Brevet FR2974443A1 — publié le 20121026

La présente invention se rapporte à un procédé de réduction du bruit et à un système de réduction du bruit associé. Elle se rapporte plus particulièrement à un procédé et à un système de réduction du bruit sur un signal acoustique bruité y(t) issu d'un microphone 5 opérant dans un milieu bruité. La présente invention trouve une application particulière dans les systèmes de communication audio full-duplex, sans fils et mono-capteur, autrement dit mono-microphone, qui permettent d'établir une communication audio entre plusieurs utilisateurs, de manière autonome (c'est-à-dire sans 10 raccordement à une base de transmission ou à un réseau) et qui soit simple d'utilisation (c'est-à-dire ne nécessitant aucune intervention d'un technicien pour établir la communication). De tels systèmes de communication sont généralement employés dans un environnement bruité, comme par exemple un milieu marin ou une 15 salle de spectacle, voire extrêmement bruité, comme par exemple un chantier de travaux publics ou une salle ou stade accueillant un évènement sportif. Ainsi, il est nécessaire, voire indispensable, de prévoir un procédé et/ou système de réduction du bruit (ou de rehaussement de parole) dans la chaîne de traitement du signal afin d'améliorer la qualité audio pour que la 20 conversation soit audible entre les utilisateurs des systèmes de communication, autrement dit que la communication soit compréhensible. Une méthode de réduction de bruit classique consiste à estimer, dans le domaine fréquentiel, la densité spectrale de puissance ou « DSP » de la composante de bruit contenue dans le signal acoustique bruité y(t) puis de la 25 retrancher au signal avant retour dans le domaine temporel et transmission. Cette méthode nécessite donc de passer du domaine temporel au domaine fréquentiel, d'effectuer le débruitage par un traitement numérique dans le domaine fréquentiel, puis de repasser du domaine fréquentiel au domaine temporel. 30 De manière classique, l'estimation de la composante de bruit se fait par utilisation d'un détecteur de présence de voix, autrement appelé détecteur du type «VAD » pour « Voice Activity Detection ». Avec une méthode de détection «VAD », lorsque la voix est jugée absente et que le signal acoustique bruité capté par l'unique microphone consiste uniquement en du 35 bruit, sa densité spectrale de puissance est obtenue directement par transformée de Fourier de ce signal acoustique bruité y(t) issu du microphone. A contrario, lorsque la voix est détectée, cette estimation n'est plus possible et, dans ce cas, la méthode consiste à se contenter d'utiliser l'estimation de la composante de bruit la plus récente. Cette méthode est valide dans la mesure où la composante de bruit évolue plus lentement que la composante de parole. Cependant, cette méthode de réduction de bruit présente deux inconvénients majeurs. Le premier inconvénient réside dans le fait que la méthode de détection «VAD » n'est pas performante et souffre d'un manque de précision, en particulier dans les environnements très bruités, c'est-à-dire dans des contextes de bruits à forts niveaux. Ce manque de précision fausse les performances du réducteur de bruit et se traduit part des situations de fausse détection et/ou de non-détection de la parole. Le second inconvénient apparaît dans des environnements où la composante de bruit est fortement non-stationnaire et évolue relativement rapidement dans le temps, comme par exemple dans des chantiers de travaux publics ou des salles ou stades accueillant des évènements sportifs. Avec la méthode de détection « VAD », l'estimation de la composante de bruit par mesure directe lors de l'absence de parole ne suffit pas. En effet, cette composante de bruit continue à évoluer dans les zones de présence de parole et l'utilisation de la valeur estimée sur les portions de signal sans parole les plus récentes devient imprécise. De nouveaux estimateurs de bruit dits continus ont fait leur apparition. Leur avantage par rapport à la méthode de détection « VAD » est qu'ils poursuivent le spectre de bruit dans les zones de silence comme dans les zones de présence de parole. De ce fait ils ne souffrent pas des défauts des détecteurs du type « VAD », notamment du défaut de fausse alerte survenant dans les zones de signal où le bruit est prépondérant. Il est ainsi connu d'estimer la composante de bruit contenue dans le signal bruité par un algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon une méthode de moyennage récursif des minima contrôlés dite « MCRA» pour « Minima Controlled Recursive Averaging ». Cette méthode d'estimation du bruit dite « MCRA » est connue de la littérature scientifique, notamment des articles suivants : - « Speech enhancement for non-stationary noise environments », par I. Cohen et B. Berdugo, Signal Processing, 2001, vol.81, pp. 2403-2418 ; - « Noise Estimation by Minima Controlled Recursive Averaging for Robust Speech Enhancement », par I. Cohen et B. Berdugo, IEEE Signal Processing Letters, Janvier 2002, vol. 9, No.1, pp. 12-15 ; - « Noise spectrum estimation in adverse environments: Improved minima 5 controlled recursive averaging », par I. Cohen, IEEE transactions on speech and audio processing, 2003, vol. 11, No.5, pp. 466-475 ; - « Improved minima controlled recursive averaging technique using conditional maximum a posteriori criterion for speech enhancement », par J. Kuma, Y. Parka et J. Chang, Digital Signal Processing, Vol. 20, Issue 6, 10 Décembre 2010, pp. 1572-1578. La méthode d'estimation du bruit dite «MCRA» est ainsi particulièrement bien adaptée dans les environnements où le signal de bruit est fortement non-stationnaire et évolue relativement rapidement dans le temps. A cet effet, il est connu de la demande de brevet EP 2 293 594 Al 15 de mettre en oeuvre cette méthode d'estimation du bruit dite « MCRA » pour estimer l'énergie de la composante de bruit pseudo-stationnaire dans le cadre d'un habitacle de véhicule automobile et avec un système audio multimicrophone. La présente invention a pour but de proposer un procédé et un 20 système de réduction du bruit adapté à des environnements fortement bruités et où la composante de bruit est fortement non-stationnaire et évolue relativement rapidement dans le temps. A cet effet, elle propose un procédé de réduction du bruit sur un signal acoustique bruité y(t) issu d'un microphone, de préférence unique, 25 opérant dans un milieu bruité, comportant les étapes successives suivantes : a) conversion du signal acoustique bruité y(t) dans le domaine temporel en un signal bruité Yk,1 dans le domaine fréquentiel, par découpage temporel du signal acoustique bruité y(t) en signaux échantillonnés y, dans des trames temporelles I successives, fenêtrage des signaux échantillonnés y, par 30 application d'une fenêtre de pondération, et application d'une transformée de Fourier discrète, avec extraction du module carré IYk,1I2 et de la phase Ok,1 du signal bruité Yk,1 ; b) estimation d'une composante de bruit Dk,1 contenue dans le signal bruité Yk,1 à partir du module carré IYk,1I2, par un algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon une méthode de moyennage récursif des minima contrôlés dite « MCRA » ; ledit procédé étant remarquable en ce qu'il comprend en outre, après l'étape b), les étapes successives suivantes : c) découpage de la bande fréquentielle en plusieurs