Brevet FR3153434A1 — publié le 20250328

La présente invention concerne un procédé de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu comprenant a) l’obtention d’un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu, b) l’obtention d’au moins une information de classification desdits contenus, c) l’association d’une valeur représentative dudit au moins un paramètre à ladite classification - la répétition des étapes a) à c) tant que la variation, entre deux itérations, de la valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à la dite classification est inférieure à une valeur déterminée, ladite plage de valeurs étant déterminée lors de chaque itération en fonction de la valeur représentative associée à ladite classification, ledit filtre comprenant la valeur dudit au moins un paramètre obtenu lors de la dernière itération. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. dispositif et procédé de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu La présente invention concerne le domaine de la détermination de filtre permettant de transformer un contenu en un ou plusieurs contenus. La présente invention s’applique particulièrement mais non limitativement à des contenus de type audio et ou image ou vidéo. Dans certains domaines, il peut être envisagé de vouloir modifier des voix ou des apparences pour créer des avatars par exemple, ou pour personnaliser des voix d’un assistant vocal. Il peut être envisagé de vouloir obtenir des voix ou des visages par exemple, qui seraient classés comme « joyeux », « tristes », « en colère »... Il existe des méthodes de corrélation inverse visant à extraire de stimuli les caractéristiques saillantes qui déclenchent chez des sujets un jugement ou une représentation mentale spécifique. Ces méthodes permettent d’obtenir un stimulus moyen caractérisant cette représentation mentale. Cependant, les méthodes connues possèdent l'inconvénient de nécessiter beaucoup de stimuli pour construire ce stimulus moyen aboutissant à un protocole long et fastidieux, voire même à l'impossibilité simple d'obtenir ce stimulus moyen. Plusieurs méthodes ont été proposées pour réduire ce nombre. Néanmoins, elles possèdent toutes l'inconvénient de réduire l'espace de recherche de manière aveugle, en se privant de stimuli dont on ne connait pas la valeur vis-à-vis du critère d'évaluation considéré. De ce fait, le stimulus moyen, ainsi contraint par un ensemble de stimuli donnés, modélise une représentation mentale de façon moins fiable, voire biaisée. La présente invention concerne un procédé de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu comprenant a) l’obtention d’un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu, b) l’obtention d’au moins une information de classification desdits contenus, c) l’association d’au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre à ladite classification - la répétition des étapes a) à c) tant que la variation, entre deux itérations, de la au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à la dite classification est inférieure à une valeur déterminée, ladite au moins une plage de valeurs étant déterminée lors de chaque itération en fonction de la au moins une valeur représentative associée à ladite classification, ledit filtre comprenant la au moins une valeur dudit au moins un paramètre obtenu lors de la dernière itération. Selon au moins un mode de réalisation, les contenus dudit ensemble de contenus sont obtenus à partir dudit premier contenu en faisant varier aléatoirement ledit au moins un paramètre, ladite variation dudit au moins un paramètre générant une transformation d’au moins une caractéristique dudit premier contenu. Selon au moins un mode de réalisation, la valeur représentative dudit au moins un paramètre associé à une classification donnée est obtenue en calculant la moyenne algébrique des valeurs desdits au moins un paramètre des contenus classés dans ladite classification donnée. Selon au moins un mode de réalisation, la plage de valeurs déterminée lors de la deuxième itération et les suivantes, est centrée sur la valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à ladite au moins une classification obtenue à l’itération précédente. Selon au moins un mode de réalisation, la plage de valeurs déterminée est réduite à chaque itération. Selon au moins un mode de réalisation, lorsque l’on associe au moins la valeur de deux paramètres à une classification - on associe une valeur représentative pour chacun desdits au moins deux paramètres associées ladite au moins une classification - on itère les étapes a) à c) tant que la variation de la valeur d’au moins un desdits au moins deux paramètres associés à ladite au moins une classification entre deux itérations est supérieure à une valeur déterminée. Selon au moins un mode de réalisation, l’information de classification desdits contenus est obtenue d’un utilisateur. Selon au moins un mode de réalisation, le procédé selon comprend -l’application dudit filtre audit au moins un paramètre associé à ladite caractéristique d’un contenu cible afin que ladite caractéristique dudit contenu cible soit associée à ladite classification. Selon au moins un mode de réalisation, ledit contenu est un contenu audio et lesdits paramètres sont des paramètres associés au profil prosodique de la voix, et préférentiellement représentatifs d’une hauteur de voix, d’une vitesse d’élocution et d’un niveau sonore. Selon au moins un mode de réalisation, ledit contenu est un contenu image et lesdits paramètres sont des paramètres associés à la luminosité de l’image, et préférentiellement