Brevet FR3136581A1 — publié le 20231215

L’invention concerne le masquage de la voix d’un locuteur par altération intentionnelle de la hauteur et du timbre de la voix. Un signal audio correspondant à un enregistrement original de la voix du locuteur est découpé (11) en une série de segments audios successifs de durée constante déterminée. Une altération de fréquence ascendante (12a) est appliquée à un primat (A) de chaque segment audio. Une altération de fréquence descendante (12b) est appliquée à un duplicata (B) du segment audio. Le primat et le duplicata du segment audio altérés sont combinés (14) pour former un unique segment audio altéré résultant. D’un segment audio à l’autre dans la série des segments audios on applique une variation (13a) d’au moins un paramètre de l’altération ascendante et une variation (13b) d’au moins un paramètre de l’altération descendante. Ces variations fluctuent aléatoirement d’un segment audio à l’autre dans la série des segments audios. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Masquage de la voix d’un locuteur La présente invention concerne le masquage de la voix d’un locuteur, notamment pour protéger l’identité du locuteur en restreignant la possibilité de l’identifier par analyse d’un enregistrement original de sa voix. Elle trouve des applications, notamment, dans les systèmes de montage et/ou de mixage audio-phoniques ou audio-visuels dans lesquels elle peut être mise en œuvre par un logiciel de traitement audio-phonique. Arrière-plan technologique Dans certains domaines de l’industrie audiovisuelle, par exemple, il est utile de pouvoir diffuser des programmes (contenus audios, et/ou vidéos, et/ou multimédias), en dissimulant l’identité du locuteur afin de protéger ce dernier de tout type de conséquences de cette diffusion qui peuvent être dommageables pour lui. Par exemple, dans le journalisme d’investigation, il est courant d’anonymiser l’enregistrement de l’interview d’un témoin qui pourrait être utilisé contre les intérêts de celui-ci, soit par les auteurs de délits qu’il dénonce, soit par des justiciables ou par une institution judiciaire compétente si le témoin y reconnaît avoir enfreint une réglementation quelconque. Des techniques visant à anonymiser la voix d’un locuteur dans un signal audio, c’est-à-dire à rendre difficile l’identification du locuteur à partir d’une analyse du signal audio, sont connues depuis longtemps. La plus ancienne et la plus répandue se contente de transformer la voix du locuteur par simple décalage d’harmoniques. Ce décalage peut être réalisé soit vers les hautes fréquences, c’est-à-dire vers les aigus, soit vers les basses fréquences, c’est-à-dire vers les graves. En référence à des personnages de programmes audiovisuels de fiction bien connus du grand public, on dit parfois que la voix ainsi transformée ressemble à la voix de « Mickey-Mouse »™ ou bien à la voix de « Dark Vador »™, lesquelles sont générées par de telles techniques à partir de la voix d’une personne réelle. Cependant, la transformation de la voix ainsi obtenue est facilement réversible avec des moyens techniques aujourd’hui accessibles par beaucoup de personnes, sinon par tout-un-chacun. Par ailleurs, des logiciels de reconnaissance vocale, ou plus particulièrement de reconnaissance d’un locuteur (« speaker recognition », en anglais) sur la base de sa signature vocale sont parfois utilisés par la police pour identifier des personnes proférant des menaces téléphoniques ou à l'origine d'appels anonymes. Or, il existe aujourd’hui certains logiciels de ce type qui permettent d’identifier un locuteur avec un niveau de fiabilité tel qu’ils peuvent conduire à une condamnation d’une personne par la Justice. Même si une telle utilisation peut sembler louable du point de vue de la collectivité, des utilisations malveillantes de tels logiciels peuvent avoir des conséquences pour les individus qui le sont beaucoup moins, pouvant créer un préjudice parfois irrémédiable comme en matière d’atteinte à la vie privée. C’est pourquoi les techniques de traitement audio-phonique peuvent être utilisées pour protéger les locuteurs dont un enregistrement de la voix est susceptible d’être diffusé ou intercepté sur les réseaux de communication. Enfin un autre cas où la protection des locuteurs est souhaitable est celui des applications de la saisie vocale utilisant la reconnaissance de la parole (« speech recognition », en anglais) pour permettre l’accès à des services par des utilisateurs. La reconnaissance de la parole est utilisée pour reconnaître ce qui est dit. Dès lors, elle permet de transformer le discours en texte et c’est pourquoi elle est également connue sous le nom de conversion de la parole en texte. L’article « Voice Mask : Anonymize and Sanitize Voice Input on Mobile Devices » publié dans le revue scientifique COMPUTER SCIENCE, CRYPTOGRAPHY AND SECURITY, Cornell University, US, 30 novembre 2017, pages 1-10, Jianwei Qian et al., divulgue ainsi qu’avec la communication mains libres, la saisie vocale a largement remplacé l’utilisation de claviers à touches classiques (par exemple, les claviers virtuels Google®, Microsoft®, Sougou™ et iFlytek™). Ces techniques sont utilisées quotidiennement par de nombreux utilisateurs pour la recherche vocale (avec, par exemple, des applications comme Microsoft Bing®, Google Search®) et les assistants personnels basés sur l’intelligence artiﬁcielle (par exemple Siri® d'Apple®, et Amazon Echo®), avec une gamme étendue d'appareils mobiles. Dans ces applications, en raison de la limitation des ressources sur les appareils mobiles, l’opération de reconnaissance de la parole est généralement déportée vers un serveur informatique en nuage (« cloud computing ») pour une plus grande précision et une efficacité accrue. Il s’ensuit que la vie privée (« privacy » en anglais) des utilisateurs peut être compromise. En effet, même si dans ces applications seulement le contenu de la parole a besoin d’être reconnu par la reconnaissance de la parole, il est devenu aisé de pratiquer une reconnaissance du locuteur afin de reconnaître les utilisateurs mobiles habituels par leur voix, via des techniques d’apprentissage tirant avantage de la récurrence des utilisations, d’analyser le contenu sensible de leurs entrées via la reconnaissance de la parole, et puis de dresser leur profil d’utilisateur sur la base de ces contenus dans le but d’apporter des réponses biaisées à leur requêtes et/ou de leur faire des propositions commerciales ciblées. Les auteurs de l’article proposent une application de neutralisation de la voix qui assure une bonne protection de l'identité de l'utilisateur et du contenu privé de la parole, au prix d’une dégradation minimale de la qualité de la reconnaissance vocale. Elle adopte un mécanisme de conversion vocale qui résiste à plusieurs attaques. L’article « Speaker Anonymization for Personal Information Protection Using Voice conversion Techniques », Proceedings of Access 2020, Digital Object Identiﬁer, Vol.8 2020, pages 198637-198645, IEEE, US, In-Chul Yoo et al., divulgue la conversion de la voix pour assurer l’anonymisation d’un locuteur avec pour objectif de conserver le contenu linguistique de la parole donnée tout en supprimant les données biométriques de la voix du locuteur original. La méthode proposée modifie les vecteurs d'identité conventionnels du locuteur en vecteurs d'identité du locuteur anonymisés en utilisant diverses méthodes. L’article intitulé « Speaker Anonymization Using X-vector and Neural Waveform Models », Proceedings of 10th ISCA Speech Synthesis Workshop, 20-22 Septembre 2019, Vienne, Autriche, pages 155-160, Fuming Fan et al. propose une approche d'anonymisation de locuteur pour dissimuler l'identité du locuteur tout en maintenant une haute qualité de parole anonyme, qui est basée sur l'idée d'extraire les caractéristiques linguistiques et d'identité du locuteur d'un énoncé, puis de les utiliser avec des modèles neuronaux acoustiques et de forme d'onde pour synthétiser la parole anonyme. L'identité originale du locuteur, sous la forme du timbre, est supprimée et remplacée par celle d'une pseudo-identité anonyme. L'approche exploite les représentations de pointe des locuteurs sous forme de vecteurs X. Ces représentations sont utilisées pour dériver des discours anonymes. Celles-ci sont utilisées pour dériver des pseudo-identités de locuteurs anonymes par la combinaison de plusieurs vecteurs X de locuteurs aléatoires. Les auteurs de l’article qui s’intitule « Exploring the Importance of FO Trajectories for Speaker Anonymization using x-vectors and Neural Waveform Models », International Audio Laboratories, Erlangen, 2021, Workshop on Machine Learning in Speech and Language Processing (MLSLP), 6 Septembre 2021, ISCA, DE, pages 1-6, UE Gaznepoglu et al., considérant la présence d'informations personnelles dans les différentes composantes de la fréquence fondamentale F0 de la voix d’un locuteur et la disponibilité de diverses approches pour modifier la composante