Brevet FR3106691A1 — publié le 20210730

Un dispositif (DC) convertit des signaux de parole source en signaux de parole cible pour un auditeur, et comprend : - un analyseur (AN) analysant les signaux source pour déterminer des paramètres d’entrée et des paramètres inchangés, associés à des positions temporelles source, - un module de prétraitement (MP) produisant des caractéristiques d’entrée à partir des paramètres d’entrée, - un estimateur (ES) estimant des caractéristiques de sortie à partir d’un modèle d’apprentissage-machine utilisant les caractéristiques d’entrée, - un module d’intégration (MI) générant des paramètres de sortie estimés et une courbe de modification temporelle estimée à partir des caractéristiques de sortie estimées, - un module temporel (MT) modifiant les positions temporelles source en nouvelles positions temporelles source à partir de la courbe de modification temporelle estimée, et - un synthétiseur (SY) synthétisant les signaux convertis à partir des paramètres inchangés, nouvelles positions temporelles source et paramètres de sortie estimés. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 CONVERSION DE LA PAROLE PAR APPRENTISSAGE STATISTIQUE AVEC MODÉLISATION COMPLEXE DES MODIFICATIONS TEMPORELLES Domaine technique de l’invention L’invention concerne les dispositifs de conversion de la parole, par exemple destinés à améliorer l’intelligibilité de la parole diffusée par au moins un haut-parleur à destination d’au moins une personne située à proximité de ce dernier. Etat de la technique Dans certains domaines techniques, on utilise des dispositifs de conversion pour convertir des signaux de parole d’un type de parole à un autre. Ces dispositifs de conversion de la parole utilisent une chaine de conversion permettant de convertir des signaux de parole dits source et provenant d’un locuteur (à priori inconnu) en signaux de parole dits convertis pour un auditeur (ou récepteur). Quelques exemples non exhaustifs de conversion de la parole sont la conversion de style (passer d’un style de parole à un autre : neutre, heureux, triste, interrogatif…) ou la conversion d’identité (passer de l’identité du locuteur à celle d’un autre). Les traitements existants peuvent être directs, en utilisant des filtres, ou paramétriques, en modifiant certaines caractéristiques de la parole. La présente invention concerne les traitements paramétriques qui utilisent des modèles d’apprentissage-machine supervisé afin de réaliser de la conversion de voix. L’invention concerne plus particulièrement la conversion des signaux de parole avant que ces derniers ne soient diffusés par au moins un haut-parleur (éventuellement dans un environnement bruité dont les caractéristiques sont déterminées à partir de signaux sonores enregistrés par un microphone placé à proximité de l’auditeur). La conversion pour un environnement bruité vise à améliorer l’intelligibilité des signaux de parole pour l’auditeur et est connue sous l’expression anglaise « near-end listening enhancement ». Elle est notamment utilisée dans des véhicules, éventuellement automobiles, ou dans des équipements électroniques communicants, comme par exemple des téléphones mobiles intelligents (ou « smartphones ») ou des tablettes électroniques. L’homme de l’art sait que les humains adaptent naturellement leur style de parole dans le bruit pour mieux se faire comprendre. Ce style de parole est généralement appelé « effet Lombard », et il est possible d’utiliser un dispositif de conversion de voix pour reproduire cette adaptation afin de rendre la parole plus intelligible dans l’environnement bruité considéré. Pour cela, il faut préalablement apprendre les modifications des différents paramètres de la voix, en particulier des paramètres prosodiques et spectraux, nécessaires pour passer d’une voix neutre à une voix Lombard durant une phase d'apprentissage. A cet effet, une ou plusieurs base(s) de données composée(s) de paires de signaux de paroles prononcées dans le silence (signaux source) et dans un environnement bruité (signaux cible) sont utilisées. Pour une paire de signaux, les signaux source et cible étant majoritairement prononcés à des débits différents, un chemin d’alignement temporel est calculé pour chaque paire permettant d’associer à chaque instant du signal source un instant correspondant du signal cible. Afin d’apprendre les modifications non-temporelles un modèle d’apprentissage-machine supervisé est utilisé sur les paramètres alignés de chaque paire de signaux. Pour les modifications temporelles les signaux de parole sont actuellement segmentés en fonction de leurs propriétés (comme par exemple le voisement) ou des types de phonèmes, et pour chaque type de segment une valeur de modification temporelle (augmentation de X% ou diminution de Y%) est calculée à partir des exemples de paires de signaux. Le dispositif de conversion peut alors remplir sa fonction de conversion de voix lors d’une phase générative (ou de conversion) décrite ci-après. Un signal de parole source est analysé et ses paramètres de parole non-temporels servent à alimenter le modèle d’apprentissage-machine qui estime de nouveaux paramètres. Les valeurs de modification temporelle sont calculées en fonction du signal segmenté et on obtient une modélisation des modifications temporelles par une fonction étagée rigide et discontinue (typiquement en créneaux). Le