sous-bandes fréquentielles SB;=[e;, b;], suivie d'une décomposition multi-bandes du module carré IYk,112 et de la composante de bruit Dk,1' consistant à décomposer le module carré IYk,112 et la composante de bruit Dk,1 en respectivement plusieurs modules carré de sous-bande IYka,iI2 et plusieurs composantes de bruit de sous-bande Dka,i propres à chacune des sous-bandes SB; ; d) estimation, pour chacune des sous-bandes SB;, du module carré IXka,iI2 d'une composante débruitée de sous-bande Xk,i,i propre à chaque sous-bande SB; d'un signal débruité Xk,1' par un algorithme de soustraction spectrale multibandes dit « SSMB » à partir des modules carrés de sous-bande IYka,iI2 et des composantes de bruit de sous-bande Dka,i ; e) détermination d'un signal débruité de sortie SDk,1 à partir des modules carré IXka,iI2 issus de l'étape d) et des phases Ok,1 extraites lors de l'étape a) ; f) conversion du signal débruité de sortie SDk,1 en un signal vocal débruité de sortie sd(t) dans le domaine temporel, par une étape f.1) de calcul d'un signal échantillonné de sortie Sd1 propre à chaque trame temporelle I par application d'une transformée de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDk,1, suivie d'une étape f.2) de reconstruction temporelle du signal vocal débruité de sortie sd(t) à partir des signaux échantillonnés de sortie Sd1. Ainsi, l'invention propose de mettre en oeuvre un algorithme de soustraction spectrale multi-bandes « SSMB » qui consiste à partager la bande spectrale entière en sous bandes et à adapter dans chaque sous bande le calcul de soustraction entre le signal bruité Yk,1 et la composante de bruit Dk,1 pour extraire un signal débruité de sortie SDk,I ; appliquer l'opération de soustraction spectrale dans chaque sous-bande permettant d'améliorer la sensibilité du procédé de réduction du bruit. Les simulations avec ce procédé qui combine les algorithmes « MCRA » et « SSMB » démontrent une nette amélioration de la qualité audio du signal bruité traité. Pour un large éventail de bruits, le résultat s'avère largement supérieur aux procédés classiques. Selon une caractéristique, l'algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon la méthode de moyennage récursif des minimas contrôlés dite « MCRA » lors de l'étape b) met en oeuvre les phases de calcul suivantes : b.1) calcul d'une composante bruitée filtrée Sk,l répondant à l'équation : Sk,l = as Skl-1 + (1 - as) IYk,1I2 où as est une constante prédéterminée caractéristique d'un filtre passe-bas ; b.2) calcul d'une densité de probabilité de présence de parole pk,l par la mise en oeuvre du calcul progressif suivant : (i) calcul d'une composante minimale spectrale Smink,l avec : - si rem(k,l) = 0 alors Smink,l = min (Smink,l_1 ; Sk,l) et Stmpk,l = Sk,l - si rem(k,l) * 0 15 alors Smink,l = min (Stmpk,l_1 ; Sk,i) et Stmpk,l = min (Stmpk,l_1 ; Sk,l) où rem(k,l) est le reste de la division entière de k par I, puis (ii) calcul d'un rapport spectral Srk,l répondant à l'équation : Smink,l 20 (iii) calcul d'une variable indicatrice Ik,l avec : - Si Srk, > STH alors Ik,l = 1 - Si Srk,l bi 2 Ek=eilYk,l,il SNRui = 10.1og10 bi Lk=ei I Dk,1,i I d.2) calcul du module carré IXk,1,iI2 de la composante débruitée de sous-bande Xk,1,i propre à chaque sous-bande SB;, selon l'équation : 2 2 IYklil - ai 6i IDklil Si IYklil > ai 6i IDklil 2 si IYk,1,i I ai IXk1i 12 P IYk1iI2 6i IDk1il 15 où -6i est un paramètre variable en fonction de la sous-bande SB; correspondante, prenant des valeurs distinctes d'une sous-bande à l'autre ; - ai est un paramètre variable qui dépend de la valeur du rapport signal à bruit SNRui calculée dans la sous-bande SB; correspondante ; et - P est une constante. 20 Un tel algorithme est particulièrement avantageux car il prend en compte la valeur du rapport signal à bruit SNRui propre à chaque sous-bande SB; pour effectuer la soustraction spectrale dans chaque sous-bande. Comme la composante de bruit n'est pas distribué de façon uniforme le long des fréquences, la mise en oeuvre de cet algorithme de 25 soustraction spectrale multi-bande « SSMB » permet de faire des traitements avec des paramètres différents selon la sous-bande où l'on se trouve. De ce fait, la composante de bruit pourra être réduite de manière plus significative dans une sous-bande si elle y est plus prépondérante, contrairement à un algorithme de soustraction pleine bande qui réduira le bruit de façon égale sur toutes les sous-bandes du spectre et sera donc moins précis et donc moins efficace. Dans une réalisation particulière, les paramètres ai répondent aux équations suivantes : et si SNRk,I,i SNRZ où ac1, ace, ac3 et ac4 sont des constantes prédéterminées, et SNR1 et SNR2 sont des seuils prédéterminés. Les valeurs ac1, ace, ac3 et ac4 et SNR1 et SNR2 sont choisies de façon expérimentale, notamment par simulation numérique. A titre d'exemple non limitatif, les valeurs suivantes ont donné de bons résultats en simulation numérique : SNR1 = -5 dB, SNR2 =20dB; et ac1 = 5, ace = 4, ac3 = -0.15 , ac4 = 1 Selon une première possibilité de l'invention, l'étape e) consiste à déterminer le signal débruité Xk,i à partir des modules carré IXka,il2 des composantes débruitées de sous-bande Xka,i et des phases Ok,i extraites lors de l'étape a), de sorte que le signal débruité de sortie SDk1 correspond au signal débruité Xk,i, soit SDk,I = Xka. Ainsi, on considère que le signal débruité de sortie SDk1 correspond au signal débruité Xk,i dont les modules carré IXka,il2 sont issus directement de l'étape d) mettant en oeuvre l'algorithme de soustraction spectrale multi-bandes « SSMB ». Selon une seconde possibilité de l'invention, en variante de la première possibilité, l'étape e) consiste à : - déterminer, pour chacune des sous-bandes SBi, le module carré IXka,iI2 d'une composante débruitée combinée de sous-bande Xk,i,i propre à chaque sous-bande SBi d'un signal débruité combiné Xk,i, répondant à l'équation correspondante : IXk,1,iI2 = IXk,1,iI2 + y IYk,i,i12 où y est un coefficient d'amplification prédéterminé, préférentiellement compris 30 entre 0,01 et 0,1 ; - déterminer un signal débruité combiné Xk,1 à partir des modules carrés IXk,1,iI2 des composantes débruitées combinées de sous-bande Xk,1,i et des phases 0k,1 extraites lors de l'étape a), de sorte que le signal débruité de sortie SDk,I corresponde au signal débruité combiné Xk,1' soit SDka = Xk,1. Le signal traité, c'est-à-dire le signal bruité Yk,1, peut souffrir au niveau de la qualité et de l'intelligibilité d'un problème de distorsion. Cette distorsion, dont l'origine est généralement le traitement de réduction du bruit, dépend des paramètres des algorithmes de réduction du bruit (algorithmes «MCRA » et «SSMB ») mais aussi du niveau et du type de composante de bruit à réduire. Ainsi, dans le cadre de cette seconde possibilité de l'invention, on procède, après l'étape d) mettant en oeuvre l'algorithme de soustraction spectrale multi-bandes « SSMB », à une étape de réinjection du signal bruité Yk,1 issu du microphone dans le signal débruité Xk,1 ; cette réinjection étant contrôlée par le coefficient d'amplification (autrement appelé paramètre d'atténuation) choisi très faible, de l'ordre de quelques pourcents. Le signal réinjecté correspond au signal y IYk,i,il2 et il ne présente pas de distorsion, car il n'a pas fait l'objet d'un traitement par les algorithmes « MCRA » et « SSMB ». Ce principe de réinjection