F0, proposent une exploration de leur potentiel dans le contexte de l'anonymisation de la voix. Ils suggèrent que le fait de décomposer la composante F0, de modifier les caractéristiques liées au locuteur, de perturber éventuellement avec du bruit pendant le processus, puis de resynthétiser, pourrait augmenter la performance d'anonymisation et/ou améliorer l'intelligibilité. Il est mentionné que les approches proposées jusqu'à présent, comme le décalage et la mise à l'échelle, dépendent toutes de l'identité de la personne à protéger. L’article « Speaker anonymization using the McAdams coefﬁcients » dans la revue COMPUTER SCIENCE, AUDIO AND SPEECH PROCESSING, Cornell University, US, September 2021, pages 1-5, Patino J et al., évoque la réversibilité de l’anonymisation. Les auteurs y présentent leur travail visant à explorer plus en profondeur le potentiel des techniques de traitement du signal bien connues comme solution au problème de l'anonymisation, par opposition à d’autres solutions plus complexes et plus exigeantes qui requièrent des données d’entraînement. Ils suggèrent d’optimiser une solution d’origine basée sur les coefficients de McAdams pour modifier l’enveloppe spectrale (i.e., le timbre) de signaux de parole. Ils ont cherché à conﬁrmer que différentes valeurs du coefficient de McAdams α (alpha), qui modifient le timbre de la voix, peuvent produire différentes pseudo-voix pour un même locuteur. Il en résulte une approche stochastique de l'anonymisation dans laquelle le coefficient de McAdams est échantillonné dans une plage de distribution uniforme, c'est-à-dire α ∈ U(αmin,αmax). Cependant, dans les applications proposées, l’article se contente d’enseigner que le coefficient α peut être changé aléatoirement d’un locuteur (« speaker », en anglais) à l’autre, en indiquant qu’un tiers mal intentionné aurait alors besoin de connaître le coefficient exact de McAdams utilisé pour rendre anonyme la parole de n'importe quel locuteur en particulier, afin d'inverser la transformation. Il demeure donc le besoin d’une technique de masquage de la voix d’un locuteur qui ne puisse pas être facilement contournée. Un premier aspect de l’invention proposée concerne un procédé de masquage de la voix d’un locuteur pour protéger son identité et/ou sa vie privée par altération intentionnelle de la hauteur et du timbre de la voix, comprenant : - un découpage d’un signal audio correspondant à un enregistrement original de la voix du locuteur en une série de segments audios successifs de durée constante déterminée, et la formation d’une série de couples de segments audios comprenant chacun un primat et un duplicata d’un segment audio de ladite série de segments audios ; ainsi que, pour chaque couple de segments audios : - une altération ascendante, en fonction d’au moins un premier paramètre de masquage, appliquée au primat du segment audio et ayant pour effet d’élever une partie déterminée du contenu fréquentiel dudit primat du segment audio ; - une altération descendante, en fonction d’au moins un second paramètre de masquage, appliquée au duplicata du segment audio et ayant pour effet d’abaisser une partie déterminée du contenu fréquentiel dudit duplicata du segment audio ; ainsi que, - une combinaison du primat du segment audio altéré et du duplicata du segment audio altéré, pour former un unique segment audio altéré résultant, le procédé comprenant en outre, d’un couple de segments audios à l’autre dans la série des couples de segments audios : - une variation du premier paramètre de masquage et ; - une variation du second paramètre de masquage, lesdites variations dudit premier et dudit second paramètres de masquage étant fluctuantes aléatoirement d’un couple de segments à l’autre dans la série des couples de segments audios, et le procédé comprenant en outre : - la recomposition du signal audio masqué à partir de la série des segments audios altérés. Grâce à ce procédé, la voix est masquée en permettant de répondre à l’exigence de protection du ou des locuteurs, puisque le procédé peut aisément être mis en œuvre dans le tout premier équipement entrant en jeu dans la chaîne d’acquisition et de traitement audio. En même temps, le procédé permet d’avoir un rendu final qui reste intelligible, c’est-à-dire qui n’est ni une voix de « Mickey Mouse »™ ni une voix de « Dark Vador »™ du fait des deux altérations appliquées à chaque segment audio qui produisent des modifications dans le contenu fréquentiel qui sont en sens contraire l’une de l’autre. En effet, on applique un effet ascendant (vers les tonalités aigües) pour l’une et un effet descendant (vers les tonalités graves) pour l’autre des deux altérations, en sorte que ces deux effets se combinent du point de vue du contenu fréquentiel du segment audio considéré. Le segment audio masqué qui en résulte, possède un contenu fréquentiel qui reste relativement globalement plus proche sur la dynamique spectrale, de celui du segment audio d’origine, en dépit du masquage de la voix qui est obtenu. Avantageusement, les altérations de fréquence sont bridées, l’une étant toujours ascendante alors que l’autre est toujours descendante. Dès lors, le logiciel ou le dispositif adapté pour implémenter la solution ne peut pas lui-même faire l’opération inverse. Selon le procédé, deux portions du spectre du signal audio sont simultanément altérées par rapport à l’enregistrement original de la voix du locuteur. Il peut s’agir, par exemple (mais pas obligatoirement), à la fois de la hauteur et du timbre de la voix qui sont modifiés. Ceci est un premier élément favorable à l’irréversibilité du procédé, car un tiers malveillant souhaitant revenir à la voix d’origine devra jouer sur ces deux caractéristiques de la voix en combinaison, ce qui lui complique la tâche par rapport à un masquage par décalage de pitch seul. Selon un autre avantage, la variabilité des altérations n’est pas stationnaire. Elle varie dans le temps. Ainsi il peut y avoir plusieurs variations sur une seconde de traitement. Finalement, les modes de mises en œuvre proposés procurent un masquage de la voix qui est irréversible en audio, c’est-à-dire par un traitement audio inverse. En outre, la voix masquée par le procédé proposé est non-analysable par les techniques connues de reconnaissance du locuteur, et n’expose par le locuteur aux pratiques commerciales portant atteinte à sa vie privée en utilisant des techniques de reconnaissance vocale, étant donné que la voix masquée d’un même locuteur n’est jamais masquée deux fois de la même façon. Dans des modes de mise en œuvre avantageux, le découpage du signal audio en une série de segments audios successifs de durée déterminée peut être réalisé par fenêtrage temporel indépendant du contenu du signal audio. Dans des modes de mise en œuvre avantageux, le découpage du signal audio peut être configuré de manière que la durée d’un segment audio est égale à une fraction de seconde, en sorte que des changements successifs du premier paramètre et du second paramètre interviennent plusieurs fois par seconde. Dans des modes de mise en œuvre avantageux, parmi l’altération ascendante et l’altération descendante, l’une est une altération de la hauteur du signal audio, et l’autre est une altération du timbre du signal audio. Dans des modes de mise en œuvre avantageux, l’altération de la hauteur du signal audio correspond à une variation de la fréquence fondamentale du signal audio de l’une quelconque des valeurs suivantes : ± 6.25 %, ± 12.5 %, ± 25 %, ± 50 % et ± 100 %. Dans des modes de mise en œuvre avantageux, l’altération ascendante et l’altération descendante sont dépendantes l’une de l’autre, en fluctuant conjointement de manière à satisfaire un critère déterminé relativement à leurs effets respectifs sur le contenu fréquentiel du primat du segment audio et sur le contenu fréquentiel du duplicata du segment audio, respectivement. Par exemple, ce critère peut consister à maintenir un écart minimal entre les effets respectifs des deux altérations, et d’éviter ainsi de revenir temporairement à la voix d’origine. Un deuxième aspect de l’invention se rapporte à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme d’ordinateur est chargé dans la mémoire d’un ordinateur et est exécuté par un processeur de cet ordinateur, sont adaptées pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention ci-dessus. Le programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé peut être enregistré de manière non-transitoire sur un support d'enregistrement tangible, lisible par un ordinateur. Le programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé peut avantageusement être vendu comme plugin, apte à être intégré au sein d’un logiciel « hôte », par exemple un logiciel de production et/ou de traitement audio-phonique ou audio-visuel tel que Pro Tools™, Média Composer™, Première Pro™ ou Audition™, entre autres. Ce choix est particulièrement adapté au monde de l’audiovisuel. En effet, cela permet de ne pas avoir besoin de transférer le