signal converti est alors synthétisé avec les nouveaux paramètres tout en appliquant les modifications temporelles. Plus précisément, un dispositif de conversion actuel comprend pour sa phase générative (ou de conversion) : - un analyseur agencé de manière à analyser les signaux source pour déterminer des paramètres d’entrée et des paramètres inchangés, associés à des positions temporelles source, - un module de prétraitement qui prépare les données pour le modèle d’apprentissage-machine en produisant des caractéristiques d’entrée (détaillées plus loin) à partir des paramètres d’entrée ainsi qu’éventuellement des paramètres extérieurs (éventuellement d’environnement), - un estimateur agencé de manière à estimer des caractéristiques de sortie estimées à partir du modèle d’apprentissage-machine prenant comme entrées les caractéristiques d’entrée, - un module d’intégration permettant de générer des paramètres de sortie estimés, exploitables par le synthétiseur, à partir des caractéristiques de sortie estimées, - un module temporel agencé de manière à calculer une courbe de modification temporelle estimée en fonction des paramètres d’entrée, et à modifier les positions temporelles source en nouvelles positions temporelles à partir de cette courbe de modification temporelle estimée, et - un synthétiseur agencé de manière à synthétiser les signaux convertis, destinés à l’auditeur, à partir des paramètres de sortie estimés, des paramètres inchangés et des nouvelles positions temporelles source. Les paramètres d’entrée sont les paramètres de parole utilisés pour alimenter indirectement le modèle d’apprentissage-machine, et sont un sous-ensemble de l’ensemble des paramètres fournis par le synthétiseur. Les paramètres inchangés correspondent aux paramètres qui sont utilisés tels quels lors de la synthèse, et sont aussi un autre sous-ensemble de l’ensemble des paramètres fournis par le synthétiseur mais pas nécessairement distincts des paramètres d’entrée. On peut en effet utiliser certains paramètres pour alimenter le modèle d’apprentissage-machine sans chercher à les modifier. Par exemple, le voisement est une information importante à transmettre en entrée du modèle d’apprentissage-machine mais on ne cherche pas nécessairement à le modifier : le voisement est donc un paramètre qui pourra être à la fois dans les paramètres d’entrée et dans ceux inchangés. Les paramètres de sortie estimés sont des paramètres indirectement estimés par le modèle d’apprentissage-machine et qui sont utilisés par le synthétiseur. Ils ne correspondent pas forcément à tous les paramètres d’entrée transformés. Par exemple, le voisement peut faire partie des paramètres d’entrée mais pas des paramètres de sortie estimés. On dit que les paramètres alimentent, et sont estimés, indirectement par le modèle d’apprentissage-machine car on utilise un module de prétraitement couplé à un module d’intégration. Le module de prétraitement, d’une part, prépare les paramètres pour le modèle d’apprentissage-machine considéré (cette étape s’appelle « data engineering » en anglais), et, d’autre part, il est commun, bien qu’optionnel, d’appliquer des opérations de prétraitement visant à rendre l’apprentissage du modèle plus performant (cette étape s’appelle « feature engineering » en anglais). Le module d’intégration permet alors de récupérer des paramètres exploitables par le synthétiseur à partir des caractéristiques de sortie estimées par le modèle d’apprentissage-machine. Les modifications temporelles sont actuellement calculées directement dans le module temporel avec de simples règles basées sur des calculs de moyennes portant sur quelques paramètres choisis et omet donc une multitude de facteurs inter-paramètres. Par conséquent, les modifications temporelles locales utilisées ne s’avèrent pas suffisamment fidèles à la réalité et donc les modifications de débit de parole résultantes ne sont ni suffisamment naturelles ni fidèles à la réalité. L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation en intégrant les aspects temporels directement dans le modèle d’apprentissage-machine permettant au moins l’obtention d’une modélisation complexe des modifications temporelles afin que ces dernières soient similaires à celles observables dans la réalité. Présentation de l’invention Elle propose notamment à cet effet un dispositif de conversion, d’une part, destiné à convertir des signaux de parole dits source en signaux de parole dits convertis pour un auditeur (éventuellement situé dans un environnement bruité défini par des paramètres d’environnement), et, d’autre part, comprenant : - un analyseur analysant les signaux source pour déterminer des paramètres d’entrée et des paramètres inchangés, associés à des positions temporelles source, - un module de prétraitement produisant des caractéristiques d’entrée à partir d’au moins les paramètres d’entrée, - un estimateur estimant des caractéristiques de sortie estimées à partir d’un modèle d’apprentissage-machine préalablement entrainé prenant comme entrées les caractéristiques d’entrée, - un module d’intégration générant des paramètres de sortie estimés à partir des caractéristiques de sortie estimées, - un module temporel modifiant les positions temporelles source en nouvelles positions temporelles source à partir d’une courbe de modification temporelle estimée, et - un synthétiseur synthétisant