Brevet FR3044459A1 — publié le 20170602

Décompositions successives de filtres audio La présente invention concerne le domaine de la restitution de données sonores. Elle trouve des applications, en particulier, mais non exclusivement, dans le cadre de services de télécommunication proposant une restitution spatialisée du son, comme par exemple dans le cas d'une audioconférence entre plusieurs locuteurs, d'une diffusion de bande annonce de cinéma ou d'une diffusion de tout type de contenu audio multicanal. L'invention s'applique également dans le cas de terminaux de télécommunication, notamment mobiles, pour lesquels il est envisagé un rendu sonore avec un système d'écoute stéréophonique (un casque par exemple) permettant à l'auditeur de positionner les sources sonores dans l'espace. A cet effet, l'invention exploite des systèmes linéaires invariants et stationnaires pouvant être caractérisés par un ensemble de filtres dépendant d'une direction entre la source sonore et l'un des conduits auditifs de l'auditeur. Cet ensemble de filtres représente la directivité du système. Les filtres peuvent être représentés sous leur forme temporelle (sous forme de réponse impulsionnelle) ou fréquentielle (sous forme de fonction de transfert). A titre d'exemple, un individu ou une tête artificielle avec un microphone à l'entrée de chaque conduit auditif sont des cas particuliers d'un tel système linéaire invariant et stationnaire. Dans ce cas le système peut être caractérisé par ses fonctions de transfert, spécifiques à chaque individu. Les fonctions de transfert définissent les caractéristiques spatiales d'audition de l'individu en prenant en compte notamment les réflexions liées à sa morphologie. Les fonctions de transfert sont classiquement appelées fonctions de transfert de type HRTF pour « Head Related Transfer Function », quand les filtres sont donnés dans le domaine fréquentiel, et HRIR pour « Head Related Impulse Response », quand les filtres sont donnés dans le domaine temporel. Il est possible de passer d'une représentation à une autre par une transformée de Fourier. 3044459 2 Les fonctions de transfert HRTF sont donc un ensemble de valeurs complexes. Il est possible de revenir à des valeurs réelles en prenant leurs modules respectifs : on obtient ainsi les modules des HRTF. La division de chaque module par la moyenne spatiale des modules 5 pour une fréquence donnée permet d'obtenir ce qui est communément nommé dans la littérature « Directional Transfer Function ». L'invention peut être généralisée à des directivités de systèmes présentant des formes et/ou des nombres de capteurs différents (par exemple 10 un téléphone mobile avec 3 microphones). Sans nuire à la généralisation de l'invention à tout système linéaire pouvant être caractérisé par des ORTF, et afin de faciliter la compréhension de l'invention, il est considéré par la suite le cas particulier des fonctions de transfert DTF. En effet on peut passer des fonctions de transfert DTF aux fonctions de transfert HRTF en calculant des 15 filtres à phase minimale associés aux fonctions de transfert DTF et en y ajoutant un retard modélisant les retards de propagations entre les capsules (retard inter-aurai par un humain). La personnalisation de ces retards est obtenue par d'autres techniques bien connues et non décrites ici. Une technique utilisant des fonctions de transfert de type HRTF est la 20 synthèse binaurale. Cette technique repose sur l'utilisation de filtres dits « binauraux », qui reproduisent les fonctions de transfert acoustiques entre la ou les sources sonores et les conduits auditifs de l'auditeur. Ces filtres servent à simuler des indices de localisation auditive qui permettent à un auditeur de localiser les sources sonores en situation d'écoute réelle. 25 Les techniques liées à la synthèse binaurale sont donc basées sur une paire de signaux binauraux qui alimente un système de restitution. Les deux signaux binauraux peuvent être obtenus par traitement du signal, en filtrant un signal monophonique par les filtres binauraux qui reproduisent les propriétés de la propagation acoustique entre la source placée à une position 30 donnée et chacun des conduits auditifs de l'auditeur. La synthèse binaurale peut être utilisée pour différentes restitutions comme par exemple une restitution au moyen d'un casque avec deux oreillettes, ou au moyen de deux haut-parleurs. L'objectif est la reconstruction 3044459 3 d'un champ sonore au niveau des oreilles de l'auditeur pratiquement identique à celui qu'auraient induit les sources réelles dans l'espace. Les filtres binauraux prennent en compte l'ensemble des phénomènes acoustiques qui modifient les ondes acoustiques dans leur trajet 5 entre la source et les conduits auditifs de l'auditeur. Les phénomènes acoustiques comprennent notamment la diffraction par la tête de l'auditeur et les réflexions sur le pavillon auditif et le haut du torse de l'utilisateur. Ces phénomènes acoustiques varient selon la position de la source sonore par rapport à l'auditeur et les variations permettent à l'auditeur de 10 localiser la source dans l'espace. En effet, ces variations déterminent une forme de codage acoustique de la position de la source. Le système auditif d'un individu sait, par apprentissage, interpréter ce codage pour localiser la ou les sources sonores. Néanmoins, les phénomènes acoustiques de diffraction/réflexion 15 dépendent fortement de la morphologie de l'auditeur. Une synthèse binaurale de qualité repose donc sur des filtres binauraux qui reproduisent au mieux le codage acoustique que produit naturellement le corps de l'auditeur, en prenant en compte les spécificités individuelles de sa morphologie. Lorsque ces conditions ne sont pas respectées, une dégradation des 20 performances du rendu binaural est induite, ce qui se traduit notamment par une perception intracrânienne des sources et des confusions entre les localisations avant et arrière. Ainsi, les filtres binauraux représentent les fonctions de transfert acoustiques ou fonctions de transfert de type HRTF qui modélisent les 25 transformations engendrées par le torse, la tête et le pavillon de l'auditeur sur le signal acoustique provenant d'une source sonore. A chaque position de source sonore est associée une paire de fonctions HRTF, une pour chaque oreille. De plus, ces fonctions de transfert HRTF portent l'empreinte acoustique de la morphologie de l'individu sur lequel elles ont été mesurées. 