Brevet FR3160802A1 — publié le 20251003

Dispositif et procédé de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant, et programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un dispositif de post-traitement (12) de la synthèse vocale (11) produite par un vocodeur existant (10), comprenant : - un module de réception (14) de ladite synthèse vocale ; - un modèle d’intelligence artificielle (16) comprenant : - un module de projection (18) ; - un module de reconstruction vocale (20) ; - un module d’entrainement (22) configuré pour entrainer ledit modèle à corriger les artefacts de synthèse vocale générés par ledit vocodeur existant, comprenant : - un premier outil d’entrainement (24) configuré pour entrainer ledit modèle selon une phase d’apprentissage supervisée ; - un deuxième outil d’entrainement (26) configuré pour ré-entrainer par entrainement adverse, via au moins un discriminateur (D), ledit modèle fourni par le premier outil d’entrainement. Figure pour l'abrégé : Figure 1 Dispositif et procédé de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant, et programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un dispositif de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant. La présente invention concerne également un procédé de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont mises en œuvre par un ordinateur, mettent en œuvre un tel procédé. L’invention concerne le domaine du codage de parole également appelé « vocodage », de la synthèse vocale et de la transmission de la voix. Par la suite, selon la présente invention « vocodage » et par extension le dispositif correspondant « vocodeur » est associé à la contraction des mots anglais Voice Coding respectivement Voice coder , autrement dit le codage vocal par un dispositif électronique de traitement du signal sonore, correspondant sensiblement à un procédé selon lequel, à partir d’une décomposition en propriétés importantes (e.g. principales composantes spectrales) d’une voix en entrée ou d’un autre son, synthétise en sortie une voix synthétique associée. Les communications numériques présentent un nombre important de bénéfices par rapport aux communications analogiques. En plus d’être de meilleure qualité, elles sont souvent plus robustes aux parasites interférents lors de la transmission. Cependant, un des problèmes majeurs liés à la nature même des communications numériques est la limitation du débit. En effet, plus le débit est important, plus il est possible d’envoyer un grand nombre d’informations permettant une plus grande qualité de la voix. De plus, les transmissions numériques souffrent d’une « binarisation » des données reçues. En effet, soit la transmission des trames numériques est correcte et la communication est inchangée, soit elle est incorrecte (i.e. trames manquantes) et l’ensemble des informations contenues dans ces trames manquantes à la réception est perdue. Certains contextes de transmission imposent des débits contraints et l’utilisation de codecs (ou codeur-décodeur de l’anglais coder-decoder ) dont la qualité sonore est limitée. Dans ces contextes, les codecs utilisés sont généralement standardisés tel que le codec MELP (de l’anglais Mixed-excitation linear prediction ) ou encore le codec amélioré MELPe (de l’anglais enhanced Mixed-excitation linear prediction ) associé le plus souvent à un débit, par exemple le MELP 600 correspondant à un codec MELP avec un débit de 600 bits/s, le MELP 1200, ou MELPe 1200, correspondant à un codec MELP, respectivement MELPe, avec un débit de 1200 bits/s, le MELP 2400 ou MELPe 2400, correspondant à un codec MELP, respectivement MELPe, avec un débit de 2400 bits/s, etc. Les codecs sont généralement optimisés pour fonctionner selon une modélisation précise (par exemple LPC (de l’anglais Linear Predictive Coder) , MELP, etc.) pour ce qui est de l’extraction des paramètres du signal de parole. Le modèle paramétrique obtenu peut être utilisé pour synthétiser un signal de parole. On parle de codeur paramétrique ou de vocodeur (pour préciser que le modèle s’applique au signal de parole). L’étape de quantification / déquantification permet la transmission sur un canal contraint en restreignant le débit. Il y a donc deux sources de dégradation : l’approximation du modèle, et la quantification des paramètres du modèle. Les différents débits du MELP correspondent à différents mode d’exploitation. C’est le schéma de quantification qui est optimisé pour un modèle donné (LPC, MELP, …) et un débit visé. Si les trains binaires sont évidemment différents, les informations sont de même type (associées aux paramètres MELP par exemple). Un train