les signaux convertis, destinés à l’auditeur, à partir des paramètres inchangés, des nouvelles positions temporelles source et de paramètres de sortie estimés. Ce dispositif de conversion se caractérise par le fait que le module d’intégration génère (pour la phase générative (ou de conversion)), en plus des paramètres de sortie, la courbe de modification temporelle estimée à partir des caractéristiques de sortie estimées. L’estimation de la courbe de modification temporelle estimée s’effectue non plus directement dans le module temporel à partir des paramètres d’entrée mais dans un module d’intégration à partir des caractéristiques de sortie estimées. Cette estimation de la courbe de modification temporelle indirectement par le modèle d’apprentissage-machine permet de prendre en compte des facteurs inter-paramètres complexes lors des transformations du débit de parole. On dispose alors d’une voix convertie ayant un rendu plus naturel et plus proche de la parole visée que ce que l’on obtient avec les modifications temporelles basées sur des moyennes portant sur quelques paramètres d’entrée choisis. Le dispositif de conversion selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - son analyseur peut analyser, dans une phase d’apprentissage, des signaux de parole source préalablement enregistrés pour déterminer des paramètres d’entrée à des positions temporelles source, et parallèlement des signaux de parole cible correspondants préalablement enregistrés pour déterminer des paramètres cible à des positions temporelles cible ; - il peut comprendre un module d’alignement temporel estimant, d’une part, un chemin d’alignement temporel en fonction des paramètres d’entrée et des paramètres cible, et, d’autre part, des paramètres de sortie cible projetés sur les positions temporelles source au moyen de ce chemin d’alignement temporel et des paramètres cible ; - son module temporel peut calculer, dans la phase d'apprentissage, une courbe de modification temporelle cible en fonction d’au moins le chemin d’alignement temporel ; - son module de prétraitement peut produire, dans la phase d’apprentissage, des caractéristiques d’entrée à partir d’au moins les paramètres d’entrée, et des caractéristiques de sortie cible à partir des paramètres de sortie cible et de la courbe de modification temporelle cible ; - il peut comprendre un module d’entraînement déterminant, dans la phase d’apprentissage, les paramètres du modèle d’apprentissage-machine à partir des caractéristiques d’entrée de chacun des signaux de parole source et des caractéristiques de sortie cible des signaux de parole cible qui leurs correspondent respectivement. L’invention propose également un véhicule comprenant un module de communication par voie d’ondes, un microphone, au moins un haut-parleur, et un dispositif de conversion du type de celui présenté ci-avant. L’invention propose également un équipement communicant comprenant un module de communication par voie d’ondes, un microphone, au moins un haut-parleur, et un dispositif de conversion du type de celui présenté ci-avant. L’invention propose également un procédé de conversion, d’une part, destiné à permettre la conversion de signaux de parole dits source en signaux de parole dits convertis pour un auditeur (éventuellement situé dans un environnement bruité défini par des paramètres d’environnement), et, d’autre part, comprenant une étape dans laquelle : - on analyse les signaux source pour déterminer des paramètres d’entrée et des paramètres inchangés, associés à des positions temporelles source, - on produit (dans un prétraitement) des caractéristiques d’entrée à partir d’au moins les paramètres d’entrée, - on estime des caractéristiques de sortie estimées à partir du modèle d’apprentissage-machine prenant comme entrées les caractéristiques d’entrée, - on modifie les positions temporelles source en nouvelles positions temporelles source à partir d’une courbe de modification temporelle estimée, - on génère des paramètres de sortie estimés à partir des caractéristiques de sortie estimées, et - on synthétise les signaux convertis, destinés à l’auditeur, à partir de paramètres de sortie estimés, des paramètres inchangés et des nouvelles positions temporelles source. Ce procédé de conversion se caractérise par le fait que dans son étape, dans sa phase générative, on génère, en plus des paramètres de sortie estimés, la courbe de modification temporelle estimée à partir des caractéristiques de sortie estimées. L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre un procédé de conversion du type de celui présenté ci-avant pour convertir des signaux de parole dits source en signaux de parole dits convertis pour un auditeur (éventuellement situé dans un environnement bruité défini par des paramètres d’environnement). Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de véhicule comprenant un module de communication par voie d’ondes, un microphone, un haut-parleur et un dispositif de conversion selon l’invention, illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un dispositif de conversion selon l’invention, illustre schématiquement un exemple de diagramme d’évolution temporelle (t) d’une modification temporelle (en facteur d’augmentation) dans le cas de l’art antérieur (c1) et dans le cas de l’invention (c2), et illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé de conversion selon l’invention. Description détaillée de l’invention L’invention a notamment pour but de proposer un dispositif de conversion DC, et un procédé de conversion associé, destinés à convertir des signaux de parole dits source s1 en signaux de parole dits convertis s2 pour un auditeur. Dans ce qui suit, on considère, à titre d’exemple non limitatif, que le dispositif de conversion DC est destiné à équiper un véhicule V, éventuellement de type automobile comme illustré non limitativement sur la figure 1. Mais l’invention n’est pas limitée à cette application. En effet, le dispositif de conversion DC peut équiper tous les véhicules (terrestres, maritimes (ou fluviaux) et aériens), les installations (éventuellement industrielles), les bâtiments, les équipements électroniques communicants comprenant un module de communication par voie d’ondes, un microphone et au moins un haut-parleur, comme par exemple les téléphones mobiles intelligents (ou « smartphones ») et les tablettes électroniques, ainsi que les dispositifs d’affichage équipés d’un microphone et d’au moins un haut-parleur. On a schématiquement représenté sur la figure 1 un exemple de véhicule V, ici de type automobile, comprenant un module de communication par voie d’ondes MC, un microphone MI pouvant acquérir des sons dans son habitacle H, au moins un haut-parleur HP et un dispositif de conversion DC selon l’invention, agencé de manière à convertir des signaux de parole dits source s1 (issus d’un locuteur) en signaux de parole dits convertis s2 pour un auditeur. L’auditeur est ici assis sur l’un des sièges S1 et S2 présents dans l’habitacle H. Comme illustré non limitativement sur la figure 2, un dispositif de conversion DC, selon l’invention, comprend au moins un analyseur AN, un module de prétraitement MP, un estimateur ES, un module d’intégration MI, un module temporel MT et un synthétiseur SY. L’analyseur AN est agencé de manière à analyser les signaux (de parole) source s1, reçus sur une interface d’entrée (non représentée) pour déterminer des paramètres d’entrée pe et des paramètres inchangés pi, associés à des positions temporelles source pts. Tout type de modèle d’analyse de la voix connu de l’homme de l’art peut être ici utilisé, et notamment un modèle sinusoïdal ou un modèle source-filtre. Afin d’assurer ses fonctions, l’analyseur AN peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels (ou « software »). Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP (« Digital Signal Processor »)). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. On entend par circuit intégré (ou imprimé) tout type de dispositif apte à effectuer au moins une opération électrique ou électronique. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par le processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation des fonctions précitées. Le module de prétraitement MP possède un sous-module SP1 agencé de manière à produire des caractéristiques d’entrée cen à partir des paramètres d’entrée pe, ainsi qu’éventuellement des paramètres extérieurs pext. Les paramètres extérieurs pext permettent d’avoir un dispositif de conversion DC adaptatif à d’autres facteurs que la parole du locuteur. Ces paramètres extérieurs pext peuvent, par exemple, comporter des paramètres d’environnement qui caractérisent un environnement bruité (ici l’habitacle H). Ces éventuels paramètres d’environnement peuvent être, ici, déterminés à partir des sons enregistrés par le microphone MI (ici dans l’habitacle H), ou estimés à partir d’informations sur l’état du véhicule V (vitesse et régime moteur par exemple), par un module dédié (non représenté). L’adaptation du dispositif de conversion DC au bruit ambiant est une option utile pour une application de « near end listening enhancement ». On peut toutefois utiliser à la place, ou en complément, d’autres paramètres extérieurs pext en fonction de l’application. Ces paramètres extérieurs pext peuvent être dynamiques comme pour les exemples précédents, ou statiques avec, par exemple, des paramètres de déficience auditive liés à l’auditeur. Le sous-module SP1 prépare les paramètres pour le modèle d’apprentissage-machine considéré (cette étape s’appelle data engineering en anglais), et, d’autre part, il est commun, bien qu’optionnel, qu’on applique des opérations de prétraitement visant à rendre l’apprentissage du modèle plus performant (cette étape s’appelle « feature engineering » en anglais). Ces deux étapes et leur ordre d’exécution dépendent du type de prétraitement choisi et du modèle d’apprentissage-machine utilisé. Tout type de « data engineering » requis par le modèle d’apprentissage-machine et connu de l’homme de l’art peut être ici utilisé, et notamment la collecte, l’assemblage et l’homogénéisation des données. Tout type de « feature engineering » connu de l’homme de l’art peut être ici utilisé, et notamment l’extraction de caractéristiques avec, par exemple, l’utilisation des MFCCs (« Mel Frequency Cepstral Coefficients »), ou la construction de caractéristiques avec, par exemple, le calcul des « delta-features », ou encore, plus classiquement en apprentissage automatique, la standardisation des données. Afin d’assurer sa fonction, le sous-module SP1 peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation de la fonction précitée. L’estimateur ES est agencé de manière à estimer des caractéristiques de