30 De manière bien connue, les fonctions de transfert HRTF sont obtenues au cours d'une phase de mesure. Une sélection de directions qui couvrent plus ou moins finement l'ensemble de l'espace entourant l'auditeur est fixée. Pour chaque direction, les fonctions de transfert HRTF gauche et droite 3044459 4 sont mesurées au moyen de microphones insérés à l'entrée des conduits auditifs de l'auditeur. En générale, une sphère centrée sur l'auditeur est ainsi définie. Pour une mesure de bonne qualité, la mesure doit être réalisée dans 5 une chambre anéchoïque, ou chambre sourde, de sorte que seules les réflexions et phénomènes acoustiques liés à l'auditeur soient pris en compte. Au final, si M directions sont mesurées, on obtient, pour un auditeur donné, une base de donnée de 2M fonctions de transfert de type HRTF (car deux canaux auditifs droit et gauche) représentant, pour chaque conduit auditif, chacune des 10 positions des sources. Ces techniques nécessitent donc de réaliser les mesures sur l'auditeur directement. La durée d'une telle opération de mesure est très longue car il est nécessaire de mesurer un grand nombre de directions. Certains individus passent ainsi de longues heures en laboratoire afin d'y faire analyser la signature acoustique associée à leur physionomie dans le 15 détail, ainsi que leurs capacités de perception de l'espace sonore en trois dimensions. Ces individus bénéficient ensuite d'une écoute binaurale façonnée à partir des résultats d'analyse, offrant un confort et une impression sonore de grande qualité. Afin de faire profiter de cette qualité et de ce confort à un ensemble 20 plus large d'auditeurs, notamment dans le cadre de services destinés au grand public, il est nécessaire de disposer de filtres personnalisés à chacun des auditeurs. Il est toutefois difficilement concevable de mesurer l'ensemble des clients d'un service dans des chambres sourdes (qui sont rares et coûteuses). 25 De plus, la durée et la pénibilité des mesures sont difficilement supportables pour le grand public. Il est ainsi souhaitable de disposer de solutions permettant d'obtenir les signatures acoustiques d'individus de manière rapide, fiable et peu intrusive afin de pouvoir généraliser les résultats obtenus en chambre anéchoïque sur un 30 petit nombre de sujets, à une population très importante. Une solution pratique commençant à émerger consiste à proposer à l'utilisateur de mesurer ses propres fonctions de transfert HRTF dans son lieu habituel d'écoute afin d'émuler sur un casque sonore son expérience d'écoute 3044459 5 en studio ou dans son salon. Les inconvénients liés à ce type de solutions sont liés au fait de ne mesurer qu'un faible nombre de positions fixes et de rendre difficile la séparation entre l'information liée au dispositif de diffusion proprement dit et le lieu d'écoute. Différentes études ont été consacrées à 5 l'élaboration de méthodes permettant de réduire certaines contraintes pratiques comme la mesure dynamique (« Dynamic measurement of room impulse responses using a moving microphone », Ajdler, Sbaiz, Vetterli, 2007) ou la mesure réciproque, dans laquelle les rôles du microphone et du haut-parleur sont inversés (« Fast head-related transfer function measurement via 10 reciprocity », Zotkin, Duraiswami, Grassi, Gumerov, 2006). Les applications de cette solution sont limitées aux studios de mixage professionnel ou aux installations « home-cinema ». Différentes pistes proposant des solutions alternatives sont explorées. Une première piste consiste à calculer les filtres à partir de 15 l'acquisition de la morphologie de l'auditeur et notamment de son pavillon. La personnalisation peut également être basée sur la transformation de fonctions de transfert HRTF non individuelles extraites d'une base de données incluant les morphologies associées aux fonctions de transfert HRTF (« Individualisation des indices spectraux pour la synthèse binaurale : recherche et exploitation des 20 similarités interindividuelles pour l'adaptation ou la reconstruction de HRTF », Guillon, P, PhD Thesis, Université du Maine, Le Mans, France, 2009). La transformation des fonctions de transfert HRTF pour les adapter à un individu donné est alors pilotée par la comparaison des morphologies du pavillon origine issu de la base de données et du pavillon cible de l'individu 25 donné. Cette comparaison repose sur une technique d'appariement des maillages tridimensionnels des pavillons. Une autre méthode consiste à utiliser des paramètres morphologiques pour créer ou déformer un maillage tridimensionnel, qui sera ensuite utilisé pour un calcul détaillé et une simulation numérique des fonctions de transfert HRTF de l'individu, par éléments finis de 30 frontière par exemple. Il est également possible, à partir des paramètres morphologiques d'un individu donné, de rechercher dans une base de données un individu tiers possédant des paramètres morphologiques proches. 