représentatifs de niveaux de gris. Selon au moins certains modes de réalisation, ledit procédé comprend - l’occultation d’au moins une partie dudit premier contenu, - l’obtention d’un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu comprenant ladite au moins une partie occultée. Selon au moins certains modes de réalisation, ledit procédé comprend - l’occultation d’au moins une partie dudit premier contenu, - l’obtention d’un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu comprenant ladite au moins une partie occultée, - l’exécution multiple dudit procédé sur ledit contenu, chaque exécution dudit procédé étant effectuée sur une partie dudit contenu dans lequel les autres parties dudit contenu sont occultées, afin d’obtenir une valeur représentative dudit paramètre associée à ladite classification pour chaque partie dudit contenu, - ledit filtre étant obtenu en agrégeant les valeurs représentatives dudit paramètre obtenues pour chaque partie. Les caractéristiques, présentées isolément dans la présente demande en lien avec certains modes de réalisation du procédé de la présente demande peuvent être combinées entre elles selon d’autres modes de réalisation du présent procédé. La présente invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente invention concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations. La présente invention concerne également un dispositif de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour mettre en œuvre les instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. Ainsi la présente invention concerne également un dispositif de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour a) obtenir un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu, b) obtenir au moins une information de classification desdits contenus, c) associer au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre à ladite classification - répéter les étapes a) à c) tant que la variation, entre deux itérations, de la au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à la dite classification est inférieure à une valeur déterminée, ladite au moins une plage de valeurs étant déterminée lors de chaque itération en fonction de la au moins une valeur représentative associée à ladite classification, ledit filtre comprenant la au moins une valeur dudit au moins un paramètre obtenu lors de la dernière itération. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexes qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. FIG. 1 La FIG. 1 représente un procédé selon certains modes de réalisation de l’invention. FIG. 2 La FIG. 2 représente un dispositif selon certains modes de réalisation de l’invention. La présente divulgation peut avantageusement s’appliquer à des contenus de différentes natures et par exemple des contenus images, des contenus vidéo ou des contenus audio, des contenus olfactifs, des contenus gustatifs, tactiles, proprioceptifs ou gestuels, ou multimodal. De manière non limitative, les modes de réalisation décrits ci-après sont relatifs à des contenus audio mais peuvent s’appliquer de manière identique à des contenus d’autre nature. La FIG. 1 représente un procédé selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. Un premier contenu est sélectionné. Comme mentionné ci-dessus, ce contenu est de type audio mais pourrait être d’une autre nature comme mentionné ci-dessus. On s’attache donc ici à une caractéristique du contenu qui correspond à la voix. On peut avoir une caractéristique du contenu qui est relative à l’image lorsque le contenu est visuel. On peut s’intéresser à la fois à deux caractéristiques, une caractéristique audio et à une caractéristique image, lorsque le contenu est un contenu audiovisuel (comprenant à la fois une composante audio et une composante vidéo). Ce contenu peut être obtenue de manière synthétique ou être sélectionnée parmi un ensemble de contenus audio. Ce contenu est généralement qualifié comme un stimulus de base en corrélation inverse. Selon certains modes de réalisation, il peut être par exemple une voix qualifiée comme voix neutre. Sur cette voix neutre, lors de l’étape E1, on vient modifier un ou plusieurs paramètres afin de la modifier, ou encore de la déformer. On obtient ainsi une ou plusieurs voix à partir de cette voix neutre formant un premier ensemble de contenus. Le ou les paramètres modifiés sur cette voie neutre peuvent par exemple être des paramètres relatifs au profil prosodique de la voix. Le profil prosodique de la voix fait référence à la manière dont les éléments prosodiques sont utilisés dans la parole d'un locuteur. Les éléments prosodiques sont des caractéristiques de la parole qui englobent l'intonation, le rythme, le débit de parole, l'accentuation et d'autres aspects liés à la manière dont les mots et les phrases sont prononcés et organisés. Ce profil permet de donner de la signification, de l'émotion et du contexte à la parole. Parmi les éléments faisant partie du profil prosodique, on peut notamment citer les paramètres suivants : - l’intonation : L'intonation se réfère à la variation mélodique de la hauteur de la voix pendant la parole. Elle peut indiquer l'émotion (comme la joie, la colère, la tristesse), le type de phrase (déclarative, interrogative, impérative) et d'autres nuances de sens. - le rythme : Le rythme de la parole concerne la distribution du temps entre les mots et les syllabes. Un rythme régulier peut donner un ton calme ou sérieux, tandis qu'un rythme irrégulier peut refléter l'excitation ou le stress. - le débit de parole : Le débit de parole se rapporte à la vitesse