Brevet FR3103660A1 — publié le 20210528

L’invention concerne un procédé et un dispositif de traitement d’un signal audio, par exemple un signal reçu par un véhicule (103) et convertit dans un tuner (104). A cet effet, le signal audio est échantillonné pour obtenir un vecteur de valeurs d’amplitudes chacune associée à un échantillon du signal. Le vecteur d’entrée est passé dans une pluralité de couches de convolution d’un réseau de neurones pour obtenir en sortie une classification du signal audio, une classe représentative d’un niveau de bruit étant attribuée au signal audio. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de traitement d’un signal audio L’invention concerne un procédé et un dispositif de traitement d’un signal audio, notamment un signal audio d’un récepteur radio d’un véhicule. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de classification du niveau de bruit d’un signal audio. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont généralement équipés de systèmes de réception radio, pour le divertissement ou l’information du conducteur et/ou de ses passagers, pour la réception d’informations de services (par exemple des informations relatives au trafic routier) et/ou pour la communication du véhicule avec des équipements fixes (par exemple des antennes ou unités bord de route) ou mobiles (par exemple d’autres véhicules). Ces systèmes permettent de capter des signaux radiofréquences émis par des sources environnantes, ces signaux portant des informations destinées à être reçues et décodées par le véhicule. Ces signaux correspondent par exemple à des signaux radio de type FM (de l’anglais « Frequency Modulation » ou en français « Modulation de fréquence ») qui sont ensuite convertis en signaux audios pour être transmis à un ou plusieurs haut-parleurs équipant le véhicule, lesquels rendent un signal audio perceptible par le conducteur et/ou les passagers du véhicule. Les performances de ces systèmes dépendent de nombreux facteurs, tels que la qualité intrinsèque des composants de ces systèmes, l’agencement des composants dans le véhicule, la vitesse de rouage du véhicule, l’environnement d’utilisation (par exemple milieu urbain ou péri-urbain, zone de montagne), etc. Pour améliorer la qualité de ces systèmes et notamment la qualité du signal audio perçu par le conducteur et/ou les passagers, il est important de tester ces systèmes en conditions réelles de fonctionnement, ce qui implique de très nombreux tests tant les conditions d’utilisation sont variées et les facteurs influant la performance du système nombreux. Le document EP 1093245 divulgue un procédé de test de la qualité des composants d’un système de réception radio d’un véhicule. Ce procédé repose sur l’utilisation de deux véhicules comprenant chacun un système à tester et un dispositif d’enregistrement propre. Les deux véhicules roulent sur une même route et font l’acquisition de signaux au cours de leur trajet. Les signaux sont comparés pour déterminer le niveau de performance du système testé. Une telle approche, comme les approches de test connues visant à tester les performances d’un système de réception radio dans un prototype de véhicule, implique plusieurs opérateurs ou testeurs. Ces personnes prennent place dans plusieurs véhicules, écoutent, analysent et comparent la qualité des signaux audios reçus dans un véhicule sous test avec la qualité d’un signal reçu dans un véhicule de référence qui circule en même temps sur la même portion de route. Les performances du système sont alors établies sur la base des perceptions subjectives des testeurs se trouvant dans le véhicule de test, ces performances étant évaluées et comparées en temps réel avec les perceptions subjectives des testeurs se trouvant dans le véhicule de référence. Une telle approche présente des limitations importantes. Elle suppose par exemple une grande homogénéité de la perception respective de la qualité audio par les différents testeurs. La pertinence de la comparaison peut sinon être peu significative. Par ailleurs, il est nécessaire de former du personnel ayant les compétences techniques requises pour analyser de tels signaux. Une telle formation peut s’avérer complexe et coûteuse. De plus, les ressources mobilisées lors des tests sont importantes. Typiquement, pour le test d’une antenne radio FM, deux véhicules sont utilisés et doivent chacun rouler entre 75 et 100 kms pendant environ 1 heure pour obtenir des résultats pertinents. Enfin, de tels tests ne sont réalisés qu’en temps réel. Aucun enregistrement des signaux testés n’est réalisé. De ce fait, les tests ne sont pas reproductibles. Ils ne sont réalisés qu’une seule fois. S’ils sont répétés par exemple après avoir modifié l’implantation de tel ou tel composant de la chaîne de réception dans le véhicule, il n’existe aucune garantie que les mêmes conditions de test pourront être reproduites pour évaluer l’amélioration de la situation avec pertinence et objectivité. Un objet de la présente invention est d’améliorer l’évaluation de la qualité d’un signal audio. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de traitement d’un signal audio, le procédé étant mis en œuvre dans un dispositif de traitement d’un signal audio mettant en œuvre un réseau de neurones, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception d’un vecteur d’entrée comprenant un nombre déterminé de valeurs chacune représentative d’une amplitude d’un échantillon du signal audio ; - détermination d’une première matrice par application au vecteur d’entrée de 100 premiers filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 ; - détermination d’une deuxième matrice par application à la première matrice de 100 deuxièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 ; - détermination d’une troisième matrice par application à la deuxième matrice d’une première opération dite de « mise en commun » sans recouvrement avec un filtre de taille 1x3, la valeur maximale de chaque sous-matrice obtenue de la deuxième matrice avec le filtre étant retenue lors de ladite première opération ; - détermination d’une quatrième matrice par application à la troisième matrice de 128 troisièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 ; - détermination d’une cinquième matrice par application à la quatrième matrice d’une deuxième opération dite de « mise en commun » sans recouvrement avec un filtre de taille 1x3, la valeur maximale de chaque sous-matrice obtenue de la deuxième matrice avec le filtre étant retenue lors de la deuxième opération ; - détermination d’une sixième matrice par application à la cinquième matrice de 128 quatrièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1, la taille de la sixième matrice étant égale à 1xNx128, avec N un entier naturel ; - détermination d’un vecteur de sortie par application à la sixième matrice d’une troisième opération dite de « mise en commun » sans recouvrement avec un filtre de taille 1xN, la valeur moyenne de chaque sous-matrice obtenue de la sixième matrice avec le filtre étant retenue lors de la troisième opération ; - détermination d’une classe représentative d’un niveau de bruit du signal audio à partir d’une couche de neurones densément connectés ayant en entrée le vecteur de sortie et en sortie un nombre de neurones inférieur à 10, chaque neurone de sortie correspondant à une classe représentative d’un niveau de bruit différent. Selon une variante, une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones du réseau est associée à la première opération de « mise en commun » avec une probabilité de 0.3, une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones du réseau est associée à la deuxième opération de « mise en commun » avec une probabilité de 0.1 et une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones dudit réseau est associée à la troisième opération de « mise en commun » avec une probabilité de 0.2. Selon une autre variante, le nombre déterminé de valeurs dudit vecteur d’entrée est égal à 16000. Selon une variante additionnelle, le signal audio est obtenu par conversion d’un signal radiofréquence par un tuner d’un véhicule. Selon une variante supplémentaire, la taille du vecteur d’entrée est égale à 1x16000, la taille de la première matrice est égale à 1x15994x100, la taille de la deuxième matrice est égale à 1x15988x100, la taille de la troisième matrice est égale à 1x5329x100, la taille de la quatrième matrice est égale à 1x5323x128, la taille de la cinquième matrice est égale à 1x1774x128, la taille de la sixième matrice est égale à 1x1768x128 et la taille du vecteur de sortie est égale à 1x1x128. Selon encore une variante, le nombre de neurones de sortie est égal à 6. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre une étape de traitement du signal audio en fonction de la classe représentative d’un niveau de bruit associé au signal pour corriger au moins en partie le bruit. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape d’apprentissage des valeurs comprises dans les filtres de convolution. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de traitement d’un signal audio, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre de façon schématique un système d’évaluation de la qualité d’un signal audio reçu par un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre schématiquement le signal audio de la figure 1, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de traitement du signal audio de la figure 2, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. illustre schématiquement un dispositif de traitement du signal audio de la figure 2, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. Un procédé et un dispositif de traitement d’un signal audio vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, un procédé de traitement d’un signal audio mis en œuvre dans un réseau de neurones comprend la réception d’un vecteur en entrée du