sortie estimées cse à partir d’un modèle d’apprentissage-machine supervisé préalablement entrainé (pendant une phase d’apprentissage sur laquelle on reviendra plus loin) prenant comme entrées les caractéristiques d’entrée cen. Afin d’assurer ses fonctions, l’estimateur ES peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation des fonctions précitées. Tout type de modèle d’apprentissage-machine supervisé connu de l’homme de l’art peut être ici utilisé, et notamment un modèle de mélange gaussien ou un modèle de réseau de neurones artificiels (les réseaux récurrents sont particulièrement bien adaptés à l’analyse des séquences temporelles). Le module d’intégration MI est agencé de manière à générer des paramètres de sortie estimés pse, exploitables par le synthétiseur SY, et une courbe de modification temporelle estimée cmte, à partir des caractéristiques de sortie cse estimées par le modèle d’apprentissage-machine. Les opérations à effectuer par le module d’intégration MI sont totalement conditionnées par la façon dont le modèle d’apprentissage-machine a été entraîné (pendant une phase d’apprentissage sur laquelle on reviendra plus loin). Afin d’assurer ses fonctions, le module d’intégration MI peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation des fonctions précitées. Le module temporel MT est agencé de manière à modifier les positions temporelles source pts en nouvelles positions temporelles source ptn en fonction de la courbe de modification temporelle estimée cmte. Afin d’assurer ses fonctions, le module temporel MT peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation des fonctions précitées. Le synthétiseur SY est agencé de manière à synthétiser les signaux (de parole) convertis s2, destinés à l’auditeur, à partir des paramètres de sortie estimés pse, des paramètres inchangés pi et des nouvelles positions temporelles source ptn. Les signaux convertis s2 synthétisés par le synthétiseur SY sont transmis à une interface de sortie (non représentée) du dispositif de conversion DC qui se charge de les transmettre en vue de leur diffusion via au moins un haut-parleur HP (ici du véhicule V). Afin d’assurer ses fonctions, le synthétiseur SY peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation des fonctions précitées. Tout type de synthétiseur de voix connu de l’homme de l’art peut être ici utilisé. Si le synthétiseur SY utilisé n’accepte pas les mêmes paramètres de parole que ceux extraits par l’analyseur AN, une adaptation des paramètres de sortie doit toutefois être effectuée. Si le synthétiseur SY utilisé ne prend pas de positions temporelles personnalisées, une interpolation des paramètres de sortie aux positions temporelles imposées par le synthétiseur SY doit être effectuée. On dispose ainsi d’un dispositif de conversion DC assurant une transformation paramétrique de la voix (s1) par apprentissage statistique prenant en compte les aspects temporels durant l’apprentissage et utilisant une courbe de modification temporelle estimée cmte (éventuellement lisse et continue) pour modifier les positions temporelles source pts déterminées dans la voix (s1) dans le but d’avoir au final des signaux convertis s2 ayant un rendu plus naturel et plus proche de la parole visée que ce que l’on obtient avec les modifications temporelles en créneaux discontinus de l’art antérieur. On a schématiquement illustré sur la figure 3 un exemple de diagramme d’évolution temporelle (t) d’une modification temporelle (en facteur d’augmentation) appliquée par le module temporel MT aux positions temporelles source pts pour obtenir de nouvelles positions temporelles source ptn dans le cas de l’art antérieur (courbe c1) et dans le cas de l’invention (courbe c2). On notera également, comme illustré non limitativement sur la figure 2, que l’analyseur AN et le synthétiseur SY peuvent faire partie d’un équipement électronique VC de type vocodeur. Comme évoqué plus haut, le dispositif de conversion DC peut aussi être agencé de manière à déterminer le modèle d’apprentissage-machine pendant une phase d’apprentissage (ou d’entraînement). A cet effet, l’analyseur AN est agencé de manière à analyser, pendant la phase d’apprentissage, des signaux de parole source s3 préalablement enregistrés toujours pour déterminer les paramètres d’entrée pe à des positions temporelles source pts, et parallèlement des signaux de parole cible s4 correspondants préalablement enregistrés pour déterminer des paramètres cible pc à des positions temporelles cible ptc. Les signaux de parole source s3 et les signaux de parole cible s4 sont préférentiellement des signaux d’entrainement (ou d’apprentissage) qui constituent des paires d’énoncés identiques prononcés d’une part par la parole source (s3) et d’autre part par la parole cible (s4). Les énoncés de chaque paire étant prononcés à des débits différents, le dispositif de conversion DC peut aussi comprendre un module d’alignement temporel MAT agencé de manière à estimer un chemin d’alignement temporel cat en fonction des paramètres d’entrée pe et des paramètres cible pc. Le chemin d’alignement temporel associe alors à chaque échantillon source un ou plusieurs échantillon(s) cible. Ce module d’alignement temporel MAT est également agencé de manière à estimer des paramètres de sortie cible psc correspondant aux paramètres cibles pc projetés sur les échantillons source tps au moyen du