signal audio d’origine (non masqué, donc en clair), sur un serveur distant ou un autre ordinateur. C’est donc l’ordinateur de l’utilisateur qui, seul, détient le fichier source de la voix d’origine, c’est-à-dire avant exécution du procédé de masquage. On réduit ainsi fortement le risque d’interception malveillante du signal audio d’origine. Pour autant, le procédé peut être mis en œuvre par un logiciel de traitement audio-phonique qui peut très bien être exécuté sur un équipement matériel indépendant et disposant de capacité de traitement standard, par exemple un ordinateur à usage général, car son traitement s’effectue en temps réel. Il ne nécessite la mise en œuvre, notamment, d’aucune intelligence artificielle, d’aucune banque de données vocales, ni d’aucun procédé d’apprentissage, contrairement à nombre de solutions de l’art antérieur, notamment de certaines de celles qui ont été présentées en introduction. En variante, le programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé peut avantageusement être intégré, soit ab initio soit par le biais d’une mise à jour logicielle, dans le logiciel interne qui est embarqué dans un équipement dédié à la production et/ou au traitement de contenus audio-phonique ou audio-visuel (appelés « médias » dans le jargon de l’homme du métier), tel qu’une console de mixage et/ou de montage audio et/ou vidéo par exemple. De tels équipement sont plutôt destinés à des producteurs, mixeurs, et autres professionnels de la post-production de médias. Un troisième et dernier aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement audio-phonique ou audio-visuel, comprenant des moyens pour la mise en œuvre du procédé. Ce dispositif peut être réalisé sous la forme, par exemple, d’un ordinateur à usage général apte à exécuter le programme d’ordinateur selon le deuxième aspect ci-dessus. Enfin, un quatrième et dernier aspect de l’invention concerne un appareil de traitement audio-phonique ou audio-visuel tel qu’une console de montage et/ou de mixage permettant de produire des médias (à savoir des contenus audio, audiovisuels, ou multimédias) correspondant à ou incorporant un signal de parole d’un locuteur, notamment d’un locuteur à protéger, l’appareil comprenant un dispositif selon le troisième aspect. Brève description des figures La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée. Dans les dessins, on a représenté : : un organigramme illustrant les principales étapes du procédé selon des modes de mise en œuvre ; : une représentation schématique très simplifiée d’un système audio-phonique dans lequel le procédé peut être implémenté ; et : des schémas illustrant des modes de mise en œuvre de l’altération descendante et de l’altération montante, respectivement, qui peuvent être appliquées au primat et au duplicata d’un segment de signal audio selon des modes de mise en œuvre ; et : des diagrammes de fréquence d’une séquence audio enregistrée, montrant la répartition de l’énergie en fonction de la fréquence avant et après, respectivement, la mise en œuvre d’un procédé de masquage de la voix selon l’art antérieur ; et : des diagrammes de fréquence de la même séquence audio qu’à la , montrant la répartition de l’énergie en fonction de la fréquence avant et après, respectivement, la mise en œuvre d’un procédé de masquage de la voix selon le procédé proposé ; : un organigramme détaillé illustrant les étapes du procédé selon des modes de mise en œuvre. Description de mode(s) de réalisation Dans les figures, et à moins qu’il n’en soit disposé autrement, les éléments identiques porteront les mêmes signes de référence. La voix humaine est l'ensemble des sons produits par le frottement de l'air des poumons sur les replis du larynx de l'être humain. La hauteur et la résonance des sons émis dépend de la forme et de la taille non seulement de ses cordes vocales, mais aussi du reste du corps de la personne. La taille des cordes vocales est l’une des sources de la différence entre les voix des hommes et les voix des femmes, mais elle n'est pas la seule. La trachée, la bouche, le pharynx, par exemple, définissent une cavité dans laquelle les ondes sonores émises par les cordes vocales entrent en résonance. En outre, des facteurs génétiques sont à l'origine de la différence de taille des cordes vocales au sein des personnes de même sexe. Compte tenu de toutes ces caractéristiques qui sont propres à chaque personne, la voix de chaque être humain est singulière. Le procédé permet de masquer la voix d’un locuteur dans le but de protéger son identité et/ou sa vie privée. Dans ce qui suit, on désigne par signal de parole original le signal audio correspondant à une séquence acquise de la voix du locuteur non déformée. On entend par signal audio masqué le résultat du traitement du signal de parole original obtenu par la mise en œuvre du procédé. Selon les modes de mise en œuvre tels que proposés, la protection de l’identité et/ou de la vie privée du locuteur est atteinte par une altération intentionnelle non seulement de la hauteur mais aussi du timbre de la voix du locuteur. Cette altération est réalisée par des techniques de traitement numérique du signal, sur la base d’algorithmes de traitement mis en œuvre par ordinateur. Un son complexe de hauteur fixe peut s'analyser en une série de vibrations élémentaires, appelées harmoniques naturelles, dont la fréquence est multiple de celle de la fréquence de référence, ou fréquence fondamentale. Par exemple, si l’on considère une fréquence fondamentale ayant une valeur , les ondes ayant la fréquence , , , …, , … et ainsi de suite sont considérées comme des ondes harmoniques. La fréquence fondamentale donne la hauteur perçue d'une note, par exemple un « la ». La répartition des intensités des différentes harmoniques selon leur rang , définit le timbre. Il en va de même pour un signal de parole que pour des notes musicales, la parole n’étant qu’une succession de sons produit par l’appareil vocal d’un être humain. On notera que le timbre d'un instrument de musique ou d'une voix désigne l'ensemble des caractéristiques sonores qui permettent à un observateur d'identifier à l'oreille le son produit, indépendamment de la hauteur et de l'intensité de ce son. Le timbre permet par exemple de distinguer le son d’un saxophone de celui d'une trompette jouant la même note avec la même intensité, ces deux instruments ayant des résonances propres, qui distinguent les sons à l’écoute : le son d’un saxophone contient plus d’énergie sur les harmoniques de relativement plus basses fréquences ce qui donne un son relativement plus « sourd », alors que le son d’une trompette possède plus d’énergie sur les harmoniques de relativement plus hautes fréquences en sorte de donner un son plus « clair », bien qu’ayant la même fréquence fondamentale. Pour la voix, on désigne par registre vocal l'ensemble des fréquences émises avec une résonance identique, c'est-à-dire la partie de l'étendue vocale dans laquelle un chanteur, par exemple, émet des sons de hauteurs respectives avec un timbre à peu près identique. L’organigramme de la illustre schématiquement les principales étapes du procédé de masquage de la voix d’un locuteur. Le procédé peut être mis en œuvre dans un système audio-phonique 20 tel que représenté très schématiquement à la . Ce système peut comprendre des moyens matériel 201 et des moyens logiciels 202 permettant cette mise en œuvre. On notera que même si l’invention concerne le masquage d’un signal de parole, qui par nature est un signal audio, ce signal peut appartenir à un programme audiovisuel (mêlant du son et des images), comme une vidéo de l’interview d’un témoin souhaitant et/ou devant rester anonyme, tournée par exemple en « caméra cachée » ou assortie d’un floutage de l’image du témoin à protéger. Dit autrement, le signal de parole peut correspondre à tout ou partie de la bande son d’une vidéo, et d’une manière générale de tout programme audio-phonique, radiophonique, audiovisuel ou multimédia. Le système audio-phonique 20 est par exemple un équipement de mixage audiovisuel, utilisé pour monter des séquences vidéo afin de produire un programme audiovisuel à partir de diverses séquences vidéo et de leurs « bandes son » respectives. Les moyens matériel 201 du système audio-phonique 20 comprennent au moins un calculateur, tel qu’un microprocesseur associé à de la mémoire vive (ou RAM, de l’anglais « Random Access memory »), et des moyens de lecture et d’enregistrement de données numériques sur des supports d’enregistrement numérique (mémoire de masse telle qu’un disque dur interne), et des interfaces de données pour échanger des données avec des périphériques externes. A la , on a représenté de manière symbolique un tel périphérique d’acquisition de signal audio 31 tel qu’un microphone (ou micro), ainsi qu’un périphérique de stockage de données 22 tel qu’une clé USB. En variante ou en complément, le système 20 peut communiquer en lecture et/ou en écriture avec d’autres supports de données externes, afin de lire