à laquelle une personne parle. Un débit rapide peut exprimer l'enthousiasme ou l'impatience, tandis qu'un débit lent peut indiquer la réflexion ou l'émotion contenue. - la modulation de la voix : Cela englobe la manière dont la voix peut changer en termes de tonalité, de volume et de rythme pour exprimer des émotions, de l'ironie, de l'incertitude. - l’accentuation : L'accentuation implique l'accent mis sur certaines syllabes ou mots dans une phrase. Elle peut aider à mettre en évidence des éléments importants et à clarifier le sens. - la pause : Les pauses dans la parole sont un aspect important de la prosodie. Elles peuvent marquer des limites entre les phrases, permettre à l'auditeur de traiter l'information et ajouter de la clarté à la communication. Ces paramètres, comme mentionné ci-dessus, sont des paramètres qui peuvent donc permettre de donner une représentation mentale ou émotionnelle de la voix en la caractérisant par exemple comme « triste », « joyeuse », « dynamique », « enjouée », « énervée », « calme ». Lorsque le contenu est un contenu image, on peut citer comme paramètre des paramètres relatifs à la luminosité, le niveau de gris par exemple. On peut également utiliser des paramètres relatifs au contenu lui-même ou à ce que le contenu comprend ou représente, donc à l’objet représenté par un contenu lorsque le contenu représente un objet. Par objet on peut comprendre par exemple un visage, un animal mais aussi un paysage…. Lorsque le contenu est représentatif d’un visage, les paramètres peuvent être relatifs à la taille de la bouche, des yeux, du nez, la couleur de la peau, les cheveux, etc. Selon certains modes de réalisation, lorsque le contenu est un contenu image, lors de l’étape E1, on obtient un ensemble de contenus en occultant préalablement une ou plusieurs parties du contenu du stimulus de base et en faisant varier sur ce contenu comprenant une ou plusieurs zones occultées, un ou plusieurs paramètres associés à une ou plusieurs parties de l’image qui sont non occultées. La présente invention permettant alors de déterminer un ou plusieurs filtres associés à un ou plusieurs paramètres de ce visage. Lors de l’étape E1, on obtient donc en faisant varier un ou plusieurs parmi ces paramètres, un ensemble comprenant une pluralité de contenus où la voix présente dans le contenu neutre, est transformée. Le nombre de contenus de ce premier ensemble peut par exemple être compris entre 100 et 1000 contenus. Il peut aussi dépendre du nombre de paramètres que l’on fait varier. Afin d’obtenir ce premier ensemble de contenus, on fait varier les paramètres, ou au moins certains d’entre eux, dans une très grande plage de valeurs, entre une valeur maximale et une valeur minimale représentative de tout le spectre de variation associé à cette valeur. On peut faire varier la hauteur de la voix, sur une échelle variant par exemple de - 4 tons (voix plus grave) à + 4 tons (voix plus aiguë). On peut faire varier la durée d'une syllabe ou d'une portion du stimulus, sur échelle allant par exemple d'un facteur 2 (voix deux fois plus rapide) à un facteur 0.5 (voix deux fois plus lente). Le choix de la plage de valeur (bornes et distribution) peut dépendre de la perception humaine (inaudible au-delà ou en-deçà d'un certain seuil), ou du caractère crédible qu'on veut maintenir dans la voix On peut par exemple échantillonner les valeurs dans cette plage en fonction du nombre de contenus souhaité. L’échantillonnage peut être différent selon le paramètre et/ou peut être différent selon la ou les classifications proposées. En effet, certains paramètres peuvent être plus représentatifs pour une classification que pour une autre. Dans un tel cas on peut avoir une fréquence d’échantillonnage plus fine pour certains paramètres que pour d’autres. A l’issu de l’étape E1, on obtient donc un premier ensemble contenant une pluralité de contenus audio obtenus à partir d’un premier contenu audio, dit contenu neutre. Cette pluralité de contenus représente le même contenu audio que le contenu neutre sur lequel un ou plusieurs paramètres du profil prosodique de la voix du contenu neutre ont été modifiés permettant ainsi d’obtenir une pluralité de variations du contenu neutres, chacun des contenus obtenus étant donc associé à des paramètres dont la valeur est différente au moins pour certains paramètres, d’un contenu à l’autre. Lors d’une étape E2, on présente ce premier ensemble de contenus à un ou plusieurs individus. Le ou les individus classifient chacun des contenus de l’ensemble des contenus en une catégorie selon un ensemble de classifications proposées ou une seule classification. On peut en effet vouloir uniquement déterminer ce qui caractérise une voix joyeuse (ou triste, ou autre) et dans ce cas on peut proposer à un individu de réponse positivement ou négativement à la question : « cette voix est-elle joyeuse ? ». Selon certains modes de réalisation, ce premier ensemble de contenus peut également être proposés en entrée d’un algorithme basé sur des modèles, ceci permettant avantageusement de vérifier les critères de ces modèles algorithmiques. Parmi les classifications proposées, on peut notamment citer, de manière non limitative, les classifications suivantes : - joyeux, - triste - enjoué - en colère, - dynamique - énervé - calme On peut proposer, via une interface utilisateur par exemple, sur un ordinateur, une tablette, un téléphone mobile, l’ensemble des contenus à un ou plusieurs utilisateurs. L’utilisateur vient alors jouer le contenu, ou encore le faire défiler, contenu par contenu de l’ensemble de contenus