d'une partie très faible du signal bruité Yk,1 issu du microphone permet de remédier au moins en partie à ce problème de distorsion. Dans une première réalisation, l'étape f.2) consiste à reconstruire le signal vocal débruité de sortie sd(t) uniquement à partir des signaux de sortie Shc issus de l'étape f.1), ces signaux de sortie Shc correspondant aux transformées de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDk,1 propres à chaque trame temporelle I. Ainsi, dans cette première réalisation, le signal vocal débruité de sortie sd(t) est reconstruit à partir des seuls signaux de sortie Shc issus de l'étape f.1). Dans une seconde réalisation, en variante de la première réalisation, l'étape f.2) consiste à, pour chaque trame temporelle I : g) calculer un rapport moyen signal à bruit r, propre à la trame temporelle I à partir du module carré IYk,1I2 et de la composante de bruit 15k,1 ; h) comparer le rapport moyen signal à bruit r, avec un seuil TH prédéterminé ; i) reconstruire le signal vocal débruité de sortie sd(t) à partir en considérant que: - si le rapport moyen signal à bruit r, est inférieur audit seuil 4'TH pour la trame temporelle 1, alors le signal considéré avant reconstruction temporelle pour cette trame temporelle I correspond au signal de sortie Shc issu de l'étape f.1) ; - si le rapport moyen signal à bruit r, est supérieur audit seuil TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction temporelle pour cette trame temporelle I correspond au signal échantillonné y, issu de l'étape de découpage de l'étape a). Ainsi, dans cette seconde réalisation, on met en oeuvre : - lors de l'étape g), une détection de bruit par calcul d'un rapport moyen signal à bruit r, ; - lors de l'étape h), une comparaison de ce rapport moyen signal à bruit r, avec un seuil TH pour établir si le bruit est présent (ri 4'TH) ; et - lors de l'étape i), on fait en sorte, pour chaque trame I, que : - si le bruit est présent (ri TH), alors on ne prend pas en compte le signal de sortie Shc mais on prend en compte directement le signal échantillonné y, pour la reconstruction temporelle, ce qui revient à ignorer les traitements de réduction du bruit (MCRA, SSMB) pour cette trame I, avec l'avantage d'éviter des distorsions inutiles lorsque le niveau de bruit est tel qu'un traitement de réduction du bruit n'est pas nécessaire. Cette seconde réalisation permet en quelque sorte la désactivation des étapes b), c) et d) de réduction du bruit lorsque le bruit n'est pas présent. De ce fait, les distorsions qui peuvent être apportées par le traitement de réduction du bruit, dans cette situation d'absence ou de quasi-absence de bruit, seront éliminées. Pour rendre le procédé plus robuste, il serait avantageux que la même décision (présence ou non de bruit) soit prise sur une succession de 35 trames temporelles I. Dans un mode de réalisation particulier, l'étape g) met en oeuvre l'algorithme de calcul suivant, pour chaque trame temporelle I : g.1) calcul d'une composante de bruit moyenne Dl à partir de la composante de bruit Dk,1 estimée lors de l'étape b) et répondant à l'équation : m- 1-5 D1 = M Ek=0 Dk,l où M est une constante prédéterminée, de préférence égale à N ou à [1+N/2], N étant le nombre de points d'échantillonnage de la transformée de Fourier ; g.2) calcul d'un module carré moyen IYk,1I2 du signal bruité Yk,1 répondant à l'équation : 10 IYk,I I2 = M Lk=o IYk,I I2 g.3) calcul d'une composante filtrée Pl du module carré moyen IYk,1I2 répondant à l'équation : Pl = ÀPi-1+ (1-7~) IYk.lI2 où - À est une constante prédéterminée caractéristique d'un filtre passe-bas, 15 de préférence compris entre 0,80 et 0,99 ; - Po = Do = Ek o Dk,o pour initialiser l'algorithme. g.4) calcul du rapport moyen signal à bruit r, répondant à l'équation : - si Dl > 0 alors r1 = , - si Dl 0 alors r1 = 0. 20 Avantageusement, les étapes a) et f) de conversion mettent en oeuvre une méthode de recouvrement et addition dite « OLA », avec : - pour l'étape a), un découpage du signal acoustique bruité y(t) en trames temporelles avec un recouvrement entre les trames temporelles successives ; - pour l'étape f.2), la reconstruction du signal vocal débruité de sortie sd(t) est 25 réalisée par les additions successives des parties en recouvrement des signaux de deux trames temporelles successives. Cette méthode de recouvrement et addition dite «OLA» pour « OverLap and Add method » est une méthode classique de reconstruction temporelle qui utilise des fenêtres de pondération juxtaposées (c'est-à-dire des 30 fenêtres qui se superposent ou qui se recouvrent partiellement), puis qui additionne les signaux de sortie en tenant compte du recouvrement des trames temporelles. L'invention se rapporte également à un système de réduction du bruit sur un signal acoustique bruité y(t) issu d'un microphone opérant dans un 5 milieu bruité, comportant : - une unité de conversion du signal acoustique bruité y(t) dans le domaine temporel en un signal bruité Yk,1 dans le domaine fréquentiel, comportant : - un module de découpage du signal acoustique bruité y(t) en signaux échantillonnés y, dans des trames temporelles I successives ; 10 -en sortie du module de découpage, un module de fenêtrage des signaux échantillonnés y, par application d'une fenêtre de pondération ; - en sortie du module de fenêtrage, un module de calcul d'une transformée de Fourier discrète qui délivre en sortie le signal bruité Yk,1 ; - une unité de traitement numérique dans le domaine fréquentiel comportant, 15 en sortie de l'unité de conversion : - un premier module d'extraction du module carré IYk,112 du signal bruité Yk,l , - un deuxième module d'extraction de la phase Ok,1 du signal bruité Yk,1 ; - en sortie du premier module d'extraction, un module d'estimation, dit 20 « MCRA », d'une composante de bruit Dk,1 contenue dans le signal bruité Yk,1 à partir du module carré IYk,112 issu du premier module d'extraction, par un algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon une méthode de moyennage récursif des minima contrôlés dite « MCRA » ; 25 - en sortie du premier module d'extraction, un module de découpage de la bande fréquentielle en plusieurs sous-bandes fréquentielles SB;=[e;, b;] ; - en sortie du module d'estimation « MCRA» et du module de découpage de la bande fréquentielle, un module d'estimation, dit 30 « SSMB », du module carré IXk,1,iI2 d'une composante débruitée de sous-bande Xk,1,i propre à chaque sous-bande SB; d'un signal débruité Xk,1, par un algorithme de soustraction spectrale multi-bandes à partir de modules carrés de sous-bande IYk,1,iI2 et de composantes de bruit de sous-bande Dk,1,i ; - en sortie du module d'estimation «SSMB » et du deuxième module d'extraction, un module de détermination d'un signal débruité de sortie SDk,1 à partir des modules carré IXk,1,iI2 et des phases Oka ; - une unité de conversion dans le domaine temporel comportant, en sortie de l'unité de traitement numérique : - un module de calcul d'un signal de sortie Sd1 propre à chaque trame temporelle I par application d'une transformée de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDk,1 ; et - un module de reconstruction d'un signal vocal débruité de sortie sd(t) dans le domaine temporel à partir desdits signaux de sortie Sd1. Selon une première possibilité de l'invention, le module de détermination du signal débruité de sortie SDk,1 comprend : - un sous-module racine-carré pour