3044459 6 Certains travaux proposent d'exploiter en entrée un maillage tridimensionnel de la morphologie du sujet et plus particulièrement de son pavillon, et d'autres des mesures de paramètres morphologiques des utilisateurs. Une méthode pour acquérir la morphologie du pavillon consiste à 5 utiliser un scan tridimensionnel, mais cette méthode est parfois problématique dans la mesure où elle nécessite à la fois un matériel et une mise en oeuvre spécifiques. Des solutions alternatives sont mises au point soit en dérivant des scans tridimensionnels à partir d'un jeu de photographies (« Reconstructing 10 head models from photographs for individualized 3D-audio processing », Dellepiane, Pietroni, Tsingos, Asselot, Scopigno, 2008), soit en utilisant des méthodes issues du traitement d'images permettant d'obtenir des maillages tridimensionnels à partir d'une caméra et de techniques de reconstruction (« shape from shading », « shape from structured light ») ou encore à partir des 15 capteurs de type KinectTM associés à des techniques d'analyse de profondeur. D'autres travaux tentent de mettre en place des méthodes d'apprentissage qui regroupent deux approches opposées. La première approche consiste à étudier la capacité des auditeurs à s'approprier des fonctions de transfert HRTF génériques et qui ne leur sont pas 20 adaptées au départ. La deuxième approche, au contraire, suggère un apprentissage par un ordinateur des réactions d'un utilisateur participant à un jeu interactif ou répondant à un questionnaire interactif. L'ordinateur reconstitue de manière itérative le jeu de fonctions de transfert HRTF qui convient à l'utilisateur à partir de l'observation de ses performances de localisation et/ou 25 de ses réponses. Toutefois, le stockage des jeux de fonctions de transfert, leur transmission et leur chargement sont compliqués du fait de la taille des données représentant chaque jeu de fonctions de transfert. De plus, les solutions nécessaires à la personnalisation d'un jeu de 30 fonction de transfert, pour l'adapter à un auditeur donné, autres que les mesures en chambre sourde n'existent pas encore. Or comme expliqué ci-avant, les mesures en chambres sourdes sont complexes et coûteuses en 3044459 7 ressources matérielles et logicielles ainsi qu'en temps, et ne sont ainsi pas transposables sur une grande population. La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l'invention concerne un procédé de 5 traitement de données individualisées et représentatives de la directivité d'un système audio individualisé, le procédé comprenant les étapes suivantes: - obtenir, pour chaque individu d'un ensemble initial d'individus, au moins un jeu de filtres personnalisé ; - déterminer N composantes indépendantes communes aux jeux de filtres 10 obtenus ; - décomposer chacun des jeux obtenus (ou leurs modules) dans une première base constituée à partir des N composantes indépendantes en vue d'obtenir, pour chaque jeu de filtres (ou leurs modules), un premier jeu de coefficients de pondération ; 15 - décomposer chaque premier jeu de coefficients de pondération dans une deuxième base de P composantes indépendantes, afin d'obtenir un deuxième jeu de coefficients de pondération ; - stocker chaque deuxième jeu de coefficients de pondération obtenu en association avec un identifiant d'individu parmi l'ensemble initial 20 d'individus. La décomposition successive dans une première base de N composantes indépendantes commune à tous les individus du premier ensemble, puis dans une deuxième base de P composantes indépendantes permet avantageusement de compresser les données stockées. A cet effet, les 25 nombres N et P de composantes indépendantes peuvent être choisis en fonction de critères liés à la taille des données stockées et à la précision souhaitée pour les jeux de filtre. Selon un mode de réalisation de l'invention, la deuxième base de P composantes indépendantes peut être une base d'harmoniques sphériques 30 d'ordre P et le deuxième jeu de coefficients de pondération peut être un jeu de coefficients sphériques. 3044459 8 La décomposition dans une base d'harmoniques sphériques permet avantageusement de disposer de jeux de coefficients sphériques aisément transformables par application transformations comportant une rotation. Selon un mode de réalisation de l'invention, chaque individu de 5 l'ensemble initial d'individus peut en outre être associé à un ensemble de données morphologiques, et le procédé peut comprendre en outre les étapes suivantes : - obtention de données morphologiques courantes d'un nouvel individu ; - sélection d'un individu parmi l'ensemble initial par comparaison entre les 10 données morphologiques courantes et les ensembles de données morphologiques des individus de l'ensemble initial ; - application d'une transformation au deuxième jeu de coefficients de pondération associé à l'individu sélectionné en vue d'obtenir un deuxième jeu de coefficients de pondération transformé, la transformation étant déterminée à 15 partir des données morphologiques courantes ; - stockage du deuxième jeu de coefficients de pondération transformé en association avec un identifiant du nouvel individu. Le stockage des jeux de filtres sous la forme de données morphologiques permet avantageusement d'appliquer de manière aisée des 20 transformations afin d'adapter le deuxième jeu de coefficients de pondération d'un individu de l'ensemble initial. L'ensemble initial peut ainsi être utilisé comme point de départ pour une détermination rapide et non contraignante de jeux de filtres pour des utilisateurs autres que les utilisateurs de l'ensemble initial. 