obtenu lors de l’étape E1. Pour chacun des contenus, il sélectionne une des classifications qui lui sont proposées en fonction de son ressenti personnel. On obtient ainsi, à l’issu de l’étape E2, une classification de la voix, pour chacun des contenus. Si le même ensemble de contenus est classifié par plusieurs individus, une moyenne peut être effectuée pour obtenir la classification globale à partir des classifications individuelles des utilisateurs. Lors d’une étape E3, on détermine les valeurs des paramètres représentatifs des classifications qui ont été proposées à l’utilisateur. Pour ce faire, on peut prendre l’ensemble des contenus classés selon une classification, en extraire (ou obtenir, ou déterminer, ou lire) le ou les paramètres associés. A partir de ces paramètres, on peut agréger les valeurs et on choisit une valeur que l’on détermine comme représentative à partir de l’ensemble de ces valeurs. Selon certains modes de réalisation, on peut par exemple en faire une moyenne par paramètre et par exemple faire une moyenne algébrique des valeurs des paramètres. Selon certains modes de réalisation, on peut tracer une distribution des valeurs, et garder celle qui a été associé la plus souvent.. On obtient ainsi une valeur représentative pour chaque paramètre pour la ou les classifications. On peut ainsi, en appliquant cette valeur de paramètre, pour le ou les paramètres, au contenu audio neutre, de départ, obtenir un contenu dit moyen, ou encore appelé stimulus moyen par classification. Ensuite, lors d’une étape E4, on détermine, une variation de la valeur de ce ou ces paramètres pour chaque classification. Cette étape n’est pas mise en œuvre pour l’ensemble de paramètres obtenus suite à la classification du premier ensemble de contenus puisque la variation déterminée concerne la variation obtenue suite à la présentation à l’utilisateur d’ensembles successifs de contenus, comme décrit ultérieurement. Suite à la détermination d’une valeur représentative pour chaque paramètre pour la ou les classifications, obtenue à l’étape E3, on détermine, étape E5, un nouvel ensemble de valeurs de paramètres. Ce nouvel ensemble de valeurs de paramètres comprend une plage de valeurs fonction de la valeur représentative obtenue lors de l’étape E3 et préférentiellement centrée sur cette valeur. Par exemple, lorsque le contenu est un contenu audio, lors d’une première itération, on peut, lors de l’étape E1, générer des valeurs de hauteur de voix avec une distribution uniforme comprise entre -3 et +3 tons par rapport à la voix du stimulus de base. Après une première itération, on peut déterminer que le ou les paramètres associé à la hauteur de voix se concentre dans une zone comprise entre +2 et +3 tons par rapport au paramètre relatif à la hauteur de voix du stimulus de base. Lors de l’itération suivante, les valeurs du paramètre relatif à la hauteur de voix sont donc choisies dans cette zone. Selon certains modes de réalisation, on peut aussi simplement déplacer la plage, sans nécessairement la réduire (par exemple lors des premières itérations), et choisir par exemple une zone comprise entre +2 et +8 tons, dans une optique d'exploration. Selon certains modes de réalisation, il peut être envisagé d’agrandir la plage si à la première itération aucune zone particulière ne semble émerger. Selon certains modes de réalisation, il peut être envisagé, lors d’une nouvelle itération, d’explorer au moins deux plages de valeurs non contiguës, lorsque par exemple au moins deux valeurs peuvent être associées à un paramètre pour représenter une classification. Ceci peut par exemple se produire lorsque la valeur représentative n’est pas obtenue par moyenne algébrique mais est issue d’une distribution des valeurs. On pourrait envisager qu’une distribution des valeurs mettent en avant deux ou plusieurs valeurs représentatives. Par exemple, si on observe une concentration à la fois entre 0 et +1 ton, et entre +2 et +3 tons (mais rien en revanche entre +1 et +2 tons), on peut décider, lors de l’itération suivante, de générer deux plages de valeurs dans ces deux zones. Selon certains modes de réalisation, si on constate au bout d'un certain nombre d'itérations que les valeurs des paramètres se concentrent toujours autour de +3 tons, on peut décider de passer à une distribution normale plutôt qu'uniforme, centrée sur +3 tons, avec un écart-type de +/- 1 ton par exemple. On obtient alors un nouvel ensemble de contenus en appliquant les valeurs des paramètres de cette plage (ou ces plages) de valeurs, au contenu neutre de départ, étape E1. Comme mentionné précédemment, on peut échantillonner un certain nombre de valeurs pour chaque paramètre. Ainsi, contrairement aux méthodes de l’art antérieur, le procédé est adaptatif et progressif puisque l’on construit un stimulus moyen, représentatif d’une classification, en l’affinant de manière itérative. En partant d’un stimuli moyen obtenu lors d’une première itération, on évalue les valeurs des paramètres qui suscitent des réactions chez les utilisateurs, on affine ces valeurs de paramètres en créant de nouveaux contenus à partir de valeurs de paramètres autour de cette valeur moyenne. On réitère ensuite les étapes E2 et E3 sur ce nouvel ensemble de contenus. Lors de l’étape E4, on compare la valeur représentative du ou des paramètres pour la ou les classifications obtenues à partir de ce nouvel ensemble et on évalue la variation. On détermine, pour le ou les paramètres, si la variation est inférieure à une valeur déterminée. Cette valeur déterminée peut être différente pour au moins certains