chemin d’alignement temporel cat. Si plusieurs échantillons cible sont associés à un seul échantillon source, un seul paramètre de sortie cible psc est estimé pour cet échantillon source à partir des multiples paramètres cible pc (par exemple en prenant la moyenne des paramètres cible associés ou seulement un des paramètres cible). Tout type de module d’alignement temporel MAT, connu de l’homme de l’art et chargé d’estimer un chemin d’alignement temporel entre une séquence source et une séquence cible, peut être ici utilisé. Par exemple, l’alignement temporel peut se faire en utilisant la technique DTW (« Dynamic Time Wraping »). Afin d’assurer ses fonctions, le module d’alignement temporel MAT peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation des fonctions précitées. Le module temporel MT est agencé de manière à estimer, pendant la phase d’apprentissage, une courbe de modification temporelle cible cmtc en fonction d’au moins le chemin d’alignement temporel cat. Lorsque les positions temporelles source pts et les positions temporelles cible ptc sont uniformes avec les mêmes écarts temporels, on approxime le chemin d’alignement temporel cat par une fonction de régression croissante puis on calcule sa dérivée. Dans le cas contraire, c’est sur le chemin faisant correspondre les valeurs des positions temporelles source pts à celles des positions temporelles cible ptc (obtenues à partir du chemin d’alignement temporel cat, des positions temporelles source pts et des positions temporelles cible ptc) qu’il faut appliquer ces opérations pour prendre en compte la désynchronisation des instants d’échantillonnages. Toute fonction de régression croissante et toute méthode de dérivation numérique connues de l’homme de l’art peuvent être utilisées. La courbe de modification temporelle obtenue constitue une trajectoire dynamique qui reflète naturellement les fluctuations temporelles des signaux de parole cible s4 par rapport aux signaux source s3. Par exemple, un facteur supérieur à un, respectivement inférieur à un, indique que le débit est ralenti, respectivement accéléré, et une absence de modification temporelle correspond alors à une trajectoire constante égale à un. La courbe de modification temporelle obtenue peut alors être utilisée conjointement avec les paramètres de sortie cible comme une séquence temporelle supplémentaire que l’on cherche à estimer à travers le modèle d’apprentisage-machine. Le sous-module SP1 du module de prétraitement MP est toujours agencé de manière à produire des caractéristiques d’entrée cen à partir des paramètres d’entrée pe ainsi qu’éventuellement des paramètres extérieurs pext pendant la phase d’apprentissage. Mais en complément le module de prétraitement MP comprend un sous-module SP2 agencé de manière à produire, pendant la phase d’apprentissage, des caractéristiques de sortie cible csc à partir des paramètres de sortie cible et de la courbe de modification temporelle cible cmtc estimée par le module de traitement MT. Les prétraitements appliqués par le sous-module SP2 sont de même nature que ceux appliqués par le sous-module SP1 bien qu’ils puissent être différents. Le sous-module SP2 peut, par exemple, comprendre au moins un processeur et au moins une mémoire vive. Il peut donc être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques et de modules logiciels. Par exemple, ce processeur peut être un processeur de signal numérique (ou DSP). Ce processeur peut comprendre des circuits intégrés (ou imprimés), ou bien plusieurs circuits intégrés (ou imprimés) reliés par des connections filaires ou non filaires. La mémoire vive stocke des instructions pour la mise en œuvre par ce processeur d’un algorithme de traitement permettant la réalisation de la fonction précitée. On notera également que le dispositif de conversion DC peut aussi comprendre un module d’entraînement ME agencé de manière à déterminer, dans la phase d’apprentissage, les paramètres du modèle d’apprentissage-machine à partir des caractéristiques d’entrée cen de chacun des signaux de parole source s3 et des caractéristiques de sortie cible csc des signaux de parole cible s4 qui leurs correspondent respectivement. Comme indiqué précédemment, les opérations que doit effectuer le module d’intégration MI durant la phase générative (ou de conversion) sont conditionnées par la façon dont le modèle d’apprentissage-machine a été entraîné et plus précisément par les prétraitements effectués par le sous-module SP2 durant la phase d’apprentissage. En fonction de transformations de « feature engineering » appliquées aux différents paramètres de sortie cible psc et à la courbe de modification temporelle cible cmtc estimée durant la phase d’apprentissage, cela conditionne le type des caractéristiques de sortie cse estimées par le modèle d’apprentissage-machine durant la phase générative. Le module d’intégration MI cherche donc à « inverser » ces transformations en extrayant les paramètres de sortie estimés pse et la courbe de modification temporelle estimée cmte à partir des caractéristiques de sortie estimées cse. Tout type de transformation adapté aux prétraitements effectués par le sous-module SP2 et connu de l’homme de l’art peut être utilisé par le module d’intégration MI, et notamment la génération de paramètre(s) par maximum de vraisemblance (sigle MLPG en anglais pour « Maximum Likelihood Parameter