25 En complément, la transformation peut comprendre au moins l'application d'une matrice de rotation au jeu de coefficients sphériques associé à l'individu sélectionné. L'application d'une matrice de rotation à un jeu de coefficients dans une base de coordonnées sphériques permet d'appliquer aisément une rotation 30 aux directivités des jeux de filtres représentés, et permettent ainsi d'adapter facilement les jeux de filtres des individus de l'ensemble initial. En complément, le procédé peut comprendre en outre les étapes suivantes : 3044459 9 - application d'une homothétie aux N composantes indépendantes, l'homothétie étant déterminée à partir des données morphologiques courantes, afin d'obtenir N composantes indépendantes transformées ; - multiplication du jeu de coefficients sphériques transformé par une matrice 5 formée par les N composantes indépendantes transformées, en vue d'obtenir un jeu de filtres modifié en association avec l'identifiant du nouvel individu. En variante, le procédé peut comprendre en outre les étapes suivantes : - multiplication du jeu de coefficients sphériques transformé par une matrice 10 formée par les N composantes indépendantes, en vue d'obtenir un nouveau jeu de filtres ; - application d'une homothétie par ré-échantillonnage temporel du nouveau jeu de filtres en vue d'obtenir un jeu de filtres modifié en association avec l'identifiant du nouvel individu. 15 En complément, lorsque le nouveau jeu de filtres est dans le domaine fréquentiel, le procédé comprend l'application d'une transformée de Fourier inverse au nouveau jeu de filtres préalablement au ré-échantillonnage temporel. Selon un mode de réalisation, les données morphologiques sont relatives au moins au pavillon auditif de l'utilisateur. 20 Ainsi, les données morphologiques ayant le plus d'influence sur le jeu de filtre associé à un individu, sont prises en compte lors de la détermination d'un nouveau jeu pour un nouvel individu. Selon des modes de réalisation de l'invention, les filtres peuvent être des fonctions de transfert dans le domaine fréquentiel (ou les modules de ces 25 fonctions de transferts), chaque composante indépendante peut être une fonction ayant un spectre non nul dans une bande de fréquence donnée, et les bandes de fréquences données peuvent être distinctes. En complément, les composantes indépendantes peuvent être exprimées en échelle logarithmique de fréquences. 30 L'utilisation d'une échelle logarithmique permet de traduire de manière plus précise le fonctionnement perceptif de l'oreille humaine (plus sensible dans les hautes fréquences que les basses fréquences). 3044459 10 Selon un mode de réalisation, pour chaque jeu de filtres obtenu, les modules du jeu de filtres peuvent être déconvolués par une moyenne spatiale des modules du jeu de filtres et les N composantes indépendantes peuvent être déterminées à partir des modules déconvolués. 5 Ce mode de réalisation permet de réduire la variance des filtres en éliminant la partie commune à tous les filtres et permet de travailler sur des valeurs réelles plutôt que complexes (DTF). Un deuxième aspect de l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées 10 sur un support lisible par un ordinateur, pour l'exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention. Un troisième aspect concerne un dispositif de traitement de données individualisées et représentatives de la directivité d'un système audio, le dispositif comprenant un processeur configuré pour: 15 - obtenir, via une interface d'entrée du dispositif, pour chaque individu d'un ensemble initial d'individus, au moins un jeu de filtres personnalisé ; - déterminer N composantes indépendantes communes aux jeux de filtres obtenus ; - décomposer chacun des jeux (ou leurs modules) obtenus dans une 20 première base constituée à partir des N composantes indépendantes en vue d'obtenir, pour chaque jeu de filtres, un premier jeu de coefficients de pondération ; - décomposer chaque premier jeu de coefficients de pondération (ou leurs modules) dans une deuxième base de P composantes indépendantes, 25 afin d'obtenir un deuxième jeu de coefficients de pondération ; - stocker, dans une mémoire du dispositif, chaque deuxième jeu de coefficients de pondération obtenu en association avec un identifiant d'individu parmi l'ensemble initial d'individus. 30 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels: - la figure 1 est un diagramme représentant les étapes d'un 3044459 11 procédé de traitement de données selon un mode de réalisation de l'invention; - la figure 2 représente une décomposition d'un jeu de filtres dans une base de composantes indépendantes selon un mode de réalisation de l'invention; 5 - la figure 3 représente des composantes indépendantes obtenues à partir d'un ensemble initial de jeux de filtres selon un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 4 illustre des figures de directivité pour une même composante indépendante pour huit individus distincts, selon un mode de 10 réalisation de l'invention ; - la figure 5 illustre un dispositif selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 1 est un diagramme illustrant les étapes générales d'un 15 procédé de traitement de données selon un mode de réalisation de l'invention. A une étape 101, pour chaque individu d'un ensemble initial d'individus, un jeu de filtres personnalisé est obtenu. L'ensemble initial d'individus est un ensemble restreint d'individus pour lesquels les solutions de l'état de la technique ont pu être appliqués afin d'obtenir un jeu de filtres 20 personnalisé pour chacun des individus. Par exemple, chaque individu a fait l'objet de tests en chambre anéchoïque afin d'obtenir au moins un jeu de filtres personnalisé. Généralement, deux jeux de filtres personnalisés sont obtenus pour chaque individu, un pour chaque conduit auditif. 25 Aucune restriction n'est cependant attachée à la manière dont ont été acquis les jeux de filtres à l'étape 101. Les jeux de filtres de l'ensemble initial d'individus sont stockés à une étape 102, par exemple dans une mémoire d'un dispositif mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Les jeux de filtres peuvent être exprimés sous la forme de coefficients 30 d'une matrice. Comme détaillé précédemment, l'exemple de fonctions de transfert HRTF dans le domaine fréquentiel est considéré de manière non restrictive en tant que jeux de filtres. 