des paramètres. Si la variation est inférieure à cette valeur déterminée, on considère que la valeur déterminée à l’étape E3 est représentative de la valeur du paramètre pour la classification, sinon on passe de nouveau à l’étape E5. Ainsi, on passe à l’étape E5 tant que l’une au moins des variations d’un paramètre est supérieure à la valeur déterminée pour le paramètre. Si lors de l’étape E4, la variation associée à un ou plusieurs paramètres est inférieure à la valeur déterminée pour ce paramètre ou ces paramètres, alors lors de l’étape E5 suivante, ces paramètres peuvent ne pas varier (ils peuvent être fixés à la dernière valeur obtenue lors de l’étape E3) et seuls le ou les paramètres dont la variation est supérieure à la valeur déterminée pour ce ou ces paramètres sont échantillonnés dans une nouvelle plage. Lorsque la variation de tous les paramètres est inférieure à la valeur déterminée, on passe à l’étape E6 dans laquelle on associe la valeur représentative de chaque paramètre obtenue lors du dernier passage de l’étape E3, à chaque classification. On peut ainsi obtenir un filtre associé à chaque classification comprenant une valeur pour chacun des paramètres représentative de la classification en associant la valeur dudit au moins un paramètre obtenu pour le dernier ensemble de contenus à ladite au moins une classification (afin d’obtenir une valeur représentative dudit au moins un paramètre pour ladite classification). Lorsque le contenu est un contenu image et que préalablement à l’application des paramètres, étape E1, une ou plusieurs zones de l’image ont été occultées lors de la première itération, on peut occulter, lors d’une ou plusieurs itérations ultérieures, une ou plusieurs zones déjà occultées lors de la première itération et en modifier les paramètres en les faisant varier dans une nouvelle plage fonction de la valeur ou des valeurs représentatives obtenues lors de l’itération précédente. Selon certains modes de réalisation, on peut aussi, lors des itérations ultérieures, occulter une ou plusieurs zones non occultées lors de l’itération précédente. Avantageusement, selon ce dernier mode, on peut ainsi déterminer la ou les zones d’une image qui permettent de déterminer une classification de manière fiable. Par exemple, lorsque l’image est représentative d’un visage, on peut occulter toutes les parties du visage, sauf l’œil droit et le nez, lors de la première itération. Lors de la seconde itération ou lors d’itérations ultérieures, on peut occulter toutes les zones du visage sauf le front et la bouche. La classification peut consister au genre, « homme » ou « femme » et ainsi, lors de chaque itération, on peut obtenir une valeur représentative d’un ou plusieurs paramètres pour la ou les zones non occultées et ainsi, l’affiner au fur et à mesure des itérations pour obtenir une valeur représentative d’un paramètre représentatif d’une classification pour les parties non occultées du visage. On peut par exemple exécuter le procédé en boucle, en le ré-itérant à partir d’un stimulus de base dans lequel on occulte une ou plusieurs parties. On obtient ainsi une valeur représentative du paramètre représentatif de la classification pour chaque partie non occultée. Un avantage de ce mode de réalisation étant de faire varier le ou les valeurs de paramètres par partie du contenu. Ceci peut ainsi permettre de déterminer quelle partie du contenu est la plus pertinente pour déterminer la classification. En effet, lors de l’étape E2 de classification, il peut être envisagé, dans plusieurs modes de réalisation (y compris le mode dans lequel on n’occulte pas une partie du contenu), de ne pas pouvoir déterminer une classification lors de l’étape E2. Par exemple, lorsque la classification de l’étape E2 consiste à choisir une classification entre une pluralité de classifications, par exemple proposées à un utilisateur, ce dernier peut éventuellement ne pas se prononcer sur l’un des stimulus ou plusieurs, en choisissant par exemple « non classable ». Dans ce cas, lorsque des parties sont occultées, si pour une ou plusieurs parties non occultées, la classification aboutit à plusieurs classification « non classable », lors des itérations successives de l’étape E2 avec de nouvelles valeurs de paramètres, ceci signifie que cette ou ces parties non occultées ne sont pas pertinentes pour permettre d’obtenir une classification. Avantageusement, on peut aussi adapter dynamiquement la taille des régions occultées, leur nombre. Par ailleurs, l’un des avantages de la présente invention peut également être de déterminer quelles sont les zones pertinentes pour obtenir une classification, leur taille ainsi que leur position dans l’image. Le mode de réalisation dans lequel on occulte certaines parties de l’image, peut permettre de faire varier de manière individuelle, plusieurs paramètres, tout en aboutissant à la fin du procédé, lorsque toutes les parties ont été non occultées. On peut ainsi obtenir plusieurs paramètres représentatifs d’une classification, un ou plusieurs paramètres pouvant être associés à chaque partie du contenu. Ainsi par exemple, on peut obtenir, un ou plusieurs paramètres pour les yeux, un ou plusieurs paramètres pour la bouche et ainsi de suite pour les différentes composantes d’un visage. A partir de la valeur représentative de chaque partie associée par exemple à une classification « joyeux », on détermine alors un filtre pour obtenir un visage classifié comme « joyeux » composé des paramètres représentatifs de la bouche, des yeux …pour la classification « joyeux ». On peut dans certains