calculer le module 15' k,,iI des composantes débruitées de sous-bande Xk,1,i, et - un sous-module de recombinaison des composantes débruitées de sous-bande Xk,1,i pour obtenir le signal débruité Xk,1 à partir des modules IXk,1,iI et des phases Ok,1, de sorte que le signal débruité de sortie SDk,1 corresponde au signal débruité Xk,1, soit SDk1 = Xk,1 Selon une seconde possibilité de l'invention, en variante de la première possibilité, le module de détermination d'un signal débruité de sortie SDk,1 comprend : - en sortie du premier module d'extraction, un sous-module d'amplification 25 selon un coefficient d'amplification y, préférentiellement compris entre 0,01 et 0,1, afin de délivrer un signal amplifié y IYk,1I2 ; - en sortie du module d'estimation « SSMB », un sous-module additionneur propre à additionner le signal amplifié y IYk,1I2 et les modules carré IXk,,iI2, afin de délivrer en sortie les module carré IXk,1,i12 de composantes débruitées 30 combinées de sous-bande Xk,1,i propres à chaque sous-bande SBi d'un signal débruité combiné Xk,1' répondant à l'équation correspondante : IXk,1,i12 = IXk,1,ilz + Y IYk,l,iz - un sous-module racine-carré pour calculer le module ~Xk,1,iI des composantes débruitées combinées de sous-bande Xk,1,i ; et - un sous-module de recombinaison des composantes combinées de sous-bande Xk,1,i pour obtenir le signal débruité combiné Xk,1' à partir des modules IXka,jI et des phases °k,1' de sorte que le signal débruité de sortie SDk1 correspond au signal débruité combiné Xk,1' soit SDka = Xk,1. Dans cette seconde possibilité, le système met en oeuvre une étape de réinjection d'une partie très faible du signal bruité Yk,1 issu du microphone dans le signal débruité Xk,1 pour remédier au moins en partie aux problèmes de distorsion induits par les modules d'estimation « MCRA» et « SSMB ». Dans une réalisation avantageuse, l'unité de traitement numérique comprend en outre, en sortie du module d'estimation « MCRA », un module de détection du bruit comprenant - un module de calcul d'un rapport moyen signal à bruit r, propre à chaque trame temporelle I à partir du module carré IYk,ll2 et de la composante de bruit Dk,l , - un module de comparaison du rapport moyen signal à bruit r, propre à chaque trame temporelle I avec un seuil 4'TH prédéterminé ; - un module de contrôle du module de reconstruction du signal vocal débruité de sortie sd(t) qui est conçu pour que : - si le rapport moyen signal à bruit r, est inférieur audit seuil 4'TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction pour cette trame temporelle I correspond au signal de sortie Sd1 issu du module de calcul dudit signal de sortie Sd1 ; - si le rapport moyen signal à bruit r, est supérieur audit seuil TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction pour cette trame temporelle I correspond au signal échantillonné y, issu du module de découpage du signal acoustique bruité y(t). D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, d'un exemple de mise en oeuvre non limitatif, faite en référence aux figures annexées dans lesquelles : - la figure 1 est une vue schématique d'un premier système de réduction du bruit conforme à l'invention ; - la figure 2 est une vue schématique d'un second système de réduction du bruit conforme à l'invention. La description d'un système 1 de réduction du bruit sur un signal acoustique bruité y(t) issu d'un microphone unique opérant dans un milieu bruité, et du procédé de réduction du bruit associé, est faite en référence aux figures 1 et 2. Dans les deux modes de réalisation, le système 1 comprend une unité de conversion 2 du signal acoustique bruité y(t) dans le domaine temporel en un signal bruité Yk,1 dans le domaine fréquentiel. Cette unité de conversion 2 comporte un module de découpage 21 du signal acoustique bruité y(t) en signaux échantillonnés y, dans des trames 10 temporelles I successives. Dans ce module de découpage 21, le signal acoustique bruité y(t) est découpé en trames de 240 échantillons, ce qui à une fréquence d'échantillonnage de 8 kHz correspond à des trames temporelles de 30 millisecondes. 15 Il est également envisageable d'avoir un découpage en trames de 256 échantillons, ce qui à une fréquence d'échantillonnage de 8 kHz correspond à des trames temporelles de 32 millisecondes. Dans ce module de découpage 21, les trames temporelles successives se recouvrent ou se chevauchent. Par exemple, les trames 20 temporelles successives se chevauchent sur 120 échantillons, ce qui correspond à cinquante pourcent (50 %) de recouvrement. Ce recouvrement des trames temporelles est destiné à permettre la mise en oeuvre d'une méthode de recouvrement et addition dite « OLA », qui permet le découpage temporel initial du signal acoustique bruité y(t) puis la 25 restitution finale en sortie du système 1 dans le domaine temporel. Cette unité de conversion 2 comporte, en sortie du module de découpage 21, un module de fenêtrage 22 des signaux échantillonnés y, par application d'une fenêtre de pondération, notamment du type fenêtre de Nanning ou fenêtre de Hamming, afin de délivrer en sortie des signaux 30 échantillonnés pondérés {y,}. Ainsi, les trames temporelles sont alors apodisées avec une fenêtre de pondération, avant d'appliquer une transformée de Fourier, afin de minimiser les effets de bords dus au découpage-recouvrement effectué par le module de découpage 21. Cette unité de conversion 2 comporte, en sortie du module de fenêtrage 22, un module de calcul 23 d'une transformée de Fourier discrète qui délivre en sortie le signal bruité Yka. D'un point de vue mathématique, on note : y(t) = x(t) + d(t) , avec x(t) le signal de parole utile et d(t) la composante de bruit. Le module de découpage 21 reçoit en entrée le signal acoustique bruité y(t) et délivre en sortie le signal échantillonnée où I est l'indice temporel (ou indice de la trame temporelle). Le module de découpage 21 reçoit en entrée le signal 10 échantillonnée y, et délivre en sortie le signal échantillonnée pondéré {y,}, avec : {yl}= w1 - yl avec w, le signal représentatif de la fenêtre de pondération. Le module de calcul 23 reçoit en entrée le signal échantillonnée pondéré {y,} et délivre en sortie le signal bruité Yk,1 qui correspond à la 15 transformée de Fourier Discrète de {y(1)}, où k représente l'indice de fréquence, soit : Yk,1 = DFT ({yi}) = rk,1 + J 1k,1 Le calcul de la transformée de Fourier Discrète (DFT pour « Discrete Fourier Transform ») est par exemple réalisé par un calcul de transformée de Fourier rapide (FFT pour « Fast Fourier Transform ») avec une 20 taille N qui peut être égale à 256 (N correspond au nombre de points d'échantillonnage de la transformée de Fourier). Le système 1 comprend, en sortie de l'unité de conversion 2, une unité de traitement numérique 3 dans le domaine fréquentiel qui réalise le traitement de débruitage ou de rehaussement de la parole sur le signal bruité 25 Yk,1 Cette unité de traitement numérique 3 comprend un premier module d'extraction 31 du module carré IYk,1I2 du signal bruité Yka. D'un point de vue mathématique, le premier module d'extraction 31 réalise le calcul suivant : 2 2 30 IYk,1I2 = rk,1 + 1k,1' Cette unité de traitement numérique 3 comprend un deuxième module d'extraction 32 de la phase Ok,1 du signal bruité Yk,l. D'un point de vue mathématique, le deuxième module d'extraction 32 réalise le calcul suivant : cos rkJ Ok,i = IYk 1 I , et