3044459 12 A une étape 103, N composantes indépendantes communes aux jeux de filtres obtenus sont déterminées. Par exemple, la décomposition en composantes indépendantes divulguée dans le document « Independent component analysis », Stone J.V, 2004, John Wiley & Sons, peut être appliquée 5 aux modules des filtres d'un jeu (fonctions de transfert HRTF), les modules étant optionnellement déconvolués (division fréquentielle) par la moyenne spatiale du jeu de filtres. Une telle opération est équivalente à retirer des fonctions de transfert HRTF les composantes fréquentielles communes à tous les filtres. De tels modules déconvolués sont appelés DTF par la suite. Les 10 modules peuvent être lissés de manière optionnelle afin de ne conserver que les variations fréquentielles pertinentes d'un point de vue perceptif. Ainsi, n'importe quel module de fonction de transfert HRTF (ou DTF) de l'ensemble initial d'individus peut être reconstruit par une combinaison linéaire de composantes indépendantes pondérées par des coefficients de 15 pondération, tel qu'illustré sur la figure 2. Une première matrice 200 de coefficients w; j, i variant entre 1 et M 2*M étant le nombre total de directions mesurées, M filtres correspondant à une des deux oreilles de l'auditeur) et j variant entre 1 et N représente les coefficients de pondération obtenus après décomposition des filtres 20 correspondant à l'une des oreilles d'un jeu sur une base formée des N composantes indépendantes. Une deuxième matrice 201 de coefficients cn,f, avec n variant entre 1 et N et f variant entre 1 et F représente les coefficients des N composantes indépendantes, chaque ligne correspondant à l'une des N composantes 25 indépendantes. Une troisième matrice 202 représente un jeu de filtres (les modules déconvolués des fonctions de transfert HRTF dans l'exemple précédent) pour un individu, pour une oreille, obtenu à l'étape 101, et comprend des coefficients dm,f, m variant entre 1 et M et f variant entre 1 et F. Chaque ligne m de la 30 troisième matrice 202 représente un filtre pour une direction de l'espace donnée, et chaque colonne correspond à une fréquence (ou une bande de fréquences plus précisément), traduisant ainsi le spectre des fonctions de transfert HRTF. Les modules des fonctions de transfert HRTF peuvent être en 3044459 13 échelle logarithmique ou linéaire, en abscisse ou en ordonnée, ce qui résulte en quatre configurations distinctes (linéaire, linéaire), (logarithmique, linéaire), (linéaire, logarithmique) et (logarithmique, logarithmique). Une échelle logarithmique en abscisse revient à ré-échantillonner le spectre d'une fonction 5 de transfert (une ligne de la matrice 202) avec un pas fréquentiel logarithmique et non linéaire, ce qui traduit de manière plus précise le fonctionnement perceptif de l'oreille humaine (plus sensible dans les hautes fréquences que les basses fréquences). Une échelle logarithmique en ordonnée revient à considérer 20*logio(abs(HRTF)), abs(HRTF) représentant les modules des 10 fonctions de transfert HRTF. Comme indiqué ci-dessus, chaque ligne de la deuxième matrice 201 représente une composante indépendante, chaque coefficient de la ligne correspondant à l'énergie de la composante indépendante dans une bande de fréquences donnée. 15 La figure 3 présente un ensemble de spectres pour N=20 composantes indépendantes, selon un mode de réalisation de l'invention. Ces N composantes indépendantes peuvent être déterminées à l'étape 103 précédemment décrite, à partir de l'ensemble des troisièmes matrices 202 des individus de l'ensemble initial. Comme illustré sur la figure 3, chaque 20 composante indépendante peut correspondre à une bande du spectre dans laquelle l'énergie est non nulle, les composantes indépendantes présentant des supports du spectre disjoints. La première matrice 200 dépend de l'azimut et de l'élévation (en ordonnée) et des poids affectés à chaque composante indépendante (en 25 abscisse). L'ensemble des coefficients wm,, pour une colonne n donnée, représente, pour un individu, la directivité pour une composante indépendante pour la composante n. Chaque indice m correspondant à une mesure pour une direction (azimut (m), élévation(m)). La première matrice 200 est déterminée à une étape 104, par décomposition de chacun des jeux de filtres obtenus à 30 l'étape 101, dans la base constituée à partir des N composantes indépendantes. Les coefficients d'une colonne de la première matrice 200 représentent les valeurs des pondérations pour une composante indépendante 3044459 14 pour les différentes directions de mesures. Elles représentent ainsi une figure de directivité spatiale. La figure 4 illustre de telles figures de directivité spatiale pour huit individus de l'ensemble initial d'individus, selon un mode de réalisation de 5 l'invention. On constate sur la figure 4 que les directivités spatiales se ressemblent d'un individu à un autre et que des rotations peuvent être appliquées pour rapprocher ces directivités spatiales. La figure 4 présente en particulier les coefficients de pondération de la première matrice 200, pour chaque individu, appliqués à la troisième 10 composante indépendante (troisième ligne de la deuxième matrice 201) pour huit individus différents. Ce sont donc les troisièmes colonnes respectives des premières matrices 200 pour les huit individus. Les colonnes sont redécoupées par même élévation et représentées de manière tridimensionnelle. L'abscisse correspond à l'azimut exprimée en degrés, et l'ordonnée correspond à 15 l'élévation en degrés. La troisième dimension est représentée par des variations de couleurs (en teintes de gris sur la figure 4). Les teintes de gris représentent les valeurs de coefficients de pondérations. La figure 4 peut ainsi être interprétée comme un ensemble de figures de directivités pour les troisièmes composantes indépendantes de huit individus de l'ensemble initial. 