binaire associé au codec MELPe 1200 fonctionne avec le vocodeur MELPe 1200 et ne peut fonctionner avec un vocodeur MELPe 2400. En effet, une modification du schéma de quantification implique une perte d’interopérabilité : un MELP 1200 n’est pas interopérable avec un MELP 2400. Actuellement, la synthèse vocale en sortie des vocodeurs existants, notamment un vocodeur MELP (selon toutes ces versions (i.e. variantes) existantes tels que les exemples précités MELP 600, MELP 1200, MELPe 1200, MELP 2400, MELPe 2400, etc.) présente très souvent des artefacts. Pour y remédier des solutions de vocodage comprenant des capacités d’intelligence artificielle IA ont été proposées. Toutefois, de telles solutions sont généralement très gourmandes en paramètres d’entrée, requérant par exemple en entrée un nombre de l’ordre de quatre-vingt fréquences Mel pour fournir une synthèse vocale. De plus, de telles solutions IA ne sont généralement pas pensées pour permettre une mise en œuvre en temps réel, privilégiant un fonctionnement adapté à des usages de type transformation du texte en discours (de l’anglais text-to-speech ) ou assistants vocaux. Par ailleurs, le nombre de paramètres généralement associés à la mise en œuvre de telles solutions IA, de l’ordre de la dizaine de millions de paramètres, réduit les possibilités d’implémentations dans du matériel embarqué avec de fortes contraintes de mémoire et de capacité de calculs. Pour résumer, actuellement, la baisse du nombre de paramètres d’entrée s’accompagne donc systématiquement par une baisse de la qualité de synthèse vocale, et les synthétiseur vocaux bas débit classiques, tels que les vocodeurs MELP (selon toutes ces versions (i.e. variantes) existantes tels que les exemples précités MELP 600, MELP 1200, MELPe 1200, MELP 2400, MELPe 2400, etc.) ne peuvent compenser la perte d’information liée à la diminution du nombre de paramètres, tandis que les synthétiseur vocaux IA compensent la perte d’informations mais sont souvent caractérisés par de lourd calculs numériques, ainsi que par un nombre important de paramètres de mis en œuvre, ces propriétés étant inhérentes au fait que les synthétiseur vocaux IA apprennent une distribution a priori pour compenser les zones sans informations. Le but de l’invention est alors d’améliorer la qualité sonore (i.e. audio) des synthèses vocales fournies par des vocodeurs existants utilisant notamment des codecs bas débits voire très bas débits utilisés dans certains contextes de transmission qui imposent des débits contraints, tel que par exemple le codec MELP et ses variantes, tout en étant propre à être embarquée (i.e. intégrée) au sein de produits de radiocommunications existants, et à fonctionner en temps réel. A cet effet, l’invention a pour objet un dispositif de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant, ledit dispositif de post-traitement comprenant : - un module de réception de la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant ; - un modèle d’intelligence artificielle comprenant : - un module de projection configuré pour projeter via au moins un réseau de neurones ladite synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un module de reconstruction vocale configuré pour reconstruire une synthèse vocale corrigée, via au moins un autre réseau de neurones, à partir de ladite projection fournie par ledit module de projection ; - un module d’entrainement dudit modèle d’intelligence artificielle ; ledit module d’entrainement étant configuré pour entrainer ledit modèle d’intelligence artificielle à corriger les artefacts de synthèse vocale générés par ledit vocodeur existant, à partir d’une base de donnée comprenant une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant et une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable, ledit module d’entrainement comprenant deux outils d’entrainement mis en œuvre successivement : - le premier outil d’entrainement étant configuré pour entrainer ledit modèle d’intelligence artificielle selon une première phase d’apprentissage supervisée ; - le deuxième outil d’entrainement étant configuré pour ré-entrainer par entrainement adverse, via au moins un discriminateur, selon une deuxième phase d’apprentissage, ledit modèle d’intelligence artificielle préalablement entrainé et fourni par le premier outil d’entrainement. Un tel dispositif de post-traitement propose avantageusement une amélioration de la qualité de la synthèse vocale d’un vocodeur existant en se focalisant cette fois directement sur la détection puis la correction des artefacts de la synthèse vocale fournie par de tels vocodeurs existant, au lieu de chercher à