sin Ok 1 = lY ,1 k,l 2 2 avec IYk,1I = rk,l + 1k,1 L'unité de traitement numérique 3 comprend, en sortie du premier module d'extraction 31, un module d'estimation 33, dit «MCRA », d'une composante de bruit Dk,1 contenue dans le signal bruité Yk,1 à partir du module carré IYk,1l2 issu du premier module d'extraction 31, par un algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon une méthode de moyennage récursif des minima contrôlés dite « MCRA ». D'un point de vue mathématique, l'algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon la méthode de moyennage récursif des minimas contrôlés dite « MCRA » met en oeuvre les phases de calcul suivantes : b.1) calcul d'une composante bruitée filtrée Sk,i répondant à l'équation : Ski = as Sk,l-1 + (1 - as) IYk,1I2 où as est une constante prédéterminée caractéristique d'un filtre passe-bas ; b.2) calcul d'une densité de probabilité de présence de parole pk,1 par la mise en oeuvre du calcul progressif suivant : (i) calcul d'une composante minimale spectrale Smink,l avec : - si rem(k,l) = 0 alors Smink,l = min (Smink,l_1 ; Sk,1) et Stmpk,l = Ski - si rem(k,l) # 0 alors Smink,l = min (Stmpk,1_1 ; Sk,i) et Stmpk,l = min (Stmpk,1_1 ; Sk,i) où rem(k,l) est le reste de la division entière de k par I, puis (ii) calcul d'un rapport spectral Srk,l répondant à l'équation : Sk,l Srk 1 = Smink,l (iii) calcul d'une variable indicatrice Ik,l avec : - Si Srk,l > STH alors Ik,l = 1 - Si Srk,l STH alors Ik,l = 0 où STH est un paramètre prédéterminé de seuil fixe de détection de parole ; (iv) calcul de la densité de probabilité de présence de parole Ipk,1 avec : Pk,l = ap Pk,l-i + (1 - ap) Ik,l où ap est une constante prédéterminée ; b.3) calcul d'un coefficient âk,1 répondant à l'équation suivante : ak,l = a+(1-a)pk,1, où a est une constante prédéterminée ; b.4) calcul de la composante de bruit 15k,1 répondant à l'équation suivante : Dk,l = ak,l Dk,l-1 + (1 IYk,112. Le module d'estimation «MCRA » 33 délivre ainsi en sortie la composante de bruit 15k,1. L'unité de traitement numérique 3 comprend, en sortie du premier module d'extraction 31, un module de découpage 34 de la bande fréquentielle en plusieurs sous-bandes fréquentielles SB;=[e;, b;]. La bande fréquentielle peut par exemple être divisée en trois sous- bandes fréquentielles, à savoir SB1 pour fi 2000 Hz, où f; est la fréquence de sous- bande. L'unité de traitement numérique 3 comprend, en sortie du module d'estimation «MCRA» 33 et du module de découpage 34 de la bande fréquentielle, un module d'estimation 35, dit « SSMB », du module carré I)Zk,1,il2 d'une composante débruitée de sous-bande Xk,1,i propre à chaque sous-bande SB; d'un signal débruité Xk,1, par un algorithme de soustraction spectrale multibandes à partir de modules carrés de sous-bande IYk,1,il2 et de composantes de bruit de sous-bande Dk,1,i Le principe de l'algorithme de soustraction spectrale multi-bandes (SSMB) procède d'une généralisation de l'algorithme de soustraction spectrale qui consiste à soustraire de la densité spectrale de puissance du signal bruité Yk,1 issu du microphone une portion de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit estimé par la méthode « MCRA ». L'algorithme de soustraction spectrale multi-bandes applique le même principe en découpant l'espace spectral en plusieurs sous-bandes SB; fréquentielles et, ensuite, dans chaque sous-bande SB;, l'opération de soustraction spectrale est appliquée, comme suit : IXklil2 = IYk,1,i12 - µi IDk,1,i12 avec µi un coefficient prédéterminé. Cet algorithme de soustraction spectrale multi-bandes est combiné avec la méthode de recouvrement et addition dite « OLA ». Il est bien entendu envisageable d'affiner la relation de soustraction spectrale multi-bandes donnée ci-dessus, comme décrit ci-après. D'un point de vue mathématique, l'algorithme de soustraction spectrale multi-bande «SSMB » mis en oeuvre par le module d'estimation « SSMB » 35, réalise les phases de calcul suivantes, pour chacune des sous-bandes SB; : d.1) calcul d'un rapport signal à bruit SNRka,i propre à chaque sous-bande SB; 15 répondant à l'équation : Ekbi =ei lYk,1,i 2 SNRk,1,i = 10.1og10 bi Lk=ei l Dk,1,i l d.2) calcul du module carré IXk,1,il2 de la composante débruitée de sous-bande Xk,1,i propre à chaque sous-bande SB;, selon l'équation : IXk1i 12 où - 6i est un paramètre variable en fonction de la sous-bande SB; correspondante, prenant des valeurs distinctes d'une sous-bande à 20 l'autre ; - ai est un paramètre variable qui dépend de la valeur du rapport signal à bruit SNRka,i calculée dans la sous-bande SB; correspondante ; et - 13 est une constante. Il est envisageable de comparer la valeur du rapport signal à bruit 25 SNRka,i avec deux seuils SNR1 et SNR2 pour établir la valeur des paramètres ai. Ainsi, les paramètres ai répondent aux équations suivantes : 2 klil - ai si IDk1iI Si lYklil2 > ai 6i IDklil z lYk,1,i l ai si I Dk,1,i l Si ac1 si SNRk,i,i SNRZ où ac1, ace, ac3 et ac4 sont des constantes prédéterminées, et SNR1 et SNR2 sont les seuils prédéterminés. Par exemple, il est envisageable d'avoir les relations suivantes pour les paramètres ai : si SNRk,i,i 2000 (troisième sous - bande SB3) Concernant la constante 3, il est envisageable d'avoir des valeurs de l'ordre de 0,002 ou 0,0015, soit par exemple p = 0.002 ou p = 0.0015. L'unité de traitement numérique 3 comprend également, en sortie du module d'estimation « SSMB » 35 et du deuxième module d'extraction 32, un module de détermination 36 d'un signal débruité de sortie SDk1 à partir des modules carré IXka,il2 et des phases °k,1- Dans le premier mode de réalisation illustré sur la figure 1, le 15 module de détermination 36 du signal débruité de sortie SDk,I comprend : - un sous-module racine-carré 361 pour calculer le module IXka,iI des composantes débruitées de sous-bande Xka,i, et - un sous-module de recombinaison 362 des composantes débruitées de sous-bande Xka,i pour obtenir le signal débruité Xk,1 à partir des modules IXka,iI 20 et des phases 0k,1, de sorte que le signal débruité de sortie SDk1 corresponde au signal débruité Xk,1' soit SDk1 = Xka. D'un point de vue mathématique, on a : - le sous-module racine-carré 361 réalise le calcul : ~Xk,1I = .JIXk,1I2 ; et r 3 ai = 4 - 20 SNRk,i,i si - 5 SNRk,i,i 20 1 si SNRk,i,i > 20 - le sous-module de recombinaison 362 effectue la réinjection de la phase, comme suit : SDk,I = Xk,1 = IXk1I cos Ok,1 + J IXk,JI sin Ok,1- Dans le second mode de réalisation illustré sur la figure 2, le module de détermination 36 du signal débruité de sortie SDk,1 comprend : - en sortie du premier module d'extraction 31, un sous-module d'amplification 363 selon un coefficient d'amplification y, préférentiellement compris entre 0,01 et 0,1, afin de délivrer un signal amplifié y IYk,1I2 ; - en sortie du module d'estimation «SSMB » 35, un sous-module additionneur 364 propre à additionner le signal amplifié y IYk,1I2 et les modules carré IXk,1,il2, afin de délivrer en sortie les module carré IXk,1,iI2 de composantes débruitées combinées de sous-bande Xk,1,i propres à chaque sous-bande SBi d'un signal débruité combiné Xk,1, répondant à l'équation correspondante : IXk,1,i12 = IXk,1,i12 + Y IYk,l,i2 - un sous-module racine-carré 361 pour calculer le module IXk,1,il des 15 composantes débruitées combinées de sous-bande Xk,1,i ; et - un sous-module de recombinaison 362 des composantes combinées de sous-bande Xk,1,i pour obtenir le signal débruité combiné Xk,1' à partir des modules IXk,1,il et des phases °k,1, de sorte que le signal débruité de sortie SDka correspond au signal débruité combiné Xk,1' soit SDk1 = Xk,1. 