20 Afin de rechercher de telles rotations et de diminuer encore la quantité d'informations décrivant un individu, l'invention prévoit de décomposer à une étape 105, chaque jeu de coefficients de pondération (chaque première matrice 200 d'un individu de l'ensemble initial) dans une base de P fonctions indépendantes au sens mathématique, par exemple dans une base 25 d'harmoniques sphériques d'ordre P-1, afin d'obtenir un jeu de coefficients sphériques. Le choix de la base d'harmoniques sphériques permet l'application aisée de rotations aux jeux de coefficients sphériques afin de recalculer un nouveau jeu de coefficients sphériques suite à une rotation du référentiel de mesure, ce qui n'est pas le cas d'une base de composantes indépendantes en 30 deux dimensions. La détermination d'un jeu de coefficients sphériques revient à réaliser une transformée de Fourier Spatiale des directivités (d'une première matrice 200 donc). La décomposition des directivités cw,,p pour la composante 3044459 15 indépendante ic à l'ordre P en harmoniques sphériques s'exprime de la manière suivante : P-1 CMCM. X HS, w . . mp MIC p=o dans lequel HSrni est un vecteur de la taille du nombre de 5 mesures et dont la valeur vaut la valeur de l'harmonique sphérique i pour la direction de mesure correspondant à l'indice m (azimut(m), elevation(m)) A partir de chaque jeu de filtres d'un individu de l'ensemble initial, on obtient ainsi un jeu de coefficients sphériques. A une étape 106, chaque jeu de coefficients sphériques obtenu en association avec un identifiant d'individu 10 auquel il correspond. La décomposition en harmoniques sphériques permet ainsi de caractériser entièrement un jeu de filtres correspondant à la directivité du conduit auditif de l'un des individus au moyen de des coefficients sphériques CV1fic,p qui sont de dimension P*N, où P-1 est l'ordre de la décomposition en 15 harmoniques sphériques et N le nombre de composantes indépendantes. La base d'harmoniques sphériques et les N composantes indépendantes sont communes à tous les individus, et donc à tous les jeux de filtres HRTF ou de DTF. L'application successive d'une décomposition sur une base de N 20 composantes indépendantes puis sur une base d'harmoniques sphériques permet un premier avantage qui est de réduire la quantité d'informations à analyser et permet de compresser les jeux de filtres HRTF. A titre d'exemple, les solutions actuelles prévoient l'acquisition de jeux de filtres HRTF comprenant 1680 directions, pour deux oreilles d'un 25 individu, pour une taille de filtre de 512 points à 48 kHz de fréquence d'échantillonnage, soit 1680*2*512=1720320 valeurs flottantes. Une décomposition sur N=64 composantes indépendantes, puis sur une base d'harmoniques sphériques d'ordre 20 permet une reconstruction quasi parfaite en stockant uniquement 2*64*(20+1)=2688, soit un facteur de 30 compression de 640. Il convient également de stocker les 64 composantes 3044459 16 indépendantes (64*512=32768). Quant aux valeurs de la base d'harmoniques sphériques, elles peuvent être calculées ou stockées dans des tables. Ces dernières et les N composantes indépendantes sont communes à tous les jeux de filtres des individus. 5 Les valeurs N et P peuvent ainsi être choisies en fonction d'un compromis entre le niveau de compression et des contraintes de stockage, et ce afin d'assurer que la complexité des fonctions de transfert HRTF est réduite après décompositions successives. Un deuxième avantage découlant de l'application successive d'une 10 décomposition sur une base de N composantes indépendantes puis sur une base d'harmoniques sphériques est lié à la personnalisation des fonctions de transfert HRTF ou DTF. En effet, les étapes 101 à 106 détaillées précédemment ont été appliquées à un ensemble initial d'individus, l'ensemble comprenant un nombre restreint d'individus (une cinquantaine par exemple) du 15 fait de la complexité liée à l'acquisition des fonctions de transfert HRTF à l'étape 101. Or, les jeux de coefficients sphériques déterminés pour ce nombre restreint d'individus peuvent également être utilisés pour déterminer rapidement un jeu de filtres pour un nouvel individu, n'appartenant pas à l'ensemble initial. L'avantage de la décomposition sur une base d'harmoniques sphériques est 20 que, pour réaliser une rotation de l'ensemble d'un jeu de filtres HRTF ou DTF (rotation du référentiel de mesure), il suffit d'appliquer une matrice de rotation à au jeu de coefficients sphériques cw correspondant (voir à cet effet la thèse « Représentation de champs acoustiques, application à la transmission et à la reproduction de scènes sonores complexes dans un contexte multimédia », 25 Daniel J, Université de Paris 6, 2000). A cet effet, à une étape 107, le procédé selon l'invention peut comprendre l'obtention de données morphologiques courantes d'un nouvel individu. En effet, il est possible de passer d'une morphologie d'un individu à une morphologie d'un nouvel individu en appliquant une transformation pouvant 30 comprendre une simple rotation définie par trois axes de rotation (8,(p,p). En outre une homothétie À peut être appliquée. Les paramètres de transformation peuvent être obtenus par comparaison entre deux maillages tridimensionnels de deux individus, et plus généralement par comparaison entre des données 3044459 17 morphologiques des individus de l'ensemble initial et les données morphologiques courantes du nouvel individu. Les paramètres e,(p,p et À peuvent en outre dépendre d'un facteur f représentant une bande de fréquences ou un