dispositif de traitement, le vecteur comprenant un nombre déterminé de valeurs représentant chacune l’amplitude d’un échantillon du signal audio traité ou évalué. Le signal audio est par exemple échantillonné de manière à obtenir 16000 échantillons avec pour chacun de ces échantillons une valeur représentative de l’amplitude du signal. Une première matrice est obtenue en appliquant 100 premiers filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas (de l’anglais « stride ») de 1 au vecteur d’entrée. La taille de la première matrice est par exemple 1x15994x100. Une deuxième matrice est obtenue en appliquant 100 deuxièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 à la première matrice. La taille de la deuxième matrice est par exemple 1x15988x100. Une troisième matrice est obtenue en appliquant une première opération dite de « mise en commun » (de l’anglais « pooling ») sans recouvrement avec un filtre de taille 1x3 à la deuxième matrice. La première opération de « mise en commun » correspond avantageusement à une opération dite de « mise en commun par maximum » (de l’anglais « max pooling ») pour laquelle la valeur maximale de chaque sous-matrice obtenue en appliquant le filtre à la deuxième matrice est retenue. La taille de la troisième matrice est par exemple 1x5329x100. Une quatrième matrice est obtenue en appliquant 128 troisièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 à la troisième matrice. La taille de la quatrième matrice est par exemple 1x5323x128. Une cinquième matrice est obtenue en appliquant une deuxième opération dite de « mise en commun par maximum » sans recouvrement avec un filtre de taille 1x3 à la quatrième matrice. La taille de la cinquième matrice est égale par exemple 1x1774x128. Une sixième matrice est obtenue en appliquant 128 troisièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 à la cinquième matrice. La taille de la sixième matrice est à 1xNx128, par exemple égale à 1x1768x128. Enfin, un vecteur de sortie est obtenu en appliquant une troisième opération dite de « mise en commun par moyenne » (de l’anglais « average pooling ») sans recouvrement avec un filtre de taille 1xN à la sixième matrice. La taille du vecteur de sortie est par exemple 1x1x128. Le signal audio d’entrée est classifiée, c’est-à-dire qu’une classe (aussi appelée étiquette) est associée au signal audio en appliquant le vecteur de sortie à une couche de neurones densément connectés, cette couche ayant en sortie un nombre de neurones inférieur à 10 (par exemple égal à 6), chaque neurone de sortie correspondant à une classe représentative d’un niveau de bruit différent. Un tel procédé permet de tester la qualité d’un signal audio en déterminant à quelle classe de niveau de bruit le signal audio appartient, sans intervention humaine. Par ailleurs, l’utilisation d’un tel procédé permet au système d’apprendre au fur et à mesure du traitement des signaux audios à classifier, ce qui permet d’affiner les résultats de classification. Par ailleurs, l’évaluation de la qualité du signal audio est d’autant plus pertinente que l’analyse se fait sur le signal audio échantillonné dans sa globalité, et non sur certaines caractéristiques parcellaires et/ou aléatoires du signal. Les données issues des différents opérations mises en œuvre dans l’invention sont représentées sous la forme de vecteur, matrice ou tenseur. A des fins de simplification, les tailles (ou dimensions) de chacun des vecteurs ou matrices seront fournies sous le format correspondant à la taille ou à la dimension d’un tenseur, c’est-à-dire avec trois dimensions AxBxC, où A, B et C correspondent aux nombres de lignes, de colonnes et de canaux. Ainsi, un vecteur est un tenseur pour lequel 2 des 3 dimensions sont égales à 1 et une matrice est un tenseur pour lequel 1 des 3 dimensions est égale à 1. illustre schématiquement un système permettant l’évaluation de la qualité d’un signal audio, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le système 1 comprend un véhicule 103, par exemple un véhicule automobile, recevant un signal radiofréquence 102 via une ou plusieurs antennes embarquées dans ou sur le véhicule 103. Le signal radiofréquence correspond par exemple à un signal radio de type FM portant les données du signal audio à analyser, évaluer ou tester. Le signal 102 est par exemple émis via une ou plusieurs antennes d’émission 101. Un tuner 104 embarqué dans le véhicule 103 reçoit le signal radiofréquence 102 par l’intermédiaire de l’antenne de réception embarquée du véhicule et le convertit en un signal audio. C signal audio est alors transmis à un ou plusieurs haut-parleurs du véhicule 103 pour une restitution ou un rendu de ce signal audio perceptible par le conducteur et/ou les passagers du véhicule 103 sous la forme d’ondes sonores. Le signal audio obtenu du tuner 104, ou une partie de ce signal (par exemple 1 seconde ou quelques secondes de ce signal), est par exemple transmis directement