Generation ») si les « delta features » ont été utilisées, de la dé-normalisation si besoin ou encore l’utilisation de transformés inverses (Fourier ou ondelettes par exemple). On notera également, comme illustré non limitativement sur la figure 2, que l’estimateur ES et le module d’entraînement ME peuvent faire partie d’un module d’apprentissage MA. Ce dernier (MA) comprend au moins une mémoire de masse pour le stockage des données liées au modèle d’apprentissage-machine. Dans ce qui précède on a décrit une utilisation en temps différé où le signal source s1 est connu à l’avance. Mais le dispositif de conversion DC peut aussi être utilisé en temps réel en utilisant une mémoire tampon (ou « buffer » en anglais). Cette utilisation en temps réel conditionne cependant la méthode d’analyse, la méthode de synthèse et le modèle d’apprentissage-machine qui doivent être capables d’agir en temps réel (par exemple dans le cas d’un modèle de réseau de neurones récurrents on ne pourra pas utiliser d’architecture bidirectionnelle). L’invention permet notamment, comme décrit ci-avant, d’améliorer l’intelligibilité des signaux de parole dans les environnements bruités (comme par exemple les habitacles de véhicule ou les zones où se trouvent les usagers des téléphones mobiles intelligents (ou tablettes)). Mais elle permet aussi, et notamment, de convertir une première voix source en une seconde voix cible appartenant à deux personnes différentes, ou bien de convertir le style de voix d’une personne en un autre style de voix de cette même personne (par exemple d’une voix neutre vers une voix heureuse ou d’une voix triste vers une voix énervée). L’invention peut aussi être considérée sous la forme d’un procédé de conversion destiné à permettre la conversion (après une phase d’apprentissage) des signaux de parole source s1 en signaux de parole convertis s2 pour un auditeur. Ce procédé de conversion comprend une étape 10-50 dans laquelle : - on analyse les signaux source s1 pour déterminer des paramètres d’entrée pe et des paramètres inchangés pi, associés à des positions temporelles source pts, - on prépare des données pour le modèle d’apprentissage-machine en produisant des caractéristiques d’entrée cen à partir d’au moins les paramètres d’entrée pe, - on estime des caractéristiques de sortie estimées cse à partir d’un modèle d’apprentissage-machine prenant comme entrées les caractéristiques d’entrée cen, - on génère des paramètres de sortie estimés pse, et une courbe de modification temporelle estimée cmte, à partir des caractéristiques de sortie estimées cse, - on modifie les positions temporelles source pts en nouvelles positions temporelles source ptn à partir de cette courbe de modification temporelle estimée cmte, et - on synthétise les signaux convertis s2, destinés à l’auditeur, à partir des paramètres de sortie estimés pse, des paramètres inchangés pi et des nouvelles positions temporelles source ptn. On a schématiquement illustré sur la figure 4 un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé de conversion de données selon l’invention. Cet algorithme comprend une sous-étape 10 qui débute une fois l’apprentissage du modèle entrainé effectué. Dans cette sous-étape 10 on reçoit des signaux source s1 devant être transformés en signaux convertis s2 pour un auditeur (éventuellement situé dans un environnement bruité défini par des paramètres extérieurs pext (par exemple d’environnement). Puis, dans une sous-étape 20, on analyse les signaux source s1 pour déterminer des paramètres d’entrée pe et des paramètres inchangés pi, associés à des positions temporelles source pts. Puis, dans une sous-étape 25, on prépare les données pour le modèle d’apprentissage-machine en produisant des caractéristiques d’entrée cen à partir d’au moins les paramètres d’entrée pe. Puis, dans une sous-étape 30, on estime des caractéristiques de sortie estimées cse à partir d’un modèle d’apprentissage-machine prenant comme entrées les caractéristiques d’entrée cen et les éventuels paramètres extérieurs pext. Puis, dans une sous-étape 35, on génère des paramètres de sortie estimés pse et une courbe de modification temporelle estimée cmte, à partir des caractéristiques de sortie estimées cse. Puis, dans une sous-étape 40, on modifie les positions temporelles source pts en nouvelles positions temporelles source ptn à partir de cette courbe de modification temporelle estimée cmte. Puis, dans une sous-étape 50, on synthétise les signaux convertis s2, destinés à l’auditeur, à partir des paramètres de sortie estimés pse, des paramètres inchangés pi et des nouvelles positions temporelles source ptn. On notera qu’une ou plusieurs sous-étapes de l’étape du procédé de conversion peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé de conversion de données peut être mis en œuvre par une pluralité de processeurs de signal numérique, mémoire vive, mémoire de masse, interface d’entrée, interface de sortie. On notera également que l’invention propose aussi un produit programme d’ordinateur (ou programme informatique) comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou hardware), comme par exemple des processeurs, est propre à mettre en œuvre le procédé de conversion décrit ci-avant pour convertir des signaux de parole source s1 en signaux de parole convertis s2 pour un auditeur. Dispositif de conversion (DC) pour convertir des