les remplacer complètement par des synthétiseurs vocaux IA (i.e. dits full IA). La présente invention est en outre avantageusement applicables à plusieurs usages à savoir augmenter la qualité audio tout en restant à débit équivalent par rapport à la synthèse vocale fournie par le vocodeur existant, ou encore gagner en débit à qualité équivalente. En effet, une amélioration de la qualité audio est propre à être retranscrite en terme de gain en débit par rapport à un vocodeur existant donné, tel qu’un vocodeur MELP par exemple. Autrement dit, en sortie d’un vocodeur existant, la présente invention propose d’utiliser un modèle d’intelligence artificielle spécifiquement entrainé à se focaliser sur la détection de la position des artefacts puis à leur correction. A la place de la solution existante basée sur les synthétiseurs vocaux IA associée à de lourd calculs numériques, il est donc ici proposé de conserver les synthétiseur vocaux bas débit classiques et par post-traitement selon l’invention de corriger uniquement les artefacts qu’ils produisent en les supprimant (i.e. en les enlevant ce qui revient à une tâche de débruitage), ce qui allège sensiblement la charge de calcul et permet un fonctionnement temps réel. Pour ce faire, le dispositif de post-traitement proposé comprend un modèle d’intelligence artificielle qui est spécifiquement entrainé par un premier outil d’entrainement puis ré-entrainé, par entrainement adverse, par un deuxième outil d’entrainement. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le dispositif de post-traitement comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - ledit au moins un codec prédéterminé utilisé pour générer ladite synthèse vocale et ladite base de donnée est le codec MELP, ou encore le codec amélioré MELPe, et est associé à un débit appartenant au groupe comprenant les débits suivants : 600 bits/s ; 1200 bits/s ; 2400 bits/s, ladite base de donnée étant mono-débit ou multi-débits et/ou monolingue ou multilingue ; - ledit premier outil d’entrainement est configuré pour optimiser ledit modèle d’intelligence artificielle en minimisant simultanément quatre fonctions de perte distinctes ; - lesdites quatre fonctions de perte distinctes sont exprimées sous la forme suivante : - , correspondant à la norme L1 de la différence entre le signal vocal d’entrée du vocodeur existant et la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant; - , correspondant à la norme L2 de la différence entre le spectrogramme du signal vocal d’entrée du vocodeur existant et le spectrogramme de la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant; - , la combinaison de la fonction de perte avec des paramètres de spectrogramme d’une liste P prédéterminée de paramètres de spectrogramme ; - , la combinaison de la fonction de perte avec des paramètres de mel-spectrogramme d’une liste Q prédéterminée de paramètres de mel-spectrogramme, où , est la norme L2 de la différence entre le mel-spectrogramme du signal vocal d’entrée du vocodeur existant et le mel-spectrogramme de la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant ; - le deuxième outil d’entrainement est configuré pour mettre en œuvre alternativement deux optimisations distinctes, la première optimisation minimisant à la fois : - lesdites quatre fonctions de perte distinctes associées à ladite première phase d’apprentissage supervisée, et - une première fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec ; la deuxième optimisation, mise en œuvre successivement à ladite première optimisation, minimisant une deuxième fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec ; - ladite base de donnée est préalablement traitée en divisant ladite pluralité de synthèses vocales en deux ensembles : - un ensemble de données d’entrainement lui-même divisé en un nombre prédéterminé de lots de synthèses vocales, - un ensemble de données de validation, ladite deuxième phase d’apprentissage comprenant une pluralité d’itérations, au cours de chaque itération, lesdites deux optimisations distinctes étant appliquées, lot par lot, jusqu’à traitement complet de l’ensemble de données d’entrainement de ladite base de donnée, ledit traitement complet étant réitéré jusqu’à convergence selon un critère de convergence prédéterminé et déterminé en utilisant l’ensemble de données de validation ; - ledit critère de convergence prédéterminé dépend du score PESQ associée à la synthèse vocale corrigée via ledit modèle d’intelligence artificielle ré-entrainé et/ou du résultat desdites fonctions de perte utilisées par ledit module d’entrainement ; - ledit module de projection comprend au moins trois blocs