dessus les données d’un signal audio à traiter et/ou d’y enregistrer les données du signal audio après traitement. En variante ou en complément, en outre, le système 20 peut comprendre des moyens de communication tels qu’un Modem ou une carte de réseau Ethernet, 4G, 5G, etc., ou encore une interface de communication Wi-Fi ou Bluetooth®. Les moyens logiciels 201 du système audio-phonique 20 comprennent un programme d’ordinateur qui, lorsqu’il est chargé dans la mémoire vive et exécuté par le processeur du système audio-phonique 20, est adapté pour exécuter les étapes du procédé de masquage du signal d’un locuteur. En référence à l’organigramme de la , à l’étape 11 on capte le son de la voix du locuteur par l'intermédiaire du microphone 31 du système 20, soit pour traitement immédiat dans le système 20, soit pour un traitement différé. On entend par traitement immédiat un traitement réalisé au fil de l’acquisition du signal audio, sans étape intermédiaire de fixation de ce signal audio sur un quelconque support d’enregistrement permanent. Les données du signal audio original ne font alors que transiter par la mémoire vive (mémoire non permanente) du système 20. Inversement, on entend par traitement différé un traitement qui est effectué à partir d’un enregistrement, réalisé au sein ou sous la commande du système audio-phonique 20, du signal de parole du locuteur acquis via le microphone 31. Cet enregistrement est fixé sur un support de stockage de données de masse, par exemple un disque dur interne au système 20. Il peut aussi s’agir d’un disque dur périphérique, c’est-à-dire externe, couplé à ce système. Il peut aussi s’agir d’un autre dispositif périphérique de stockage de données avec de la mémoire permanente capable de stocker les données audios du signal de parole de manière permanente, comme une clé USB, une carte-mémoire (de type Flash ou autre) ou un support d’enregistrement optique ou magnétique (CD audio, CD-Rom, DVD, disque Blu-Ray, etc.). Le support de stockage de données de masse peut aussi être un serveur de données avec lequel le système audio-phonique 20 peut communiquer pour télécharger (« upload » en anglais) les données du signal audio afin qu’elles y soient stockées, et pour ultérieurement les télédécharger (« download » en anglais) pour traitement subséquent. Ce serveur peut être local, c’est-à-dire faire partie d’un réseau local de type LAN (de l’anglais « Local Area Network ») auquel appartient aussi le système audio-phonique 20. Le serveur de données peut aussi être un serveur distant, comme par exemple un serveur de données dans le Cloud qui est accessible par le réseau Internet ouvert. En variante, le signal de parole correspondant à la séquence de paroles du locuteur peut avoir été acquis via un autre équipement, distinct du système audio-phonique 20 qui implémente le procédé de masquage de la voix du locuteur. Dans ce cas, un fichier de données audios codant la voix du locuteur peut avoir été enregistré sur un support de données amovible, lequel peut alors, à l’étape 11, être couplé au système audio-phonique 20 pour lecture des données audios. Ce fichier de données audios peut aussi avoir été téléchargé sur un serveur de données dans le Cloud, auquel le système audio-phonique 20 peut aussi accéder afin de télédécharger les données audios du signal audio à traiter. Dans toutes ces situations, l’étape 11 du procédé consiste alors uniquement, pour le système audio-phonique 20, à accéder aux données audios du signal de parole du locuteur. Dans tous les cas, l’étape 11 du procédé comprend un découpage (temporel) du signal de parole original, en une série de segments audios successifs de durée déterminée, qui est constante d’un segment à l’autre dans la série des segments ainsi produite. De préférence, le découpage du signal audio en une série de segments audios successifs de même durée déterminée est réalisé par un fenêtrage temporel qui est indépendant du contenu du signal audio, et qui peut se faire « à la volée ». Par l’expression « indépendant du contenu du signal audio », on entend que le fenêtrage est indépendant tout à la fois du contenu fréquentiel c’est-à-dire de la répartition de l’énergie dans le spectre de fréquences du signal audio, et du contenu informationnel ou linguistique c’est-à-dire de la sémantique et/ou de la structure grammaticale de la parole contenue dans ce signal audio, dans la langue parlée par le locuteur. Le procédé est donc très simple à mettre en œuvre, puisqu’aucune analyse physique ou linguistique du signal n’est nécessaire pour générer des segments de signal à traiter. En traitement du signal, une opération de fenêtrage temporel permet de traiter un signal de longueur volontairement limitée à une durée , sachant que tout calcul ne peut se faire que sur un nombre fini de valeurs. Pour observer ou traiter un signal sur une durée finie, on le multiplie par une fonction fenêtre d'observation aussi nommée fenêtre de pondération et notée h(t) . La plus simple, mais pas forcément la plus utilisée ni celle préférée, est la fenêtre rectangulaire (ou porte) de taille m définie comme suit : (1) Par multiplication (par calcul numérique) du signal audio numérisé S(t) par la fonction porte h(t) ci-dessus, puis décalage, on obtient une série finie formée d’un nombre déterminé N de segments de signal audio , chacun de la même durée fixe D , et indicée par la lettre k , notée : (2) où désigne l’indice relatif du temps dans le segment. Avantageusement, la durée D d’un segment audio est égale à une fraction de seconde, par exemple comprise entre 10 millisecondes (ms) et 100 ms (dit autrement, ). Un segment audio a alors une durée inférieure à celle d’un mot du langage parlé par le locuteur, quelle que soit la langue dans laquelle il s’exprime. Cette durée est a fortiori inférieure à la durée d’une phrase ou même d’une portion de phrase dans cette langue. La durée d’un segment audio est alors, au plus, de l’ordre de la durée d’un phonème, c’est-à-dire la durée de l'unité de parole de plus petite taille (voyelle ou consonne). Un segment audio ne porte donc, en soi, aucun contenu informationnel eu égard au langage parlé, car sa durée est bien trop courte pour cela. Ceci procure au procédé de masquage l’avantage de la simplicité, et en plus une bonne robustesse contre le risque de réversion. On notera qu’une telle décomposition du signal audio S(t) en une série de segments aussi appelés trames élémentaires et indicée par la lettre k ci-après, par fenêtrage et décalage est classique en traitement du signal, car elle permet de traiter le signal par tranches temporelles successives. L’étape 11 comprend aussi la formation d’une série de couples de segments audios comprenant chacun un primat et un duplicata d’un segment audio de la série de segments audios ci-dessus. Comme on le verra plus en détails plus loin, en référence au diagramme d’étapes de la figure 6, ces couples peuvent plus particulièrement être définis dans le domaine fréquentiel, après transformée de Fourier (TF) appliquée aux segments du signal audio dans le domaine temporel. Dans ce qui suit et dans les figures des dessins annexés, la série de primats et la série de duplicata des segments audios du signal de parole qui sont ainsi produites, sont désignées par les lettres A et B, respectivement. Dans chaque couple formé par un primat et un duplicata d’un segment du signal de parole original du locuteur, ces deux éléments sont identiques l’un à l’autre, ainsi qu’au segment considéré du signal de parole original du locuteur. Pour chaque couple de segments, le primat et le duplicata subissent des traitements parallèles, pour l’essentiel indépendants l’un de l’autre. Ces traitements sont illustrés par les étapes 12a et 13a de la branche de gauche et par les étapes 12b et 13b de la branche de droite, respectivement, de l’algorithme illustré schématiquement par l’organigramme de la . L’étape 12a est une altération ascendante (notée MOD A dans ce qui suit et dans les dessins), appliquée à chaque élément de la série A des primats des segments audios. Cette altération ascendante n’est pas identique d’un primat à l’autre de la série A. Au contraire, elle évolue en fonction d’au moins un premier paramètre de masquage. Par contre, quelle que soit l’évolution du premier paramètre de masquage, cette altération ascendante a toujours pour effet d’élever une partie déterminée du contenu fréquentiel du primat du segment audio auquel elle est appliquée. On entend par là que tout ou partie des fréquences du spectre du primat du segment audio considéré sont déplacées vers les hautes fréquences, par rapport au spectre du segment audio correspondant du signal de parole original. L’étape 12b est quant à elle une altération descendante (notée MOD B dans ce qui suit et dans les dessins), appliquée à chaque élément de la série B des duplicatas des segments audios. Tout comme l’altération ascendante MOD A appliquée aux primats de la série A, cette altération descendante MOD B n’est pas identique