20 D'un point de vue mathématique, on a : - le sous-module d'amplification 363 délivre en sortie le signal amplifié YIYk,112; - le sous-module additionneur 364 réalise le calcul : IXk,1,i12 = IXk,1,i12 + Y IYk,1i12 le sous-module racine-carré 361 réalise le calcul : IXka,il = .JIXk,,iI2 ; et 25 - le sous-module de recombinaison 362 effectue la réinjection de la phase, comme suit : SDk,I = Xk,1 = IXk1I cos Ok,1 + J IXk,1I sin Ok,1 Ainsi, dans ce second mode de réalisation, le système 1 met en oeuvre une étape de réinjection d'une partie très faible du signal bruité Yk,1, issu du microphone, dans le signal débruité Xk,1 ; le signal réinjecté correspondant 30 au signal amplifié y IYk,1I2. De cette manière, on remédie au moins en partie aux problèmes de distorsion introduits par les modules d'estimation « MCRA » 33 et « SSMB » 35. Le système 1 comprend, en sortie de l'unité de traitement numérique 3, une unité de conversion 4 dans le domaine temporel. Cette unité de conversion 4 comporte un module de calcul 41 d'un signal de sortie Sd1 propre à chaque trame temporelle I par application d'une 5 transformée de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDk,I. D'un point de vue mathématique, ce module de calcul 41 met en oeuvre le calcul de la transformée de Fourier rapide inverse (IFFT pour « Inverse Fast Fourier Transform ») avec une taille N égale à 256 (N correspondant pour rappel au nombre de points d'échantillonnage de la 10 transformée de Fourier), avec la relation suivante : Sd1 = IDFT(SDk,I) où IDFT correspond à la fonction de transformée de Fourier discrète inverse, qui peut être du type transformée de Fourier rapide inverse (IFFT). En outre, du fait de la symétrie de l'amplitude de la transformée de Fourier (DFT ou FFT) des signaux réels, le traitement de réduction du bruit et 15 de reconstruction selon la méthode « OLA » se fera uniquement sur les premiers [N/2 + 1] premiers points d'échantillonnage, soit sur les 129 premiers points d'échantillonnage pour N égal à 256, sachant que l'on a la relation suivante de symétrie hermitienne : SD-kl = SDkI Dans le cas du premier mode de réalisation illustré sur la figure 1, 20 on a la relation suivante : Sd1 = xl = IFFT()Zk,l). Dans le cas du second mode de réalisation illustré sur la figure 2, on a la relation suivante : Sd1 = xl = IFFT(Xka). Cette unité de conversion 4 comporte, en sortie du module de calcul 41, un module de reconstruction 42 d'un signal vocal débruité de sortie 25 sd(t) dans le domaine temporel à partir des signaux de sortie Sd1. Le signal temporel est restitué selon la méthode de recouvrement et addition « OLA », la reconstruction du signal vocal débruité de sortie sd(t) étant réalisée par les additions successives des parties en recouvrement des signaux de deux trames temporelles successives, selon le principe : 30 {sa'} = {Sd1_1} + {Sd1}, qui se traduit dans le premier mode de réalisation par : {sdl} = {x1_1} + {5'(I}, et qui se traduit dans le seconde mode de réalisation par : {sdl} = {x1_1} + {xl}. A chaque fois qu'une trame temporelle du signal débruité de sortie SDk,1 est délivrée dans le domaine fréquentiel et que sa transformée de Fourier inverse Sd1 est calculée, les premiers N/2 points d'échantillonnage seront additionnés avec les derniers N/2 points d'échantillonnage de la trame traitée précédente. Les derniers N/2 points d'échantillonnage de la trame traitée en cours seront quand à eux stockés en mémoire pour être à leur tour utilisés lors du traitement de la trame suivante. Autrement dit, après traitement dans le domaine spectral, la trame temporelle du signal débruité de sortie SDk,I passe par le module de calcul 41 de la transformée de Fourier inverse, puis sa première moitié (N/2 premiers points d'échantillonnage) est additionnée avec la seconde moitié (N/2 derniers points d'échantillonnage) sauvegardée de la trame précédente, tandis que sa seconde moitié (N/2 premiers points d'échantillonnage) est sauvegardée pour le prochain bloc. Avec N égal à 256, on a N/2 qui est égal à 128, étant rappelé que le taux de recouvrement de deux trames successives est de cinquante pourcent (50 %). De manière optionnelle et avantageuse, l'unité de traitement numérique 3 comprend en outre, en sortie du module d'estimation «MCRA » 33, un module de détection du bruit 37 qui pilote le module de reconstruction 42 selon le principe suivant : - mise en oeuvre d'un calcul d'un rapport moyen signal à bruit r, pour effectuer une détection de bruit ; - comparaison de ce rapport moyen signal à bruit r, avec un seuil TH pour établir si le bruit est présent (ri 4'TH) ; et - pilotage du module de reconstruction 42 selon les règles suivantes : - si le bruit est présent (ri TH), alors on ne prend pas en compte le signal de sortie Sd1 mais on prend en compte directement le signal échantillonné y, pour la reconstruction temporelle, ce qui revient à ignorer les traitements de réduction du bruit (« MCRA », « SSMB ») pour cette trame I, avec l'avantage d'éviter des distorsions inutiles lorsque le niveau de bruit est tel qu'un traitement de réduction du bruit n'est pas nécessaire. De ce fait, dans une situation d'absence ou quasi absence de bruit, les distorsions qui peuvent être apportées par le traitement de réduction du 5 bruit seront éliminées. D'un point de vue structurel, le module de détection du bruit 37 comprend - un module de calcul d'un rapport moyen signal à bruit r, propre à chaque trame temporelle I à partir du module carré IYk,1l2 et de la composante de bruit 10 Dk,l, - un module de comparaison du rapport moyen signal à bruit r, propre à chaque trame temporelle I avec un seuil 4'TH prédéterminé ; - un module de contrôle du module de reconstruction 42 du signal vocal débruité de sortie sd(t) qui est conçu pour que : 15 - si le rapport moyen signal à bruit r, est inférieur audit seuil 4'TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction pour cette trame temporelle I correspond au signal de sortie Sd1 issu du module de calcul dudit signal de sortie Sd1 ; - si le rapport moyen signal à bruit r, est supérieur audit seuil TH pour 20 la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction pour cette trame temporelle I correspond au signal échantillonné y, issu du module de découpage du signal acoustique bruité y(t). D'un point de vue mathématique, le module de détection du bruit 37 met en oeuvre l'algorithme de calcul suivant, pour chaque trame temporelle 25 I g.1) calcul d'une composante de bruit moyenne Dl à partir de la composante de bruit Dk,1 estimée par le module d'estimation « MCRA » 33 et répondant à l'équation 1 m-1-D1 - M Lk=o Dk,l 30 où M est une constante prédéterminée égale à N/2, N étant pour rappel le nombre de points d'échantillonnage de la transformée de Fourier ; g.2) calcul d'un module carré moyen IYk,1I2 du signal bruité Yk,1 répondant à l'équation IYk,112 - Lk=o IYk,1l2 g.3) calcul d'une composante filtrée P1 du module carré moyen IYk,112 répondant à l'équation : P1 = 7~ P1_1 + (1 - 7~) IYk,I I2 où - À est une constante prédéterminée caractéristique d'un filtre passe-bas, 5 de préférence compris entre 0,80 et 0,99 ; - Po = Do - = Ek ô Dk,o pour initialiser l'algorithme. g.4) calcul du rapport moyen signal à bruit r, répondant à l'équation : - siii > 0 alors r1= , - si Dl 0 alors r1 = 0. 