ensemble de bandes de 5 fréquences. A cet effet, des données morphologiques des individus du premier ensemble peuvent également être obtenus à l'étape 101 précédemment décrite puis stockés à l'étape 102. Ces données morphologiques peuvent décrire la géométrie du système linéaire dont la directivité est caractérisée par le jeu de 10 filtres associé. Aucune restriction n'est attachée aux moyens utilisés pour obtenir les données morphologiques des individus de l'ensemble initial ainsi que les données morphologiques courantes. Par exemple, elles peuvent être obtenues par des mesures directes sur l'individu, à partir de photographies ou encore à 15 l'aide du scanner tridimensionnel de type KinectTM par exemple. Les données morphologiques liées au pavillon de l'individu peuvent particulièrement être pris en compte dans la détermination des paramètres de transformation. En effet, le pavillon est le facteur le plus influençant dans l'information des jeux de filtres H RTF. 20 Ainsi, à une étape 108, les données morphologiques courantes sont comparées avec l'ensemble des données morphologiques des individus de l'ensemble initial, en vue de sélectionner, à une étape 109, un individu parmi l'ensemble initial. Par exemple, l'individu de l'ensemble initial ayant les paramètres les plus proches des paramètres courants est sélectionné. A titre 25 d'exemple en considérant les données morphologiques à stocker et comparer comme étant des maillages 3D des pavillons, on peut rechercher dans la base le maillage 3D qui, après une rotation et une homothétie, sera le plus proche du maillage 3D courant. Aucune restriction n'est attachée au critère utilisé pour caractériser la proximité des paramètres morphologiques. 30 A une étape 110, une transformation à appliquer au jeu de coefficients sphériques associé à l'individu sélectionné est déterminée à partir des données morphologiques courantes. La transformation est déterminée en déterminant des premiers paramètres qui permettent de passer des données 3044459 18 morphologiques courantes aux données morphologiques de l'individu sélectionné de l'ensemble initial. Dans l'exemple ci-dessus, les valeurs de la rotation trouvée à l'étape précédente sont utilisées. A partir de ces premiers paramètres, sont déduits les paramètres de transformation permettant de 5 transformer le jeu de filtres de l'individu sélectionné en un nouveau jeu de filtres. De manière générale, une telle méthode revient à déterminer un modèle de transformation et ses paramètres sur les jeux de filtres caractérisant les directivités des systèmes d'un point de vue signal, un autre modèle de 10 transformation et ses paramètres décrivant, les géométries, formes ou morphologies des systèmes, et également de déterminer une fonction pour faire correspondre ces deux modèles. La transformation est ensuite appliquée au jeu de coefficients sphériques associé à l'individu sélectionné afin d'obtenir un jeu de coefficients 15 sphériques transformé à une étape 111. Le jeu de coefficients sphériques transformé est stocké en association avec un identifiant du nouvel individu à une étape 112. En outre, l'homothétie À peut être appliquée de différentes manières : - dilatation fréquentielle des N composantes indépendantes de la 20 deuxième matrice 201 d'un facteur À, puis application de la multiplication matricielle de la figure 2 pour obtenir un nouveau jeu de filtres HRTF ou DTF. Dans ce calcul, la première matrice 200 est obtenue à partir du jeu de coefficients sphériques transformé ; - application de la multiplication matricielle de la figure 2, la première 25 matrice 200 étant obtenue à partir du jeu de coefficients sphériques transformé, puis application d'une transformée de Fourier inverse pour revenir dans le domaine temporel, et application de l'homothétie À par un ré-échantillonnage temporel. La transformée de Fourier inverse est ainsi appliquée dans l'exemple particulier des jeux de filtres HRTF ou DTF. 30 Toutefois, elle n'est pas nécessaire dans le cas où l'invention est appliquée à des jeux de filtres dans le domaine temporel. 3044459 19 La figure 5 représente dispositif 500 selon un mode de réalisation de l'invention. Le dispositif 500 comprend une mémoire vive 503 et un processeur 502 pour stocker des instructions permettant la mise en oeuvre des étapes 101 5 à 112 du procédé décrit ci-avant en référence à la figure 1. Le dispositif comporte aussi une base de données 504 pour le stockage de données destinées à être conservées après l'application du procédé, notamment les jeux de coefficients sphériques, les composantes indépendantes, et optionnellement la base d'harmoniques sphériques. Le dispositif 500 comporte en outre une 10 interface d'entrée 501 destinée à recevoir les jeux de filtres de l'ensemble initial d'individus, et optionnellement les paramètres morphologiques des individus de l'ensemble initial et les paramètres morphologiques courants. Le dispositif 500 comprend en outre une interface de sortie 505 pour la transmission des données résultant de l'application du procédé selon l'invention. Par 15 exemple, l'interface de sortie peut transmettre le jeu de filtres modifié ou le jeu de coefficients sphériques transformé obtenu pour le nouvel utilisateur. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d'exemples ; elle s'étend à d'autres variantes. 