d’un duplicata à l’autre de la série B. Cela signifie qu’elle évolue, et ce en fonction d’au moins un second paramètre de masquage. Par contre, quelle que soit l’évolution de ce second paramètre de masquage, cette altération descendante a toujours pour effet d’abaisser une partie déterminée du contenu fréquentiel du duplicata du segment audio auquel elle est appliquée. On entend par là que tout ou partie des fréquences du spectre du duplicata du segment audio considéré sont déplacées vers les basses fréquences, par rapport au spectre du segment audio correspondant du signal de parole original. Dans un mode de mise en œuvre, parmi l’altération ascendante MOD A et l’altération descendante MOD B , l’une est une altération de la hauteur (ou pitch) du signal audio, et l’autre est une altération du timbre du signal audio. On notera qu’il est alors avantageux que chacune des altérations MOD A et MOD B soient bridées du point de vue de l’évolution du contenu fréquentiel du primat et du duplicata du segment audio auquel elle est appliquée. On entend par là que ces altérations du spectre fréquentiel sont chacune uniquement ascendante ou uniquement descendante, sans aucune inflexion du sens de déplacement des fréquences concernées du spectre considéré. En effet, cela permet d’éviter que le système audio-phonique 20 ne puisse être utilisé lui-même par des personnes mal intentionnées auxquelles il aurait été fourni ou mis à disposition, ou qui pourraient y avoir un accès par tout autre moyen, afin de réaliser une réversion de l’altération du signal audio. Une telle réversion pourrait en effet consister à appliquer au signal audio masqué (que le tiers malveillant aurait copié ou intercepté de quelque manière que ce soir), des altérations avec des paramètres de masquage judicieusement choisis pour revenir au signal de parole original, c’est-à-dire au signal audio correspondant à la voix naturelle du locuteur. Mais grâce aux modes de mise en œuvre décrits ci-dessus, une telle manœuvre n’est pas possible avec le système audio-phonique 20 selon l’invention lui-même. En effet, aucun changement des valeurs des paramètres de masquage de l’altération ascendante MOD A et de l’altération descendante MOD B que le tiers malveillant pourrait tenter, ne peut avoir pour effet d’inverser les déplacements unidirectionnels du pitch et du timbre, respectivement, du signal de parole original. En d’autres termes, le système audio 20 n’offre pas la possibilité de la réversibilité de l’altération qu’il produit. Cela n’interdit pas à un tiers malveillant de tenter cette fraude avec d’autres moyens, mais au moins le système servant à masquer le signal audio contenant la voix naturelle d’un locuteur ne peut-il être détourné de sa fonction, en fait « retourné », afin de faire tomber la protection du locuteur qu’il permet de procurer. Le procédé comprend ensuite une étape 14 de combinaison du primat du segment audio altéré par l’altération MOD A qui a été obtenu à l’étape 12a, d’une part, et du duplicata du segment audio altéré par l’altération MOD B qui a été obtenu à l’étape 12b, d’autre part, pour former un unique segment audio altéré résultant. Par combinaison, on entend ici une opération ayant, du point de vue physique, l’effet de recombiner les spectres respectifs du primat altéré et du duplicata altéré, c’est-à-dire de fusionner les contenus fréquentiels respectifs du primat altéré du segment audio et du duplicata altéré dudit segment audio, éventuellement avec un moyennage et/ou un lissage. En traitement de signal, cela peut s’obtenir par multiplication (symbole « ») ou par convolution (symbole « »), soit dans le domaine temporel soit dans le domaine fréquentiel après transformation du(des) signal(aux) audio(s) du domaine temporel dans le domaine fréquentiel par une transformée de Fourier. Le procédé comprend en outre, d’un couple de segments audios à l’autre dans la série des couples de segments audios : - à l’étape 13a pour les primats de la série A, une variation d’au moins un paramètre de l’altération MOD A , par exemple une variation de cette altération dans un intervalle de largeur paramétrable, cette variation étant notée symboliquement VAR A dans ce qui suit et aux figures, et ; - à l’étape 13b pour les duplicata de la série B, une variation d’au moins un paramètre de l’altération MOD B , par exemple une variation de cette altération dans un intervalle de largeur elle-même paramétrable, cette variation étant notée symboliquement VAR B dans ce qui suit et aux figures, lesdites variations desdits paramètres étant variables d’un couple de segments à l’autre dans la série des couples de segments audios. L’Homme du métier appréciera que, dans la pratique, les étapes 12a et 12b d’une part, et les étapes 13a et 13b d’autres part, peuvent être effectuées dans l’ordre inverse de celui présenté à la . Dit autrement, elles sont intervertibles : les étapes 13a et 13b peuvent être exécutées après (comme représenté) ou bien avant les étapes 12a et 12b. De préférence, les étapes 13a et 13b causent une perturbation locale, autour de l’instant , des caractéristiques (spectrales) du timbre et du pitch, ladite perturbation variant d’un segment à l’autre dans la série (donc en fonction de k) de façon aléatoire, non-stationnaire (par exemple, par marches aléatoires) et de manière indépendante sur chacune des deux composantes spectrales, à savoir le pitch et le timbre. Dans un exemple de mise en œuvre qui n’est toutefois pas limitatif, l’altération de la hauteur du signal audio peut ainsi correspondre à une variation « orientée », à savoir une montée ou une descente, de la fréquence fondamentale du signal audio qui peut prendre l’une quelconque des valeurs déterminées suivantes : ± 6.25 %, ± 12.5 %, ± 25 %, ± 50 % et ± 100 %. Ces exemples de valeurs correspondent approximativement à des variations d’un demi-ton, d’un ton, d’une tierce, d’une quinte, ou d’une octave, respectivement, de la hauteur (c’est-à-dire de la fréquence fondamentale, ou « pitch ») du signal de parole original. La répétition en séquence de l’étape 14 pour les couples successifs de primats et de duplicata des segments audios générés à l’étape 11, génère une série de segments audios altérés. Le procédé comprend enfin, à l’étape 15, la recomposition du signal audio masqué à partir de la série des segments audios altérés obtenue par la répétition des étapes antérieures, 12a-12b, 13a-13b et 14. Cette recomposition s’effectue par superposition-addition, dans le domaine temporel, des éléments successifs de la série de segments audios altérés produite à l’étape 14, au fur et à mesure de leur transformation. On notera que dans le segment audio altéré résultant, le contenu fréquentiel est doublement altéré, par rapport au spectre du segment considéré du signal de parole original. Ceci résulte du cumul des effets respectifs des fonctions MOD A et MOD B . Dans des modes de mise en œuvre, les changements successifs du premier paramètre de masquage et du second paramètre de masquage qui interviennent à chaque occurrence des étapes 13a et 13b, respectivement, induisent des variations aléatoires desdits premier paramètre et second paramètre, d’un couple à l’autre dans la série des couples formés chacun d’un primat et d’un duplicata d’un segment audio de la série des segments audios générée à l’étape 11. Comme les altérations MOD A et MOD B portent sur des composantes différentes du spectre du segment considéré du signal de parole original, comme en outre elles utilisent des paramètres de masquage distincts, et comme enfin leurs paramètres de masquage respectifs évoluent indépendamment l’un de l’autre de manière aléatoire, l’effet de masquage qui est obtenu est très difficile pour ne pas dire impossible à inverser. Ainsi, les variations du premier et du second paramètres de masquage sont elles-mêmes fluctuantes aléatoirement, d’un couple de segments à l’autre dans la série des couples de segments audios. Dit autrement, les variations notées VAR A et VAR B aux étapes 13a et 13b des paramètres des modifications notées MOD A et MOD B introduites aux étapes 12a et 12b fluctuent, en fonction du temps. Notamment, cette fluctuation intervient d’un segment à l’autre du signal de parole original. De ce fait, sur la , cette fluctuation est symbolisée par une opération notée VAR A+B à l’étape 14. La et la illustrent un mode de mise en œuvre de l’altération descendante et de l’altération montante, respectivement, qui peuvent être appliquées au primat et au duplicata d’un segment de signal audio, à l’étape 12a et à l’étape 12b, respectivement, du procédé illustré par l’organigramme de la . Dans cet exemple, l’altération ascendante MOD A est appliquée à la hauteur de la voix, symbolisée à la par un diapason. Un diapason est connu comme étant un objet dont la résonance acoustique produit un son ayant une fréquence pure, comme l’est en principe la fréquence fondamentale (ou pitch) de la voix d’un être humain. En outre, l’altération descendante MOD B est appliquée