10 Bien entendu l'exemple de mise en oeuvre évoqué ci-dessus ne présente aucun caractère limitatif et d'autres améliorations et détails peuvent être apportés au système de réduction selon l'invention, sans pour autant sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS1. Procédé de réduction du bruit sur un signal acoustique bruité y(t) issu d'un microphone opérant dans un milieu bruité, comportant les étapes successives suivantes : a) conversion du signal acoustique bruité y(t) dans le domaine temporel en un signal bruité Yk,1 dans le domaine fréquentiel, par découpage temporel du signal acoustique bruité y(t) en signaux échantillonnés y, dans des trames temporelles I successives, fenêtrage des signaux échantillonnés y, par application d'une fenêtre de pondération, et application d'une transformée de Fourier discrète, avec extraction du module carré IYk,112 et de la phase Oka du signal bruité Yk,1 ; b) estimation d'une composante de bruit Dk,1 contenue dans le signal bruité Yk,1 à partir du module carré IYk,1I2, par un algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon une méthode de moyennage récursif des minima contrôlés dite « MCRA » ; caractérisé en ce qu'il comprend en outre, après l'étape b), les étapes successives suivantes : c) découpage de la bande fréquentielle en plusieurs sous-bandes fréquentielles SB;=[e;, b;], suivie d'une décomposition multi-bandes du module carré IYk,112 et de la composante de bruit Dk,1' consistant à décomposer le module carré IYk,112 et la composante de bruit Dk,1 en respectivement plusieurs modules carré de sous-bande IYka,iI2 et plusieurs composantes de bruit de sous-bande Dka,i propres à chacune des sous- bandes SB; ; d) estimation, pour chacune des sous-bandes SB;, du module carré IXka,iI2 d'une composante débruitée de sous-bande Xka,i propre à chaque sous-bande SB; d'un signal débruité Xk,1' par un algorithme de soustraction spectrale multi-bandes dit « SSMB » à partir des modules carrés de sous- bande IYka,iI2 et des composantes de bruit de sous-bande Dka,i ; e) détermination d'un signal débruité de sortie SDk,1 à partir des modules carré IXka,iI2 issus de l'étape d) et des phases Ok,1 extraites lors de l'étape a) ;f) conversion du signal débruité de sortie SDk,I en un signal vocal débruité de sortie sd(t) dans le domaine temporel, par une étape f.1) de calcul d'un signal échantillonné de sortie Sd1 propre à chaque trame temporelle I par application d'une transformée de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDk,I, suivie d'une étape f.2) de reconstruction temporelle du signal vocal débruité de sortie sd(t) à partir des signaux échantillonnés de sortie Sd1. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon la méthode de moyennage récursif des minimas contrôlés dite « MCRA » lors de l'étape b) met en oeuvre les phases de calcul suivantes : b.1) calcul d'une composante bruitée filtrée Ski répondant à l'équation : Skl = as Skl-1 + (1 - as) IYk,1I2 où as est une constante prédéterminée caractéristique d'un filtre passe-bas ; b.2) calcul d'une densité de probabilité de présence de parole pk,1 par la mise en oeuvre du calcul progressif suivant : (i) calcul d'une composante minimale spectrale Smink,l avec : - si rem(k,l) = 0 alors Smink,l = min (Smink,l_1 ; Sk,1) et Stmpk,l = Sk,i 20 - si rem(k,l) * 0 alors Smink,l = min (Stmpk,l_1 ; Sk,1) et Stmpk,l = min (Stmpk,l_1 ; Sk,i) où rem(k,l) est le reste de la division entière de k par I, puis 25 (ii) calcul d'un rapport spectral Srk,l répondant à l'équation : Srk= Sk,l Smink,l (iii) calcul d'une variable indicatrice Ik,l avec : - Si Srk, > STH alors Ik,l = 1 30 - Si Srk,l STH alors Ik,l = 0 OÙ STH est un paramètre prédéterminé de seuil fixe de détection de parole ; (iv) calcul de la densité de probabilité de présence de parole pk,1 avec : Pk,l = ap Pk,l-1 + (1 - ap) Ik,l où ap est une constante prédéterminée ; b.3) calcul d'un coefficient âk,1 répondant à l'équation suivante : ak,l = a+(1-a)Pk,l, où a est une constante prédéterminée ; b.4) calcul de la composante de bruit Dk,1 répondant à l'équation suivante : Dk,l = 4,1 Dk,l-1 + (1 - ak,i) IYk.112. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, dans lequel l'algorithme de soustraction spectrale multi-bande dit « SSMB » de l'étape d) met en oeuvre les phases de calcul suivantes, pour chacune des sous-bandes S13; : d.1) calcul d'un rapport signal à bruit SNRui propre à chaque sous-bande S13; répondant à l'équation : Ekbi =eilYk,l,il2 SNRui = 10.1og10 bi Lk=ei I Dk,1,i I d.2) calcul du module carré IXk,1,il2 de la composante débruitée de sous-15 bande Xk,1,i propre à chaque sous-bande S13;, selon l'équation : IXk.1.iI2 = {1Yk,l,i 12 - ai si IDk1iI R IYk1iI2 2 Si IYk,I,il > ai Si IDk,1,il 2 si IYk,l,i I ai Si I Dk,l,i I où - Si est un paramètre variable en fonction de la sous-bande S13; correspondante, prenant des valeurs distinctes d'une sous-bande à l'autre ; 20 - ai est un paramètre variable qui dépend de la valeur du rapport signal à bruit SNRk,l,i calculée dans la sous-bande S13; correspondante ; et - P est une constante. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les paramètres ai 25 répondent aux équations suivantes : et si SNRui SNR2où ac1, ac2, ac3 et ac4 sont des constantes prédéterminées, et SNR1 et SNR2 sont des seuils prédéterminés. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'étape e) consiste à déterminer le signal débruité Xk,l à partir des modules carré IXka,tl2 des composantes débruitées de sous-bande Xka,i et des phases Ok,l extraites lors de l'étape a), de sorte que le signal débruité de sortie SDkJ correspond au signal débruité Xk,l, soit SDkJ = Xka. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l'étape e) consiste à : - déterminer, pour chacune des sous-bandes SBi, le module carré IXk,l,i12 d'une composante débruitée combinée de sous-bande Xka,i propre à chaque sous-bande SBi d'un signal débruité combiné Xk,l, répondant à l'équation correspondante : IXk,1,iI2 = IXk,l,iI2 + y IYk,l,ilz où y est un coefficient d'amplification prédéterminé, préférentiellement compris entre 0,01 et 0,1 ; - déterminer un signal débruité combiné Xk,l à partir des modules carrés IXka,iI2 des composantes débruitées combinées de sous-bande Xka,i et des phases Ok,l extraites lors de l'étape a), de sorte que le signal débruité de sortie SDkJ corresponde au signal débruité combiné Xk,l, soit SDkJ = Xka. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l'étape f.2) consiste à reconstruire le signal vocal débruité de sortie sd(t) uniquement à partir des signaux de sortie Shc issus de l'étape f.1), lesdits signaux de sortie Shc correspondant aux transformées de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDkJ propres à chaque trame temporelle I. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l'étape f.2) consiste à, pour chaque trame temporelle I : g) calculer un rapport moyen signal à bruit r, propre à la trame temporelle I à partir du module carré IYk,1I2 et de la composante de bruit Dka ;h) comparer le rapport moyen signal à bruit r, avec un seuil TH prédéterminé ; i) reconstruire le signal vocal débruité de sortie sd(t) à partir en considérant que : - si le rapport moyen signal à bruit r, est inférieur audit seuil 4'TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction temporelle pour cette trame temporelle I correspond au signal de sortie Sd1 issu de l'étape f.1) ; - si le rapport moyen signal à bruit r, est supérieur audit seuil TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction temporelle pour cette trame temporelle I correspond au signal échantillonné y, issu de l'étape de découpage de l'étape a). 