modes de réalisation, à partir des paramètres obtenus isolément, suite à ces occultations successives, combiner ainsi un filtre avec une bouche classifiée comme joyeuse, avec des yeux classifiés comme « en colère »…On peut donc obtenir avantageusement, suite à ces occultations successives, un filtre agrégeant des classifications différentes pour différentes parties d’un contenu. Lorsque le contenu est un contenu audio, on peut par exemple isoler une voix de personne d’un fond sonore. On peut ainsi, obtenir des paramètres représentatifs d’un fond sonore selon une certaine classification et d’une voix selon une certaine classification, en exécutant le procédé sur la voix puis sur le fond sonore, suite à l’isolement de chaque composante et à l’exécution du procédé sur chaque composante. On peut ainsi facilement obtenir un filtre représentatif d’une voie d’une première classification avec un fond sonore appartenant à une seconde classification. Par exemple, on peut obtenir un filtre comprenant les paramètres qui permettent d’obtenir une voie en colère sur un fond sonore joyeux. Lorsque le contenu est un contenu audio vidéo, on peut également d’une part classifier l’audio en supprimant la vidéo puis l’inverse, en exécutant le procédé selon les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus d’une part sur l’audio puis d’autre part sur la vidéo. Ainsi, selon au moins certains modes de réalisation, ledit procédé comprend - l’occultation d’au moins une partie dudit premier contenu, - l’obtention d’un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu comprenant ladite au moins une partie occultée, - l’exécution multiple dudit procédé sur ledit contenu, chaque exécution dudit procédé étant effectuée sur une partie dudit contenu dans lequel les autres parties dudit contenu sont occultées, afin d’obtenir une valeur représentative dudit paramètre associée à ladite classification pour chaque partie dudit contenu, - ledit filtre étant obtenu en agrégeant les valeurs représentatives dudit paramètre obtenues pour chaque partie. Le filtre peut être un filtre représentatif d’une seule classification, mais peut ainsi être représentatif d’une classification par partie du contenu, comme mentionné ci-dessus, et donc non représentatif d’une classification globale mais plus personnalisable, en créant le filtre à partir d’une première classification pour un premier paramètre (ou plusieurs) associé à une première partie du contenu, à partir d’une seconde classification pour un second paramètre (ou plusieurs) associé à une seconde partie et ainsi de suite pour la pluralité de partie du contenu sur laquelle le procédé est appliqué, selon les différents modes de réalisation. Ainsi, à partir d’un contenu quelconque, on peut obtenir un ou plusieurs autres contenus selon une classification souhaitée. Par exemple, on prend une voix quelconque, ou sa propre voix et on souhaite la transformer en voix « joyeuse ». On applique alors le ou les paramètres tels que déterminés précédemment, correspondant au filtre joyeux, à notre voix et on obtient une transformation de notre voix en une voix joyeuse. Ainsi, on peut transformer des contenus en d’autres contenus et la présente invention peut permettre de générer ou synthétiser des voix artificielles représentatives de certaines émotions. Par exemple, la présente invention peut être utilisée dans le domaine médical en transformant la voix de patients dépressifs en une voix joyeuse, pour leur faire prendre conscience de leur propre voix. Cette méthode peut aussi permettre de personnaliser la voix utilisée par des assistants vocaux. Il peut également être envisagé de régionaliser la voix selon les régions de chaque pays. Ainsi, la classification peut être associée à une région, selon les pays. Elle peut également être associée à un pays. On peut sélectionner un ensemble de contenus comprenant une voix parlant anglais et de modifier les paramètres pour déterminer des classifications associées au pays comme anglais parlé aux Etats-Unis, anglais parlé en Ecosse, en Irlande, ou Français parlé en France, parlé en Belgique, parlé au Canada. La présente invention peut aussi permettre de générer des voix dans des films d’animation par exemple ou même de venir modifier des voies réelles lors du montage de film. La présente invention peut également permettre de générer des avatars en jouant sur les expressions du visage, en appliquant le filtre selon le type de classification que l’on souhaite. Bien entendu, les classifications peuvent être très fines et par exemple on peut avoir divers degrés dans la classification « joyeux », chaque degré pouvant représenter une classification propre. Au-delà des émotions, le champ d’application de la méthode basée sur de la corrélation inverse, peut s’étendre à l’ensemble des dimensions d’expressivité (intentions, traits de personnalité, etc) ou même à des informations perceptives plus bas niveau (perception de luminosité d’une image, perception de spatialisation d’un son, etc..). Les classifications peuvent représenter des expressivités d’une voix (intentions, traits de personnalité, émotions) et peuvent faire l’objet de filtres de classification à appliquer sur une voix neutre. La présente invention peut donc s’appliquer pour transformer des voix réelles ou des voix artificielles. La FIG. 2 représente un exemple de dispositif 10 pouvant mettre en œuvre la présente invention selon au moins certains modes de réalisation. Le dispositif 10 comprend notamment, un processeur 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Ils comportent en outre des moyens de