au timbre de la voix, symbolisé à la par l’enveloppe du spectre fréquentiel d’un signal audio. Bien entendu, l’exemple représenté par les figures 3A et 3B n’est pas limitatif. L’altération ascendante MOD A peut inversement être appliquée à la fréquence fondamentale alors que l’altération descendante MOD B serait appliquée à tout ou partie des harmoniques. Dans tous les cas, les deux altérations MOD A et MOD B produisent chacun des déplacements de certaines fréquences (à savoir, dans l’exemple considéré ici, la fréquence fondamentale ou pitch pour l’une, et certaines au moins des harmoniques formant l’enveloppe pour l’autre) suivant des directions opposées dans le spectre de fréquences (à savoir une direction ascendante vers les aigus pour l’une, et une direction descendante vers les graves pour l’autre). Dans le signal audio protégé qui est obtenu, ces effets opérant dans deux directions différentes permettent une bonne protection tout en préservant une certaine intelligibilité du signal audio. En effet, l’effet « masculinisant » d’un déplacement de fréquence vers les graves qui résulte de l’altération ascendante MOD A est en partie contrebalancée par l’effet « féminisant » d’un déplacement de fréquence vers les aigus qui résulte de l’altération descendante MOD A . On évite ainsi de générer un signal masqué proche de la voix de « Dark Vador »™ ou proche de la voix de « Mickey Mouse »™. Le fichier audio obtenu après la mise en œuvre du procédé de la peut être transmis par messagerie électronique, mis en ligne sur les réseaux sociaux ou sur un site Web, diffusé sur les ondes, ou distribué sur un support d’enregistrement quelconque. Le procédé permet de masquer la voix a posteriori , sur un enregistrement de la voix du locuteur, comme on peut le faire facilement avec un logiciel d'édition audio. Tel qu’il est proposé sous la forme d’un programme d’ordinateur comme plugin à intégrer dans un logiciel de traitement audio-phonique ou audio-visuel, le procédé ne permet pas de passer des appels audio ou vidéo avec une voix masquée. Dès lors que le procédé est mis en œuvre sur la plateforme audio-phonique ou audio-visuelle avec laquelle la voix du locuteur est acquise, la voix d’origine ne circule sur aucun réseau informatique, ce qui évite un risque d’interception par un tiers mal intentionné des données correspondant à la voix non masquée. Le programme d’ordinateur qui met en œuvre le procédé de masquage, en effectuant les calculs du traitement numérique correspondant, peut être inclus dans un logiciel hôte, par exemple le logiciel opérationnel d’un environnement de traitement audio-phonique, telle qu’une console de mixage audio ou de montage audio-visuel. Le résultat obtenu par la mise en œuvre du procédé, à savoir le signal audio masqué, peut être fixé, c’est-à-dire enregistré : - soit sur une piste distincte, ajoutée « en insert » dans le programme en cours de composition sur le système de traitement audio-phonique ou audio-visuel; - soit directement sur le fichier audio d’origine qui a été traité, par exemple en remplacement des données du signal de parole original afin de supprimer l’enregistrement d’origine de la voix du locuteur et garantir ainsi sa protection perpétuelle. Ce résultat est irréversible en audio, et non analysable par reconnaissance vocale. Il est lisible immédiatement, c’est-à-dire qu’on peut jouer le fichier de données audios ou lire la piste audio correspondante, afin d’écouter le signal audio masqué, notamment pour vérifier à l’oreille ou par tout autre moyen technique disponible que la voix d’origine du locuteur n’est plus reconnaissable. La est un diagramme de fréquence d’une séquence audio enregistrée, montrant la répartition de l’énergie en fonction du temps (en abscisses) et de la fréquence (en ordonnées). La est un diagramme de fréquence de la séquence audio de la après la mise en œuvre d’un procédé de masquage de la voix selon l’art antérieur, par simple décalage du pitch. On parle parfois de signal « pitché » pour désigner le signal ayant subi un tel décalage. On voit nettement en comparant ces deux diagrammes de fréquence qu’il y a une très forte analogie des harmoniques du signal entre le signal original et le signal pitché. La et la permettent de comparer les diagrammes de fréquence de la même séquence audio qu’à la , en montrant la répartition de l’énergie en fonction de la fréquence avant et après, respectivement, la mise en œuvre d’un procédé de masquage de la voix selon le procédé proposé. Cette comparaison montre que les harmoniques du signal ont subi des transformations significatives. On distingue nettement à la que des harmoniques de la ont subi des modifications importantes, masquant ainsi les harmoniques du signal d’origine. Ce masquage rend extrêmement difficile pour ne pas dire impossible la comparaison des spectrogrammes du signal de parole original et du signal de parole masqué. Des modes de mise en œuvre du procédé présenté ci-dessus de manière schématique et dans ses principales étapes seulement, vont maintenant être décrits plus en détail en référence à l’organigramme de la . La mise en œuvre du procédé consiste à appliquer un traitement numérique, ici par exemple dans le domaine temps-fréquence qui est mieux adapté à ce type de traitement par calculs, à la suite des segments du signal de parole numérisé S(t) . Un tel segment est noté en haut de la figure 6. L’Homme du métier appréciera qu’en pratique le traitement illustré par le diagramme d’étapes de cette figure est évidemment appliqué successivement à chaque segment indicé par la lettre k. Le segment fait l’objet à l’étape 61 d’une Transformée de Fourier (TF), par exemple une transformée de Fourier à court terme connue sous l’acronyme TFCT (ou STFT, de l’anglais « Short Term Fourier T ransform ») afin de passer dans le domaine temps-fréquence. Chaque segment de durée dans le domaine temporel, est ainsi converti pour donner un segment noté qui prend des valeurs complexes dans le domaine temps-fréquence. A l’étape 62, il est réalisé une décomposition du segment en un terme de module noté et un terme de phase noté . Ces termes, sont tels que : (3) où : ; et, , où désigne l’argument d’un nombre complexe. Le terme correspond à la Densité Spectrale de Puissance (DSP) du signal audio au voisinage de l’instant . A partir de ce terme , il est alors possible, d’une part de déterminer la fréquence fondamentale de la parole (ou « pitch ») de la parole, et d’autre part d’estimer l'enveloppe de la Densité Spectrale de Puissance c’est-à-dire le timbre. Plus particulièrement, à l’étape 63 on procède à la formation d’un couple de segments initialement égaux entre eux et égaux au terme de module du segment , et qu’on appelle, pour les besoins du présent exposé, le primat et le duplicata du segment . On parlera aussi parfois de série de couples formés chacun (c’est-à-dire pour chaque valeur de l’indice k ) par ce primat et ce duplicata du segment . Des traitements différenciés appliqués au primat et au duplicata, respectivement, du segment permettent de ainsi de séparer le terme de module en deux composantes et distinctes telles que, dans le domaine temps-fréquence, on ait : , (4) où : correspond, pour le segment du signal d’indice k considéré, au timbre du signal audio ; et, correspond, pour ce segment, au pitch du signal audio. Par exemple, la composante de timbre peut être obtenue par la méthode du cepstre. A cet effet, on applique une transformée de Fourier Inverse (IFFT, mis pour « Inverse Fast Fourier Transform » en anglais), et on obtient alors le cepstre, qui est une forme duale temporelle du spectre logarithmique (le spectre en domaine fréquentiel devient cepstre en domaine temporel). Après cette transformation, la période du « pitch » peut être calculée à partir du signal cepstral par la détermination de l’index du pic principal du cepstre et on obtient, par fenêtrage du cepstre, l’enveloppe du spectre qui correspond à la composante de timbre. La composante de pitch , quant à elle, peut alors être obtenue, en divisant point à point le signal par la valeur de la composante de timbre . En d’autres termes, pour obtenir la composante de pitch on peut « soustraire » (ce qui est réalisé par un calcul de division dans l’espace temps-fréquence) du terme de module du segment la contribution de l’enveloppe du spectre pour obtenir « ce qui reste » qu’on traite comme le (spectre du) pitch ou plus généralement ce qu’on appelle la structure fine de la Densité Spectrale de Puissance (DSP). Aux étapes 64a et 65a, d’une part, et aux étapes 64b et 65b, d’autre part, on applique alors des altérations, ascendante ou descendante, à l'enveloppe du spectre correspondant au timbre et à la structure fine du spectre correspondant au pitch, selon une transformation de préférence monotone le long de l’axe des fréquences, ces altérations étant distinctes l’une de l’autre quant à leurs modalités de mise en œuvre, et étant par ailleurs variables chacune aléatoirement et indépendamment l’une de