signaux de parole dits source (s1) en signaux de parole dits convertis (s2) pour un auditeur, ledit dispositif (DC) comprenant i) un analyseur (AN) analysant lesdits signaux source (s1) pour déterminer des paramètres d’entrée (pe) et des paramètres inchangés (pi), associés à des positions temporelles source (pts), ii) un module de prétraitement (MP) produisant des caractéristiques d’entrée (cen) à partir d’au moins lesdits paramètres d’entrée (pe), iii) un estimateur (ES) estimant des caractéristiques de sortie estimées (cse) à partir d’un modèle d’apprentissage-machine préalablement entrainé prenant comme entrées lesdites caractéristiques d’entrée (cen), iv) un module d’intégration (MI) générant des paramètres de sortie estimés à partir desdites caractéristiques de sortie estimées (cse), v) un module temporel (MT) modifiant lesdites positions temporelles source (pts) en nouvelles positions temporelles source (ptn) à partir d’une courbe de modification temporelle estimée (cmte), et vi) un synthétiseur (SY) synthétisant lesdits signaux convertis (s2), destinés audit auditeur, à partir desdits paramètres inchangés (pi), desdites nouvelles positions temporelles source (ptn), et de paramètres de sortie estimés (pse), caractérisé en ce que ledit module d’intégration (MI) génère ladite courbe de modification temporelle estimée (cmte) à partir desdites caractéristiques de sortie estimées (cse). Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit analyseur (AN) analyse, dans une phase d’apprentissage, des signaux de parole source (s3) préalablement enregistrés pour déterminer des paramètres d’entrée (pe) à des positions temporelles source (pts), et parallèlement des signaux de parole cible (s4) correspondants préalablement enregistrés, pour déterminer des paramètres cible (pc) à des positions temporelles cible (ptc). Dispositif selon la revendication 2, caractérisé en ce qu’il comprend un module d’alignement temporel (MAT) estimant, d’une part, un chemin d’alignement temporel (cat) en fonction desdits paramètres d’entrée (pe) et desdits paramètres cible (pc), et, d’autre part, des paramètres de sortie cible (psc) projetés sur lesdites positions temporelles source (pts) au moyen dudit chemin d’alignement temporel (cat) et desdits paramètres cible (pc). Dispositif selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit module temporel (MT) calcule, dans ladite phase d'apprentissage, une courbe de modification temporelle cible (cmtc) en fonction d’au moins ledit chemin d’alignement temporel (cat). Dispositif selon la revendication 2 ou 3 prise en combinaison avec la revendication 4, caractérisé en ce que ledit module de prétraitement (MP) produit, dans ladite phase d’apprentissage, des caractéristiques d’entrée (cen) à partir d’au moins lesdits paramètres d’entrée (pe), et des caractéristiques de sortie cible (csc) à partir desdits paramètres de sortie cible (psc) et de ladite courbe de modification temporelle cible (cmtc). Dispositif selon la revendication 5, caractérisé en ce qu’il comprend un module d’entraînement (ME) déterminant, dans ladite phase d’apprentissage, les paramètres dudit modèle d’apprentissage-machine à partir desdites caractéristiques d’entrée (cen) de chacun des signaux de parole source (s3) et desdites caractéristiques de sortie cible (csc) des signaux de parole cible (s4) qui leurs correspondent respectivement. Véhicule (V) comprenant un module de communication par voie d’ondes (MC), un microphone (MI), et au moins un haut-parleur (HP), caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif de conversion (DC) selon l’une des revendications précédentes. Equipement communicant comprenant un module de communication par voie d’ondes, un microphone, et au moins un haut-parleur, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif de conversion (DC) selon l’une des revendications 1 à 6. Procédé de conversion pour convertir des signaux de parole dits source (s1) en signaux de parole dits convertis (s2) pour un auditeur, ledit procédé comprenant une étape (10-50) dans laquelle i) on analyse lesdits signaux source (s1) pour déterminer des paramètres d’entrée (pe) et des paramètres inchangés (pi), associés à des positions temporelles source (pts), ii) on produit des caractéristiques d’entrée (cen) à partir d’au moins lesdits paramètres d’entrée (pe), iii) on estime des caractéristiques de sortie estimées (cse) à partir dudit modèle d’apprentissage-machine prenant comme entrées lesdites caractéristiques d’entrée (cen), iv) on génère des paramètres de sortie estimés à partir desdites caractéristiques de sortie estimées (cse), v) on modifie lesdites positions temporelles source (pts) en nouvelles positions temporelles source (ptn) à partir d’une courbe de modification temporelle estimée (cmte), et vi) on synthétise lesdits signaux convertis (s2), destinés audit auditeur, à partir de paramètres de sortie estimés (pse), desdits paramètres inchangés (pi) et desdites nouvelles positions temporelles source (ptn), caractérisé en ce que dans ladite étape (10-50) on génère ladite courbe de modification temporelle estimée (cmte) à partir desdites caractéristiques de sortie estimées (cse). Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé de conversion selon la revendication 9 pour convertir des signaux de parole dits source (s1) en signaux de parole dits convertis (s2) pour un auditeur.