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'étape g) met en oeuvre l'algorithme de calcul suivant, pour chaque trame temporelle I : g.1) calcul d'une composante de bruit moyenne Dl à partir de la composante de bruit Dk,1 estimée lors de l'étape b) et répondant à l'équation : 1 M-1 Dl = M Lk=0 ' k,l où M est une constante prédéterminée, de préférence égale à N ou à N/2, N étant le nombre de points d'échantillonnage de la transformée de Fourier ; g.2) calcul d'un module carré moyen IYk,1I2 du signal bruité Yk,1 répondant à l'équation : IYk,I I2 = M Ek=o IYk,l 12 g.3) calcul d'une composante filtrée Pl du module carré moyen I'kll2 répondant à l'équation : Pl = ÀPi-1+ (1-7~) IYk,lI2 où - À est une constante prédéterminée caractéristique d'un filtre passe-bas, de préférence compris entre 0,80 et 0,99 ; - Po = D0 = M Ek o Dk,o pour initialiser l'algorithme. g.4) calcul du rapport moyen signal à bruit r, répondant à l'équation :- siÏ >0 alors r1= , D~ - si Dl 0 alors r1 = 0. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les étapes a) et f) de conversion mettent en oeuvre une méthode de recouvrement et addition dite « OLA », avec : - pour l'étape a), un découpage du signal acoustique bruité y(t) en trames temporelles avec un recouvrement entre les trames temporelles successives ; - pour l'étape f.2), la reconstruction du signal vocal débruité de sortie sd(t) est réalisée par les additions successives des parties en recouvrement des signaux de deux trames temporelles successives. 11. Système (1) de réduction du bruit sur un signal acoustique bruité y(t) issu d'un microphone opérant dans un milieu bruité, comportant : - une unité de conversion (2) du signal acoustique bruité y(t) dans le domaine temporel en un signal bruité Yk,1 dans le domaine fréquentiel, comportant : - un module de découpage (21) du signal acoustique bruité y(t) en signaux échantillonnés y, dans des trames temporelles I successives ; - en sortie du module de découpage (21), un module de fenêtrage (22) des signaux échantillonnés y, par application d'une fenêtre de pondération ; - en sortie du module de fenêtrage (22), un module de calcul (23) d'une transformée de Fourier discrète qui délivre en sortie le signal bruité Yka ; - une unité de traitement numérique (3) dans le domaine fréquentiel comportant, en sortie de l'unité de conversion : - un premier module d'extraction (31) du module carré IYk,1I2 du signal bruité Yk,1 ; - un deuxième module d'extraction (32) de la phase Ok,1 du signal bruité Yk,1 ; 30- en sortie du premier module d'extraction (31), un module d'estimation (33), dit « MCRA », d'une composante de bruit Dk,1 contenue dans le signal bruité Yk,1 à partir du module carré IYk,1l2 issu du premier module d'extraction (31), par un algorithme d'estimation de la densité spectrale de puissance de la composante de bruit selon une méthode de moyennage récursif des minima contrôlés dite « MCRA » ; - en sortie du premier module d'extraction (31), un module de découpage (34) de la bande fréquentielle en plusieurs sous-bandes fréquentielles SB;=[e;, b;], notamment du type banc de filtres ; - en sortie du module d'estimation « MCRA » (33) et du module de découpage (34) de la bande fréquentielle, un module d'estimation (35), dit « SSMB », du module carré IXka,il2 d'une composante débruitée de sous-bande Xka,i propre à chaque sous-bande S13; d'un signal débruité Xk,1' par un algorithme de soustraction spectrale multibandes à partir de modules carrés de sous-bande IYka,iI2 et de composantes de bruit de sous-bande Dka,i ; - en sortie du module d'estimation « SSMB » (35) et du deuxième module d'extraction (32), un module de détermination (36) d'un signal débruité de sortie SDk,I à partir des modules carré IXka,iI2 et des phases °k,1 ; - une unité de conversion (4) dans le domaine temporel comportant, en sortie de l'unité de traitement numérique (3) : - un module de calcul (41) d'un signal de sortie Sd1 propre à chaque trame temporelle I par application d'une transformée de Fourier inverse du signal débruité de sortie SDk,1 ; et - un module de reconstruction (42) d'un signal vocal débruité de sortie sd(t) dans le domaine temporel à partir desdits signaux de sortie Sd1. 12. Système (1) selon la revendication 11, dans lequel le module de détermination (36) du signal débruité de sortie SDk,1 comprend : - un sous-module racine-carré (361) pour calculer le module ~Xk,1,iI des composantes débruitées de sous-bande Xka,i, et- un sous-module de recombinaison (362) des composantes débruitées de sous-bande Xk,1,i pour obtenir le signal débruité Xk,1 à partir des modules IXka,il et des phases 0k,1, de sorte que le signal débruité de sortie SDk1 corresponde au signal débruité Xk,1' soit SDkJ = Xk,1. 13. Système (1) selon la revendication 11, dans lequel le module de détermination (36) d'un signal débruité de sortie SDkJ comprend : - en sortie du premier module d'extraction (31), un sous-module d'amplification (363) selon un coefficient d'amplification y, préférentiellement 10 compris entre 0,01 et 0,1, afin de délivrer un signal amplifié y IYk,iI2 ; - en sortie du module d'estimation « SSMB » (35), un sous-module additionneur (364) propre à additionner le signal amplifié y IYk,iI2 et les modules carré IXk,1,iI2, afin de délivrer en sortie les module carré IXk,1,iI2 de composantes débruitées combinées de sous-bande Xk,1,i propres à chaque 15 sous-bande SBi d'un signal débruité combiné km, répondant à l'équation correspondante : IXklil2 = IXk,1,i12 + Y IYk,l,il2 - un sous-module racine-carré (361) pour calculer le module IXk,1,il des composantes débruitées combinées de sous-bande Xk,1,i ; et 20 - un sous-module de recombinaison (362) des composantes combinées de sous-bande Xk,1,i pour obtenir le signal débruité combiné Xk,1' à partir des modules IXk,1,il et des phases 010, de sorte que le signal débruité de sortie SDkJ correspond au signal débruité combiné Xk,1' soit SDkJ = Xk,1. 25 14. Système (1) selon l'une quelconque des revendications 11 à 13, dans lequel l'unité de traitement numérique (3) comprend en outre, en sortie du module d'estimation « MCRA » (33), un module de détection du bruit (37) comprenant - un module de calcul d'un rapport moyen signal à bruit r, propre à chaque 30 trame temporelle I à partir du module carré IYk,1I2 et de la composante de bruit Dk,1 ; - un module de comparaison du rapport moyen signal à bruit r, propre à chaque trame temporelle 1 avec un seuil 4'TH prédéterminé ;- un module de contrôle du module de reconstruction (42) du signal vocal débruité de sortie sd(t) qui est conçu pour que : - si le rapport moyen signal à bruit r, est inférieur audit seuil 4'TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction pour cette trame temporelle I correspond au signal de sortie Shc issu du module de calcul dudit signal de sortie Shc ; - si le rapport moyen signal à bruit r, est supérieur audit seuil TH pour la trame temporelle I, alors le signal considéré avant reconstruction pour cette trame temporelle I correspond au signal échantillonné y, issu du module de découpage du signal acoustique bruité y(t).