape consistant à transcrire (31) le signal de parole à l'aide d'un dictionnaire,la transcription ainsi obtenue étant utilisée pour l'étape b/ de détection de frontières (36). 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel, à l'étape a/ de recherche, on obtient, pour la suite de sous-unités lexicales recherchée (Wp), au moins une sous-séquence de sous-unités lexicales candidate (Ck; 49) de la séquence de sous-unités lexicales (P), et à l'étape c/ on estime un score (D'k) pour chaque sous-séquence candidate obtenue à l'étape a/ de recherche. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel, pour chaque sous-séquence candidate (Ck; 49), le score est estimé à partir d'au moins un paramètre parmi : - une distance (Dk) correspondant à ladite sous-séquence candidate, 15 ladite distance étant obtenue à l'étape a/ de recherche, - un nombre d'unités sous-lexicales (Na,b) obtenu par la soustraction du nombre d'unités sous-lexicales de la sous-séquence candidate, au nombre d'unités lexicales comprises entre la frontière précédent immédiatement la sous-séquence candidate et la frontière suivant immédiatement la sous- 20 séquence candidate, - un résultat (Ns) d'une comparaison entre le nombre de frontières à l'intérieur de la suite d'unités sous-lexicales recherchée et le nombre de frontières à l'intérieur de la sous-séquence candidate, et - le nombre d'unités sous-lexicales (L) de la sous-séquence candidate. 25 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel pour chaque sous-séquence candidate (Ck; 49), le score est estimé en utilisant la formule : T1 c3+N +N D' = et * D +c2 a,b s où D' désigne le score, 30 D la distance, LNa,b le nombre d'unités sous-lexicales obtenu par la soustraction du nombre d'unités sous-lexicales de la sous-séquence candidate, au nombre d'unités lexicales comprises entre la frontière précédent immédiatement la sous-séquence candidate et la frontière suivant immédiatement la sous-séquence candidate, NS la valeur absolue de la différence entre le nombre de frontières à l'intérieur de la suite d'unités sous-lexicales recherchée et le nombre de frontières à l'intérieur de la sous-séquence candidate, L le nombre d'unités sous-lexicales de la sous-séquence candidate, et cl, c2, c3 trois valeurs constantes, ces valeurs étant positives ou nulles. 8. Programme d'ordinateur destiné à être stocké dans une mémoire d'un dispositif (2) d'identification de mots-clés dans un signal de parole, et/ou stocké sur un support mémoire destiné à coopérer avec un lecteur (10a, 10b) dudit dispositif et/ou téléchargé via un réseau de télécommunication (12), caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur dudit dispositif d'identification de mots-clés dans un signal de parole. 9. Dispositif d'identification d'au moins un mot-clé (WQ) dans un signal de parole (S(t)), ledit dispositif comportant - des moyens de recherche automatique (25) pour effectuer une recherche d'au moins une suite d'unités sous-lexicales (Wp) respectivement obtenue par conversion dudit au moins un mot-clé, dans une séquence d'unités sous-lexicales (T) obtenue par conversion du signal de parole, caractérisé en ce qu'il comporte en outre - des moyens de détection (26) pour détecter des marques de segmentation du signal de parole, et - des moyens de traitement (27) reliés aux moyens de détection et aux moyens de recherche automatique, pour valider ou infirmer les résultats de larecherche en utilisant les marques de segmentation obtenues des moyens de détection. 10. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce qu'il comporte 5 des moyens pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 7.