communication 5, et/ou une interface utilisateur 6. La mémoire morte 3 constitue un support d’enregistrement conforme à au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, lisible par le processeur 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé selon au moins un mode de réalisation de la présente divulgation. Le programme PROG définit des modules fonctionnels du dispositif. La présente invention concerne donc un procédé de création d’un filtre de transformation d’un contenu, ou filtre de classification d’un contenu, ledit filtre comprenant au moins un paramètre représentatif d’au moins une classification d’une caractéristique du contenu. Par caractéristique du contenu, on peut entendre, la voix, l’image, ….Le procédé comprenant : -l’obtention d’un premier ensemble de contenus obtenus en faisant varier au moins la valeur de certains parmi lesdits paramètres d’un contenu initial, - la détermination d’au moins une valeur dudit au moins un paramètre, obtenue à partir d’une information représentative de ladite au moins une classification desdits contenus dudit premier ensemble, - la détermination successive d’au moins un nouvel ensemble de contenus et la détermination d’au moins une valeur dudit au moins un paramètre représentative de ladite au moins une classification à partir dudit nouvel ensemble de contenus, tant que la variation de la valeur dudit paramètre représentative de ladite au moins une classification entre un ensemble de contenus et l’ensemble de contenus suivant est inférieure à une valeur déterminée, ledit nouvel ensemble de contenus étant obtenu en faisant varier la valeur dudit au moins paramètre représentatif de ladite au moins une classification dans une plage de valeurs déterminée à partir de la valeur dudit au moins un paramètre déterminée pour ledit ensemble de contenus précédent, - l’obtention dudit filtre en associant la valeur dudit au moins un paramètre obtenu pour le dernier ensemble de contenus à ladite au moins une classification. Ceci par exemple afin d’obtenir une valeur représentative dudit au moins un paramètre pour ladite classification. Selon certains modes de réalisation, les contenus dudit premier ensemble de contenus sont obtenus à partir d’un contenu générique en faisant varier aléatoirement ledit au moins un paramètre, ladite variation dudit au moins un paramètre générant une transformation de ladite caractéristique. Selon certains modes de réalisation, la détermination d’au moins une valeur dudit au moins un paramètre représentative d’une classification donnée est obtenue en calculant la moyenne algébrique des valeurs desdits au moins un paramètre associé à la caractéristique de l’ensemble des contenus classés dans ladite classification donnée. Selon certains modes de réalisation, la plage de valeurs déterminée est centrée sur la valeur représentative dudit au moins un paramètre de ladite au moins une classification. Selon certains modes de réalisation, la plage de valeurs déterminée est réduite pour un nouvel ensemble de contenus par rapport à un ensemble de contenus précédent. Selon certains modes de réalisation, lorsque l’on détermine au moins deux paramètres représentatifs d’une classification d’une caractéristique d’un contenu, - on détermine une valeur représentative pour chacun des au moins deux paramètres représentatives de ladite au moins une classification, on détermine un nouvel ensemble de contenus et au moins une valeur desdits au moins deux paramètres représentatifs de ladite au moins une classification à partir dudit nouvel ensemble de contenus tant que la variation de la valeur desdits au moins deux paramètres représentatifs de ladite au moins une classification entre un ensemble de contenus et l’ensemble de contenus suivant est inférieure à une valeur déterminée, ledit nouvel ensemble de contenus étant obtenu en faisant varier la valeur desdits au moins deux paramètres représentatifs de ladite au moins une classification dans une plage de valeurs déterminée, pour chacun desdits au moins deux paramètres, à partir de la valeur desdits au moins deux paramètres déterminées pour ledit ensemble de contenus précédent, - l’association de la valeur desdits au moins deux paramètres obtenus pour le dernier ensemble à ladite au moins une classification afin d’obtenir une valeur représentative pour chacun desdits au moins deux paramètre pour ladite classification. Selon certains modes de réalisation, l’information représentative de classification desdits contenus dudit premier ensemble et dudit au moins un nouvel ensemble est obtenue d’un utilisateur. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend -l’application dudit filtre audit au moins un paramètre associé à ladite caractéristique d’un contenu cible afin que ladite caractéristique dudit contenu cible soit associée à ladite classification. Selon certains modes de réalisation, ladite caractéristique est une caractéristique audio et lesdits paramètres sont des paramètres associés au profil prosodique de la voix, et préférentiellement représentatifs d’une hauteur de voix, d’une vitesse d’élocution et d’un niveau sonore. Selon certains modes de réalisation, ladite caractéristique est une caractéristique visuelle et lesdits paramètres sont des paramètres associés à la luminosité de l’image, et préférentiellement représentatifs de niveaux de gris. La présente invention concerne également, selon certains aspects, un dispositif de création d’un filtre de transformation d’un contenu, ledit filtre comprenant au moins un paramètre représentatif d’au moins une classification d’une caractéristique