à un dispositif ou une unité de traitement 106 configurée pour mettre en œuvre le procédé de traitement du signal audio de l’invention en vue d’évaluer ce signal audio, c’est-à-dire en vue d’obtenir une ou plusieurs informations représentatives de la qualité du signal audio. Selon une variante, le signal audio obtenu du tuner 104 (ou une partie de ce signal) est enregistré, c’est-à-dire stocké dans un dispositif de stockage de données (par exemple une mémoire) 105 avant d’être transmis au dispositif de traitement 106. Le stockage du signal audio permet par exemple de répéter l’évaluation du signal, par exemple pour comparer ce dernier avec une version traitée ou corrigée de ce signal enregistré. L’enregistrement du signal permet également un traitement postérieur de ce signal, par exemple dans un laboratoire de test, ce qui évite d’embarquer l’unité de traitement 106 dans le véhicule 103 pour réaliser les tests et ce qui permet de réaliser l’ensemble des tests dans un environnement contrôlé, à l’écart des bruits de l’environnement routier dans lequel évolue le véhicule 103 par exemple. Selon un autre exemple, l’enregistrement du signal (ou de plusieurs signaux) permet également de réaliser un ou plusieurs traitements de ce signal avant de mettre en œuvre l’évaluation du signal audio. illustre un diagramme 2 représentant le signal audio 20 à évaluer, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le diagramme 2 représente une évolution de l’amplitude d’un signal audio 20 reçu du tuner 104 en fonction du temps. Le temps est représenté en abscisse et l’amplitude du signal 20 est représentée en ordonnée. Selon l’exemple particulier de la figure 2, l’amplitude du signal 20 est normalisée entre une valeur minimale et une valeur maximale, par exemple entre -5 et 5, -2 et 2, -1 et 1. Le signal audio 20 évalué à par exemple une durée de 1 seconde. Selon d’autres exemples, la durée du signal 20 est de quelques secondes, par exemple comprise entre 2 et 8 secondes, par exemple égale à 5 secondes. Le signal audio 20 est avantageusement échantillonné avant d’être traité ou classifié selon le procédé décrit en regard de la figure 3. Le signal audio 20 est par exemple échantillonné à une fréquence de 16 kHz, ce qui permet d’obtenir 16000 échantillons du signal 20 lorsque ce dernier a une durée de 1 seconde, comme dans l’exemple de la figure 2. Une telle fréquence d’échantillonnage permet d’obtenir un grand nombre d’échantillons et d’avoir une représentation fidèle du signal audio 20, même échantillonnée, en vue de son évaluation ou de sa classification. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de traitement d’un signal audio, par exemple le signal audio 20 de la figure 2, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est avantageusement mis en œuvre dans le dispositif 106. Dans une première étape 31, un nombre déterminé de valeurs représentant chacune une valeur d’une amplitude d’un échantillon du signal audio 20 sont reçues. Ces données sont par exemple reçues d’une mémoire, par exemple une mémoire tampon (de l’anglais « buffer ») ou une mémoire de type flash, dans laquelle sont stockées les échantillons du signal obtenus après échantillonnage du signal audio 20. Selon l’exemple fourni en regard de la figure 2, 16000 valeurs sont reçues sous la forme d’un vecteur d’entrée de taille 1x16000x1. Dans une deuxième étape 32, une première matrice est déterminée ou obtenue en appliquant 100 premiers filtres de convolution de taille 1x7, avec un pas (de l’anglais « stride ») de 1, au vecteur d’entrée obtenue à l’étape 31. Autrement dit, le vecteur d’entrée passe dans une première couche de convolution et des opérations de convolutions sont appliquées à ce vecteur d’entrée sur la base de 100 premiers filtres de taille 1x7, avec un pas de 1. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée, la taille de la première matrice est égale à 1x15994x100. Le produit de la première couche de convolution est une première matrice (aussi appelée carte caractéristique (de l’anglais « feature map ») de sortie ou carte d’activation (de l’anglais « activation map ») dont les dimensions OxOxC sont obtenues par : [Equation 1] O = (I-F+2P)/S + 1, Avec O une dimension de la première matrice, I le côté du volume d’entrée (le vecteur d’entrée dans le cas de la première matrice), F la taille du filtre, P la taille du recouvrement (de l’anglais « padding »), cette taille étant égale à 0 dans les exemples particuliers décrits ci-dessous, S le pas et C le nombre de canaux. Concernant la première matrice, 15994 = (16000 – 7)/1 + 1 et C = 100, correspondant au nombre de premiers filtres. Le pas (ou « stride » en anglais) correspond au nombre de pixels par lesquels la fenêtre correspondant au filtre se déplace dans le tenseur d’entrée (vecteur d’entrée en l’occurrence). Dans une troisième étape 33, une deuxième matrice est déterminée ou obtenue en appliquant 100 deuxièmes filtres de convolution de taille 1x7, avec un pas de 1, à la première matrice obtenue à l’étape 32. Autrement dit, la première matrice passe dans une deuxième couche de convolution et des opérations de convolutions sont appliquées à cette première matrice sur la base de 100 deuxièmes filtres de taille 1x7, avec un pas de 1. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée de dimension 1x16000x1, la taille de la deuxième matrice est égale à 1x15988x100, avec 15988 = (15994 – 7)/1 + 1. Dans une quatrième étape 34, une troisième matrice est déterminée ou obtenue en appliquant à la deuxième matrice obtenue à l’étape 33 une première opération dite de « mise en commun », et plus spécifiquement une première opération de « mise en commun par maximum » (de l’anglais « max pooling »). Cette première opération se base sur l’utilisation d’un filtre 1x3, sans recouvrement, c’est-à-dire que le filtre (une fenêtre de 1 pixel par 3 pixels si on considère que les matrices correspondent à des tableaux de pixels) se déplace dans la deuxième matrice sans recouvrement (c’est à dire qu’il n’y a pas de pixel commun entre les sous-matrices obtenues de la deuxième matrice par application du filtre se déplaçant dans cette deuxième matrice). La première opération de « mise en commun par maximum » correspond à une réduction spatiale de la taille de la deuxième matrice en en sélectionnant qu’une valeur, la valeur maximale, dans chaque sous-matrice obtenue de la deuxième matrice via le filtre 1x3. Ainsi, pour chaque sous-matrice de taille 1x3, une seule valeur parmi les 3 est sélectionnée et conservée, c’est-à-dire la valeur maximale parmi les 3 valeurs. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée de dimension 1x16000x1, la taille de la troisième matrice est égale à 1x5329x100, avec 5329 ≈ (15988 / 3). Selon une variante de réalisation, la première opération de « mise en commun » est assortie ou associée à une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones du réseau, avec une probabilité de 0.3 (30 %). Cette technique est connue sous le nom de « dropout ». Dans une cinquième étape 35, une quatrième matrice est déterminée ou obtenue en appliquant 128 troisièmes filtres de convolution de taille 1x7, avec un pas de 1, à la troisième matrice obtenue à l’étape 34. Autrement dit, la troisième matrice passe dans une troisième couche de convolution et des opérations de convolutions sont appliquées à cette troisième matrice sur la base de 128 deuxièmes filtres de taille 1x7, avec un pas de 1. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée de dimension 1x16000x1, la taille de la quatrième matrice est égale à 1x5323x128, avec 5323 = (5329 – 7)/1 + 1. Dans une sixième étape 36, une cinquième matrice est déterminée ou obtenue en appliquant à la quatrième matrice obtenue à l’étape 35 une deuxième opération dite de « mise en commun », et plus spécifiquement une deuxième opération de « mise en commun par maximum » (de l’anglais « max pooling »). Cette deuxième opération se base sur l’utilisation d’un filtre 1x3, sans recouvrement. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée de dimension 1x16000x1, la taille de la cinquième matrice est égale à 1x1774x100, avec 1774 ≈ (5323 / 3). Selon une variante de réalisation, la deuxième opération de « mise en commun » est assortie ou associée à une opération de désactivation aléatoire (« dropout ») d’une partie des neurones du réseau, avec une probabilité de 0.1 (10 %). Dans une septième étape 37, une sixième matrice est déterminée ou obtenue en appliquant 128 quatrièmes filtres de convolution de taille 1x7, avec un pas de 1, à la cinquième matrice obtenue à l’étape 36. Autrement dit, la cinquième matrice passe dans une quatrième couche de convolution et des opérations de convolutions sont appliquées à cette cinquième matrice sur la base de 128 deuxièmes filtres de taille 1x7, avec un pas de 1. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée de dimension 1x16000x1, la taille de la sixième matrice est égale à 1x1768x128, avec 1768 = (1774 – 7)/1 + 1. Dans une huitième étape 38, une septième matrice est déterminée ou obtenue en appliquant à la sixième matrice obtenue à l’étape 37 une troisième opération dite de « mise en commun », et plus spécifiquement une troisième opération de « mise en commun par moyenne » (de l’anglais « average pooling »). Cette troisième opération se base sur l’utilisation d’un filtre 1xN (N correspondant à la dimension 1xNx128 de la sixième matrice, soit 1768 selon l’exemple particulier). La troisième opération de « mise en commun par moyenne » correspond à une réduction spatiale de la taille de la sixième matrice en ne sélectionnant qu’une valeur, la moyenne des N valeurs, pour chacun des 128 canaux. Ainsi, pour chaque canal ou chaque sous-matrice de taille 1xN, une seule valeur (la moyenne des N valeurs) est prise en compte. En suivant l’exemple fourni avec le vecteur d’entrée de dimension 1x16000x1, la taille de la