l’autre, d’un segment de signal audio à l’autre. Ces altérations permettent de modifier respectivement le timbre et le pitch du signal de façon indépendante, et variable au cours du temps (non-stationnaire), plus particulièrement d’un segment de signal audio à l’autre c’est-à-dire en fonction de l’indice k . Pour chacun du timbre et du pitch, ce résultat est obtenu globalement par la multiplication dans le domaine temps-fréquence de la composante ou , respectivement, de la densité spectrale de puissance : - d’une part, par une fonction d’altération de l’échelle fréquentielle ou , à l’étape 65a pour la composante de timbre et à l’étape 65b pour la composante de pitch , respectivement, qui sont de préférence monotones et dont l’une est préférentiellement ascendante alors que l’autre est descendante relativement à ses effets sur le contenu fréquentiel du segment audio original ; et, - d’autre part, par une fonction de variation temporelle ou appliquées globalement à l’échelle des fréquence, à l’étape 64a pour la composante de timbre et à l’étape 64b pour la composante de pitch, respectivement. L’ordre dans lequel ces opérations sont effectuées dans le domaine temps-fréquence est indifférent. Dans la mise en œuvre représentée à la figure 6, on effectue en premier les multiplications des composantes et par les fonctions de variation temporelle et , respectivement, et on effectue ensuite les multiplications des résultats respectifs de ces premières multiplications par les fonctions d’altération de fréquence et , à l’étape 65a et à l’étape 65b, respectivement. Mais ces deux groupes de multiplications pourraient aussi bien être effectuées dans l’ordre inverse. Dit autrement, les étapes 65a et 65b pourraient être effectuées avant les étapes 64a et 64b, respectivement. Comme on l’aura compris, et comme il est figuré sur la gauche des blocs illustrant les étapes 64a, 64b, 65a et 65b à la figure 6, dans ces modes de mise en œuvre les fonctions d’altération de fréquence et correspondent aux altérations MOD A et MOD B , respectivement, qui ont été présentées plus haut en référence à la figure 1. De même, les fonctions de variation temporelle et , correspondent aux variations VAR A et VAR B , respectivement, qui ont été présentées plus haut en référence à la figure 1. Afin d’éviter toute ambiguïté, on notera que, du point de vue du spectre de fréquence du segment audio original , ce qui varie dans le temps par l’effet des fonctions de variation temporelle et , c’est l’effet global sur ce spectre et plus particulièrement sur le timbre et sur le pitch, respectivement, de la combinaison des fonctions d’altération de fréquence et et des fonctions de variation temporelle et , respectivement, c’est-à-dire du cumul (ou de l’addition) de leurs effets respectifs. Ces effets respectifs de la combinaison des fonctions d’altération de fréquence et et des fonctions de variation temporelle et sur le spectre de fréquence du segment audio original est plus particulièrement lié aux fonctions d’altération de fréquence et , respectivement, les fonctions de variation temporelle et ayant seulement pour effet de les faire varier, de préférence aléatoirement, afin de renforcer la robustesse du masquage face à des tentatives de réversion du fait d’une intention malveillante. Dans l’exemple représenté à la , l’étape 64a comprend l’application au signal qui correspond à la composante de timbre, sur l’échelle des fréquences , de la fonction de variation temporelle , pour générer un signal intermédiaire, noté , de la composante de timbre . Cette opération peut s’écrire comme une multiplication dans le domaine temps-fréquence, de la manière suivante : (5a) La fonction est une fonction linéaire. De préférence, et ainsi qu’il a déjà été mentionné plus haut, elle fluctue au cours du temps de manière aléatoire, en variant d’un segment de signal audio original à l’autre dans la série des segments qui sont traités en séquence. Dit autrement, elle change en fonction de la valeur de l’indice , selon un processus aléatoire dont le rafraîchissement est gouverné par un paramètre , en sorte que l’altération du timbre n’est pas stationnaire. De la même manière, l’étape 64b comprend l’application au signal , qui correspond à la composante de pitch, sur l’échelle des fréquences f , de la fonction d’altération , pour générer un signal intermédiaire, noté . Cette opération peut s’écrire comme une multiplication dans le domaine temps-fréquence, de la manière suivante : (5b) La fonction est une fonction linéaire. De préférence, et ainsi qu’il a déjà été mentionné plus haut, elle fluctue au cours du temps de manière aléatoire, en variant d’un segment de signal audio original à l’autre dans la série des segments qui sont traités en séquence. Dit autrement, elle change en fonction de la valeur de l’indice k selon un processus aléatoire dont le rafraîchissement est gouverné par un paramètre en sorte que l’altération du pitch n’est pas stationnaire. Les fluctuations, en fonction du temps, de la fonction d’altération appliquée à la composante de timbre et/ou de la fonction d’altération appliquée à la composante de pitch, et d’autant plus lorsque l’une et/ou l’autre de ces fluctuations sont aléatoires, permettent de renforcer l’irréversibilité du procédé de masquage de la voix. Par exemple, la fonction d’altération peut varier selon une marche aléatoire à l’intérieur d’une plage d’amplitude déterminée et avec un rythme de rafraîchissement temporel correspondant au paramètre précité, où , et sont des premiers paramètres de masquage, associés à la fonction d’altération . De la même manière, la fonction d’altération peut par exemple varier selon une marche aléatoire à l’intérieur d’une plage d’amplitude et avec un rythme de rafraîchissement temporel correspondant au paramètre précité, où , et sont des seconds paramètres, associés à la fonction d’altération . Les fluctuations des deux fonctions d’altération et sont de préférence indépendantes l’une de l’autre, afin de renforcer l’irréversibilité des altérations. Dit autrement, les fonctions et sont non-corrélées. On appréciera que le paramètre est le paramètre de la fluctuation notée VAR A+B à la figure 1. Ce paramètre définit par exemple le nombre de variations aléatoires par seconde des altérations du spectre d’un segment audio. Par exemple, si était égal à zéro, les variations VAR A et VAR B sont stationnaires, en sorte que les altérations MOD A et MOD B seraient fixes, ce qui n’est pas le cas en pratique. Dans un exemple a une valeur comprise en 1 et 10. Cette valeur étant homogène à une fréquence, on peut dire que est compris en 1 et 10 Hz. Cette valeur est inférieure à la fréquence du découpage temporel du signal de parole original en segments audio (par fenêtrage), qui est plutôt de l’ordre de 100 Hz. Ensuite, aux étapes 65a et 65b, on applique des fonctions d’altération de fréquence et , respectivement, à la composante de timbre et à la composante de pitch , respectivement, pour générer une composante de timbre du segment audio masqué, notée , et une composante de timbre du segment audio masqué, notée , respectivement. Ces opérations peuvent s’écrire chacune comme une multiplication dans le domaine temps-fréquence, de la manière suivante : (6a) (6b) La fonction et la fonction peuvent être des fonctions de déformation linéaires ou non-linéaires de l’axe des fréquences. Dans le cas où l’une et/ou l’autre sont linéaires, il vient : (7a) et/ou, respectivement, (7b) De préférence, les fonctions d’altération et sont monotones, c’est-à-dire que la déformation qu’elle introduisent sur l’axe des fréquences est soit ascendante avec pour effet d’élever une partie déterminée du contenu fréquentiel du segment audio , soit descendante avec pour effet d’abaisser une partie déterminée du contenu fréquentiel du segment audio . Par ailleurs, elles sont bridées dans un sens contraire, en ce sens que, si l’une est monotone ascendante, l’autre est monotone descendante, et vice versa. Ceci permet d’empêcher que le logiciel qui implémente le procédé de masquage puisse être utilisé lui-même pour tenter une réversion du procédé de masquage de la voix du locuteur, ainsi qu’il a déjà été exposé plus haut en référence aux étapes 12a et 12b de la . En outre, le fait que parmi les fonctions d’altération et l’une est une fonction d’altération ascendante, alors que l’autre est une fonction d’altération descendante permet de préserver l’intelligibilité de la voix après masquage, puisque le(s) déplacement(s) de fréquence(s) vers les aigus, d’une part, et le(s) déplacement(s) de fréquence(s) vers les graves qu’elles produisent, d’autre part, se compensent en partie en évitant une distorsion trop forte de la voix, qui serait sinon prépondérante dans le signal audio masqué. L'un des avantages du procédé provient des mises en œuvre dans lesquelles on fait varier ces modifications MOD A et MOD B pour les indices k successifs selon deux séquences aléatoires non-corrélées (l'une pour le timbre et l'autre pour le pitch), de