20 Ainsi, la présente invention permet d'améliorer la qualité de rendu immersive audio dans les systèmes binauraux, puisqu'elle permet d'obtenir aisément un jeu de filtres personnalisé pour un individu à partir de données morphologiques, sans requérir de mesures longues et coûteuses sur chacun 25 des individus. L'invention s'applique ainsi aux services de communications dont l'audioconférence et les services ou applications de diffusion de contenus (musique, films, jeux, interfaces utilisateur, etc). En outre, la présente invention permet la compression des jeux de filtres (HRTF ou DTF par exemple), ce qui facilite le stockage, l'échange ou le chargement de ceux-ci. 30 REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données individualisées et représentatives de la directivité d'un système audio individualisé, ledit procédé comprenant les étapes suivantes: - obtenir (101), pour chaque individu d'un ensemble initial d'individus, au moins un jeu de filtres personnalisé ; - déterminer (103) N composantes indépendantes communes aux jeux de filtres obtenus ; - décomposer (104) chacun des jeux obtenus dans une première base constituée à partir des N composantes indépendantes en vue d'obtenir, pour chaque jeu de filtres, un premier jeu de coefficients de pondération ; - décomposer (105) chaque premier jeu de coefficients de pondération dans une deuxième base de P composantes indépendantes, afin d'obtenir un deuxième jeu de coefficients de pondération ; - stocker (106) chaque deuxième jeu de coefficients de pondération obtenu en association avec un identifiant d'individu parmi l'ensemble initial d'individus. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la deuxième base de P composantes indépendantes est une base d'harmoniques sphériques d'ordre P-1 et le deuxième jeu de coefficients de pondération est un jeu de coefficients sphériques. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque individu de l'ensemble initial d'individus est en outre associé à un ensemble de données morphologiques comprenant en outre les étapes suivantes : - obtention (107) de données morphologiques courantes d'un nouvel individu ; - sélection (109) d'un individu parmi l'ensemble initial par comparaison entre les 30 données morphologiques courantes et les ensembles de données morphologiques des individus de l'ensemble initial ; - application (111) d'une transformation au deuxième jeu de coefficients de pondération associé à l'individu sélectionné en vue d'obtenir un deuxième jeu 3044459 21 de coefficients de pondération transformé, la transformation étant déterminée à partir des données morphologiques courantes ; - stockage (112) du deuxième jeu de coefficients de pondération transformé en association avec un identifiant du nouvel individu. 5 4. Procédé selon les revendications 2 et 3, dans lequel la transformation comprend au moins l'application d'une matrice de rotation au jeu de coefficients sphériques associé à l'individu sélectionné. 10 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - application d'une homothétie aux N composantes indépendantes, ladite homothétie étant déterminée à partir des données morphologiques courantes, afin d'obtenir N composantes indépendantes transformées ; 15 - multiplication du jeu de coefficients sphériques transformé par une matrice formée par les N composantes indépendantes transformées, en vue d'obtenir un jeu de filtres modifié en association avec l'identifiant du nouvel individu. 6. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le procédé comprend en outre 20 les étapes suivantes : - multiplication du jeu de coefficients sphériques transformé par une matrice formée par les N composantes indépendantes, en vue d'obtenir un nouveau jeu de filtres ; - application d'une homothétie par ré-échantillonnage temporel du nouveau jeu 25 de filtres en vue d'obtenir un jeu de filtres modifié en association avec l'identifiant du nouvel individu. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel lorsque le nouveau jeu de filtres est dans le domaine fréquentiel, le procédé comprend l'application d'une transformée de Fourier inverse au nouveau jeu de filtres préalablement au ré- échantillonnage temporel. 8. Procédé selon l'une des revendications 3 à 7, dans lequel les données 3044459 22 morphologiques sont relatives au moins au pavillon auditif de l'utilisateur. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les filtres sont des fonctions de transfert dans le domaine fréquentiel, dans lequel chaque 5 composante indépendante est une fonction ayant un spectre non nul dans une bande de fréquence donnée, et dans lequel les bandes de fréquences données sont distinctes. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel les composantes 10 indépendantes sont exprimées en échelle logarithmique de fréquences. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, pour chaque jeu de filtres obtenu, des modules du jeu de filtres sont déconvolués par une moyenne spatiale des modules du jeu de filtres et dans lequel les N 15 composantes indépendantes sont déterminées à partir des modules déconvolués. 12. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par un ordinateur, pour 20 l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconques des revendications 1 à 11. 13. Dispositif de traitement de données individualisées et représentatives de la directivité d'un système audio, ledit dispositif (500) comprenant un processeur 25 configuré pour: - obtenir, via une interface d'entrée (501) du dispositif, pour chaque individu d'un ensemble initial d'individus, au moins un jeu de filtres personnalisé ; - déterminer N composantes indépendantes communes aux jeux de filtres 30 obtenus ; - décomposer chacun des jeux obtenus dans une première base constituée à partir des N composantes indépendantes en vue d'obtenir, pour chaque jeu de filtres, un premier jeu de coefficients de pondération ; 3044459 23 - décomposer chaque premier jeu de coefficients de pondération dans une deuxième base de P composantes indépendantes, afin d'obtenir un deuxième jeu de coefficients de pondération ; - stocker, dans une mémoire (504) du dispositif, chaque deuxième jeu de 5 coefficients de pondération obtenu en association avec un identifiant d'individu parmi l'ensemble initial d'individus. 10