septième matrice est égale à 1x1x128. Cette septième matrice est également appelée vecteur de sortie puisque 2 des 3 dimensions du tenseur 1x1x128 sont égales à 1. Selon une variante de réalisation, la troisième opération de « mise en commun » est assortie ou associée à une opération de désactivation aléatoire (« dropout ») d’une partie des neurones du réseau, avec une probabilité de 0.2 (20 %). Dans une neuvième étape 39, le vecteur de sortie passe par une couche de neurones densément connectés, avec 128 neurones chacun connecté à chacun des neurones d’une couche comprenant par exemple 6 neurones, une classe représentative d’un niveau de bruit différent étant associé à chacun de ces 6 neurones. Le signal audio d’entrée est ainsi classifié, c’est-à-dire qu’une classe (aussi appelée étiquette) est associée au signal audio en appliquant le vecteur de sortie à une couche de neurones densément connectés, cette couche ayant en sortie par exemple 6 neurones correspondant chacun à une classe représentative d’un niveau de bruit différent. Le tableau ci-dessous présente un exemple de 6 classes de bruit, identifiées de 0 à 5 : Classe Intitulé du niveau de bruit 0 Aucun parasite ou aucun bruit 1 Niveau de bruit très faible (nombre de parasites très faible) 2 Niveau de bruit faible (nombre de parasites faible) 3 Niveau de bruit modéré (nombre de parasites modéré) 4 Niveau de bruit fort (nombre de parasites fort) 5 Niveau de bruit très fort (nombre de parasites très fort) Bien entendu, le nombre de neurones en sortie n’est pas limité à 6 et est par exemple égal à 4, 8 ou 10 et avantageusement inférieur à 10. Les valeurs des premiers filtres sont avantageusement déterminées dans une phase d’apprentissage, selon une méthode connue de l’homme du métier. Dans une phase d’apprentissage, un nombre important de signaux audio d’entrée dont on connait la classe (c’est-à-dire le niveau de bruit) associée sont utilisés pour apprendre les différents valeurs ou coefficients des filtres de convolution. Dans une telle phase d’apprentissage, une méthode connue sous le nom de rétropropagation du gradient de l’erreur est par exemple mise en œuvre. A titre d’exemple, les valeurs comprises dans un des premiers, deuxièmes, troisièmes ou quatrièmes filtres de convolutions sont égales à : - 0.07848639 ; 0.04320003 ; 0.0651957 ; 0.054399617 ; 0.033398744 ; - 0.006850287 ; et 0.07814157. Le nombre d’échantillons en entrée peut être différent de 16000, par exemple égal à 10000 ou 20000 ou 32000. Le nombre d’échantillons du vecteur d’entrée est par exemple pris en compte comme paramètre d’apprentissage, ayant un impact sur les valeurs comprises dans les filtres de convolution utilisées dans les différentes couches de convolution. Selon une variante de réalisation optionnelle, un traitement particulier est appliqué au signal audio en fonction de la classe auquel le signal a été associé à l’étape 39, le traitement étant par exemple mis en œuvre pour améliorer la qualité du signal en réduisant le bruit. Des méthodes dites de soustraction spectrale, par exemple basée sur un filtrage de Wiener ou un filtrage de Lim, sont par exemple mises en œuvre. Une telle classification via un réseau de neurones présente l’avantage que le système mettant en œuvre le procédé (le réseau de neurones) trouve ou apprend les propriétés d’intérêt pour faire la classification (par exemple les valeurs comprises dans les filtres de convolution), ce qui permet de s’affranchir de choix arbitraires et biaisés que ferait un être humain par exemple. illustre schématiquement un dispositif 106 configuré pour traiter un signal audio tel que le signal audio 20, par exemple pour classifier le niveau de bruit d’un tel signal, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 106 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figure 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la figure 3. Des exemples d’un tel dispositif 106 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un serveur, un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone »), une tablette, un calculateur. Les éléments du dispositif 106, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 106 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 106 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 106. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 106 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la première mémoire 41. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 106 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud » ou encore le tuner 104. Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 106 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 106 peut fournir et/ou recevoir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un clavier 440, une souris 450 et/ou un écran 460 via respectivement des interfaces d’entrée/sortie 44, 45 et 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 106. L’écran d’affichage 460 correspond par exemple à un écran tactile. Bien entendu, l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de classification du niveau de bruit d’un signal audio, et au dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. L’invention concerne également un procédé d’évaluation d’un signal audio et plus particulièrement un procédé d’évaluation de la qualité d’un signal audio, et au dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. L’invention concerne également un véhicule comprenant le dispositif 106. Procédé de traitement d’un signal audio (20), ledit procédé étant mis en œuvre dans un dispositif (106) de traitement d’un signal audio mettant en œuvre un réseau de neurones, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31) d’un vecteur d’entrée comprenant un nombre déterminé de valeurs chacune représentative d’une amplitude d’un échantillon dudit signal audio (20) ; - détermination (32) d’une première matrice par application audit vecteur d’entrée de 100 premiers filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 ; - détermination (33) d’une deuxième matrice par application à ladite première matrice de 100 deuxièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 ; - détermination (34) d’une troisième matrice par application à ladite deuxième matrice d’une première opération dite de « mise en commun » sans recouvrement avec un filtre de taille 1x3, la valeur maximale de chaque sous-matrice obtenue de ladite deuxième matrice avec ledit filtre étant retenue lors de ladite première opération ; - détermination (35) d’une quatrième matrice par application à ladite troisième matrice de 128 troisièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1 ; - détermination (36) d’une cinquième matrice par application à ladite quatrième matrice d’une deuxième opération dite de « mise en commun » sans recouvrement avec un filtre de taille 1x3, la valeur maximale de chaque sous-matrice obtenue de ladite deuxième matrice avec ledit filtre étant retenue lors de ladite deuxième opération ; - détermination (37) d’une sixième matrice par application à ladite cinquième matrice de 128 quatrièmes filtres de convolution de taille 1x7 avec un pas de 1, la taille de ladite sixième matrice étant égale à 1xNx128, avec N un entier naturel ; - détermination (38) d’un vecteur de sortie par application à ladite sixième matrice d’une troisième opération dite de « mise en commun » sans recouvrement avec un filtre de taille 1xN, la valeur moyenne de chaque sous-matrice obtenue de ladite sixième matrice avec ledit filtre étant retenue lors de ladite troisième opération ; - détermination (39) d’une classe représentative d’un niveau de bruit dudit signal audio (20) à partir d’une couche de neurones densément connectés ayant en entrée ledit vecteur de sortie et en sortie un nombre de neurones inférieur à 10, chaque neurone de sortie correspondant à une classe représentative d’un niveau de bruit différent. Procédé selon la revendication 1, pour lequel une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones dudit réseau est associée à ladite première opération de « mise en commun » avec une probabilité de 0.3, une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones dudit réseau est associée à ladite deuxième opération de « mise en commun » avec une probabilité de 0.1 et une opération de désactivation aléatoire d’une partie des neurones dudit réseau est associée à ladite troisième opération de « mise en commun » avec une probabilité de 0.2. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ledit nombre déterminé de valeurs dudit vecteur d’entrée est égal à 16000. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel ledit signal audio (20) est obtenu par conversion d’un signal radiofréquence par un tuner (104) d’un véhicule (103). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel la taille du vecteur d’entrée est égale à 1x16000, la taille de la première matrice est égale à 1x15994x100, la taille de la deuxième matrice est égale à 1x15988x100, la taille de la troisième matrice est égale à 1x5329x100, la taille de la quatrième matrice est égale à 1x5323x128, la taille de la cinquième matrice est égale à 1x1774x128, la taille de la sixième matrice est égale à 1x1768x128 et la taille du vecteur de sortie est égale à 1x1x128. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel le nombre de neurones de sortie est égal à 6. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de traitement dudit signal audio en fonction de ladite classe représentative d’un niveau de bruit associé audit signal pour corriger au moins en partie le bruit. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comprenant en outre une étape d’apprentissages des valeurs comprises dans lesdits filtres de convolution. Dispositif (106) de traitement d’un signal audio, ledit dispositif comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 8, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.