sorte à modifier en permanence ces deux caractéristiques de la voix de façon indépendante, imprévisible et non-stationnaire. Contrairement à des méthodes où la modification serait constante, ceci rend impossible l'inversion du procédé une fois que l’altération de fréquence est réalisée. La protection est d’autant plus forte que les variations aléatoires VAR A et VAR B sont importantes. Les deux étapes suivantes permettent de garder la temporalité de l’original en resynthétisant le signal audio masqué par l’indice k . Ainsi, l’étape 67 comprend la reconstruction de chaque segment audio modifié, noté , dans le domaine temps-fréquence, par recombinaison de la nouvelle enveloppe et de la nouvelle structure fine du spectre fréquentiel du segment audio considéré. Le terme « nouvelle » utilisé ici en référence à l’enveloppe et à la structure fine signifie qu’il s’agit de l’enveloppe et de la structure fine après masquage, c’est-à-dire après application des fonctions d’altération fréquentielle et correspondent aux altérations MOD A et MOD B , respectivement, et, le cas échéant des fonctions de variation temporelle et , respectivement. Cette reconstruction peut s’obtenir en multipliant dans le domaine temps-fréquence la nouvelle composante de timbre par la nouvelle composante de pitch de la densité spectrale de fréquence (DSP) du segment audio masqué, de la manière suivante : (8) L’étape 68 comprend la recomposition de chaque segment audio masqué noté , dans le domaine temps-fréquence. Cette recomposition peut s’obtenir en multipliant dans le domaine temps-fréquence la composante de module par la composante de phase corrigée du segment audio masqué , de la manière suivante : (9) La composante de phase corrigée du segment audio masqué est obtenue, dans l’exemple montré à la figure 6, à l’étape 66 à partir du terme de phase du segment audio considéré , lequel terme de phase a été généré à l’étape 62. L’étape 66 a pour fonction d’apporter une correction du terme de phase du segment audio en fonction des variations aléatoires et de qui ont été appliquée au terme de pitch . Ceci permet d’assurer la continuité temporelle de la phase , du segment audio masqué , c’est-à-dire la continuité de la phase de ce segment avec , où correspond à . On notera qu’une telle correction de phase est connue en soi et est généralement mise en œuvre dans tout traitement de transformation de signal dès lors que la densité spectrale de puissance d’un signal est modifiée. Dans les modes de mise en œuvre proposés ici, elle n’est générée à l’étape 66 qu’en fonction uniquement des modifications apportées à la composante de pitch de la densité spectrale de fréquence du segment audio masqué par rapport à la composante de pitch de la densité spectrale de fréquence du segment audio original . En effet, pour l’essentiel, ce sont les modifications apportées au pitch qui appellent un recalage en phase des composantes fréquentielles du spectre. Néanmoins, l’Homme du métier appréciera que le recalage de phase de l’étape 66 pourrait aussi tenir compte des modifications apportées à la composante de timbre de la densité spectrale de fréquence du segment audio masqué par rapport à la composante de timbre de la densité spectrale de fréquence du segment audio original . Ceci n’est pas figuré sur l’organigramme de la afin de ne pas le surcharger, ce qui nuirait à sa lisibilité, mais l’Homme du métier comprend, sur la base de ses connaissances usuelles et au vu des indications ici fournies, la manière dont ceci peut être implémenté en pratique. Une fois que le segment audio masqué a été obtenu par calculs dans le domaine temps-fréquence comme exposé dans ce qui précède, il ne reste qu’à le ramener dans le domaine temporel, ce qui est réalisé à l’étape 69. Cette étape consiste à générer le signal masqué dans le domaine temporel, à partir du signal dans le domaine temps-fréquence . Par exemple, ceci peut être obtenu par une méthode OLA (de l’anglais « OverLap -and- Add ») sur les Transformées de Fourier inverses successives de . La méthode OLA, aussi appelée méthode par superposition et addition, est basée sur la propriété de linéarité de la convolution linéaire, le principe de cette méthode consistant à décomposer le produit de convolution linéaire en une somme de produits de convolution linéaire. Bien entendu, d’autres méthodes peuvent être considérées par l’Homme du métier pour réaliser cette transformée de Fourier inverse, afin de générer dans le domaine temporel à partir de dans le domaine temps-fréquence. Le procédé qui a été présenté dans la description qui précède peut être mis en œuvre par un programme d’ordinateur, par exemple en tant que plugin qui peut être intégré à un logiciel de traitement audio-phonique ou audio-visuel. A la figure 6, la référence 60 désigne de manière collective les paramètres du masquage de la voix d’un locuteur, à savoir , , , , , et qui peuvent être ajustés par un utilisateur, via une interface homme-machine adaptée de l’appareil sur lequel le logiciel de masquage de la voix d’un locuteur est exécuté. Procédé de masquage de la voix d’un locuteur pour protéger son identité et/ou sa vie privée par altération intentionnelle de la hauteur et du timbre de la voix, comprenant : - un découpage d’un signal audio correspondant à un enregistrement original de la voix du locuteur en une série de segments audios successifs de durée constante déterminée, et la formation d’une série de couples de segments audios comprenant chacun un primat (A) et un duplicata (B) d’un segment audio de ladite série de segments audios ; ainsi que, pour chaque couple de segments audios : - une altération ascendante (12a), en fonction d’au moins un premier paramètre de masquage, appliquée au primat du segment audio et ayant pour effet d’élever une partie déterminée du contenu fréquentiel dudit primat du segment audio ; - une altération descendante (12b), en fonction d’au moins un second paramètre de masquage, appliquée au duplicata du segment audio et ayant pour effet d’abaisser une partie déterminée du contenu fréquentiel dudit duplicata du segment audio ; ainsi que, - une combinaison (15) du primat du segment audio altéré et du duplicata du segment audio altéré, pour former un unique segment audio altéré résultant, le procédé comprenant en outre, d’un couple de segments audios à l’autre dans la série des couples de segments audios : - une variation (13a) du premier paramètre de masquage et ; - une variation (13b) du second paramètre de masquage, lesdites variations dudit premier et dudit second paramètres de masquage étant fluctuantes aléatoirement d’un couple de segments à l’autre dans la série des couples de segments audios, et le procédé comprenant en outre : - la recomposition (14) du signal audio masqué à partir de la série des segments audios altérés. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, le découpage du signal audio en une série de segments audios successifs de durée déterminée est réalisé par fenêtrage temporel indépendant du contenu du signal audio. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le découpage du signal audio est configuré de manière que la durée d’un segment audio est égale à une fraction de seconde, en sorte que des changements successifs du premier paramètre et du second paramètre interviennent plusieurs fois par seconde. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, parmi l’altération ascendante et l’altération descendante, l’une est une altération de la hauteur du signal audio, et l’autre est une altération du timbre du signal audio. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, l’altération de la hauteur du signal audio correspond à une variation de la fréquence fondamentale du signal audio de l’une quelconque des valeurs suivantes : ± 6.25 %, ± 12.5 %, ± 25 %, ± 50 % et ± 100 %. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, l’altération ascendante et l’altération descendante sont dépendantes l’une de l’autre, en fluctuant conjointement de manière à satisfaire un critère déterminé permettant de maintenir un écart minimum entre les effets respectifs sur le contenu fréquentiel du primat du segment audio et sur le contenu fréquentiel du duplicata du segment audio, respectivement. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme d’ordinateur est chargé dans la mémoire d’un ordinateur et est exécuté par un processeur dudit ordinateur, causent la mise en œuvre par l’ordinateur de toutes les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Dispositif de traitement audio-phonique ou audio-visuel, comprenant des moyens pour la mise en œuvre de toutes les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Appareil de traitement audio-phonique ou audio-visuel tel qu’une console de montage et/ou de mixage permettant de produire des contenus audios, audiovisuels, ou multimédias correspondant à ou incorporant un signal de parole d’un locuteur, notamment d’un locuteur à protéger, l’appareil comprenant un dispositif selon la revendication 8.