du contenu, ledit dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour - obtenir un premier ensemble de contenus obtenus en faisant varier au moins la valeur de certains parmi lesdits paramètres d’un contenu initial, - déterminer au moins une valeur dudit au moins un paramètre, obtenue à partir d’une information représentative de ladite au moins une classification desdits contenus dudit premier ensemble, - déterminer successivement au moins un nouvel ensemble de contenus et déterminer au moins une valeur dudit au moins un paramètre représentative de ladite au moins une classification à partir dudit nouvel ensemble de contenus, tant que la variation de la valeur dudit paramètre représentative de ladite au moins une classification entre un ensemble de contenus et l’ensemble de contenus suivant est inférieure à une valeur déterminée, ledit nouvel ensemble de contenus étant obtenu en faisant varier la valeur dudit au moins paramètre représentatif de ladite au moins une classification dans une plage de valeurs déterminée à partir de la valeur dudit au moins un paramètre déterminée pour ledit ensemble de contenus précédent, - obtenir ledit filtre en associant la valeur dudit au moins un paramètre obtenu pour le dernier ensemble de contenus à ladite au moins une classification. Ceci pouvant avantageusement permettre d’obtenir une valeur représentative dudit au moins un paramètre pour ladite classification. Procédé de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu comprenant a) l’obtention (E1) d’un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu, b) l’obtention (E2) d’au moins une information de classification desdits contenus, c) l’association (E6) d’au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre à ladite classification - la répétition des étapes a) à c) tant que la variation (E4), entre deux itérations, de la au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à la dite classification est inférieure à une valeur déterminée, ladite au moins une plage de valeurs étant déterminée (E5) lors de chaque itération en fonction de la au moins une valeur représentative associée (E3) à ladite classification, ledit filtre comprenant la au moins une valeur dudit au moins un paramètre obtenu lors de la dernière itération. Procédé selon la revendication 1 dans lequel les contenus dudit ensemble de contenus sont obtenus à partir dudit premier contenu en faisant varier aléatoirement ledit au moins un paramètre, ladite variation dudit au moins un paramètre générant une transformation d’au moins une caractéristique dudit premier contenu. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel la au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à une classification donnée est obtenue en calculant la moyenne algébrique des valeurs desdits au moins un paramètre des contenus classés dans ladite classification donnée. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel la au moins une plage de valeurs déterminée lors de la deuxième itération et les suivantes, est centrée sur la au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à ladite au moins une classification obtenue à l’itération précédente. Procédé selon la revendication 4 dans lequel la plage de valeurs déterminée est réduite à chaque itération. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel, lorsque l’on associe au moins la valeur de deux paramètres à une classification - on associe une valeur représentative pour chacun desdits au moins deux paramètres associées à ladite au moins une classification - on itère les étapes a) à c) tant que la variation de la valeur d’au moins un desdits au moins deux paramètres associés à ladite au moins une classification entre deux itérations est supérieure à une valeur déterminée. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’information de classification desdits contenus est obtenue d’un utilisateur. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant -l’application dudit filtre audit au moins un paramètre associé à ladite caractéristique d’un contenu cible afin que ladite caractéristique dudit contenu cible soit associée à ladite classification. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel - lorsque ledit contenu est un contenu audio, lesdits paramètres sont des paramètres associés au profil prosodique de la voix, et préférentiellement représentatifs d’une hauteur de voix, d’une vitesse d’élocution et d’un niveau sonore et/ou - lorsque ledit contenu est un contenu image, lesdits paramètres sont des paramètres associés à la luminosité de l’image, et préférentiellement représentatifs de niveaux de gris. Dispositif de création d’un filtre de classification d’un contenu, à partir d’un premier contenu comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour a) obtenir un ensemble de contenus obtenus en faisant varier dans au moins une plage de valeurs la valeur d’au moins un paramètre associé audit premier contenu, b) obtenir au moins une information de classification desdits contenus, c) associer au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre à ladite classification - répéter les étapes a) à c) tant que la variation, entre deux itérations, de la au moins une valeur représentative dudit au moins un paramètre associée à la dite classification est inférieure à une valeur déterminée, ladite au moins une plage de valeurs étant déterminée lors de chaque itération en fonction de la au moins une valeur représentative associée à ladite classification, ledit filtre comprenant la au moins une valeur dudit au moins un paramètre obtenu lors de la dernière itération.