de projection mettant en œuvre trois traitements successifs : - un premier bloc de projection, convolutif, configuré pour prendre en compte à la fois la corrélation selon une dimension temporelle et selon une dimension fréquentielle des données reçues en entrée ; - un deuxième bloc de projection recevant en entrée la sortie du premier bloc, ledit deuxième bloc correspondant à un premier réseau de neurones convolutif temporel propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme ; - un troisième bloc de projection recevant en entrée la sortie du deuxième bloc, le troisième bloc correspondant à une première unité récurrente à porte propre à prendre en compte une corrélation temporelle à long terme ; et dans lequel ledit module de reconstruction, dont l’entrée est connectée à la sortie du module de projection, comprend au moins quatre blocs de reconstructions mettant en œuvre quatre traitements successifs : - un premier bloc de reconstruction correspondant à un deuxième réseau de neurones convolutif temporel propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme ; - un deuxième bloc de reconstruction recevant en entrée la sortie du premier bloc de reconstruction, ledit deuxième bloc de reconstruction correspondant à une deuxième unité récurrente à porte propre à prendre en compte une corrélation temporelle à long terme ; - un troisième bloc de reconstruction recevant en entrée la sortie du deuxième bloc de reconstruction, le troisième bloc de reconstruction correspondant à un troisième réseau de neurones convolutif temporel propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme ; - un quatrième bloc de reconstruction, convolutif, recevant en entrée la sortie du troisième bloc de reconstruction, le quatrième bloc de reconstruction étant configuré pour mettre en œuvre l’opération inverse de celle mise en œuvre par le premier bloc de projection et fournir un changement d’échelle de ladite synthèse vocale reconstruite et corrigée. L’invention concerne également un procédé de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif de post-traitement, ledit procédé comprenant : - la réception de la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant ; et les étapes suivantes mises en œuvre lors d’une phase d’inférence mise en œuvre par un modèle d’intelligence artificielle dudit dispositif de post-traitement préalablement entrainé lors d’une phase d’entrainement préalable, ladite phase d’inférence comprenant : - la projection, via au moins un réseau de neurones, de ladite synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - la reconstruction vocale d’une synthèse vocale corrigée, via au moins un autre réseau de neurones, à partir de ladite projection fournie par ladite étape de projection ; ladite phase d’entrainement préalable dudit modèle d’intelligence artificielle entrainant ledit modèle d’intelligence artificielle à corriger les artefacts de synthèse vocale générés par ledit vocodeur existant, à partir d’une base de donnée comprenant une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant et une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable, ladite phase d’entrainement ladite phase d’entrainement préalable comprenant au moins deux étapes d’entrainement mis en œuvre successivement et correspondant respectivement à - une première phase d’apprentissage supervisée ; et - une deuxième phase d’apprentissage au cours de laquelle ledit modèle d’intelligence artificielle préalablement entrainé lors de la première phase d’apprentissage supervisée est ré-entrainé par entrainement adverse, via au moins un discriminateur . L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant, tel que défini ci-dessus. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est une représentation schématique générale d’un dispositif, selon la présente invention, de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant ; FIG. 2 la FIG. 2 illustre un exemple d’architecture du modèle d’intelligence artificielle du dispositif de post-traitement de la FIG. 1 ; FIG. 3 la FIG. 3 est un organigramme d’un procédé de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant mis en œuvre par le dispositif de post-traitement de la FIG. 1 selon un mode de réalisation. Dans la suite de la description, l’expression « sensiblement égal à » s’entend comme une relation d’égalité à plus ou moins 10%, c’est-à-dire avec une variation d’au plus 10%, de préférence encore comme une relation d’égalité à plus ou moins 5%, c’est-à-dire avec une variation d’au plus 5%. De plus, par la suite, on considère qu’un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Une couche de neurones entièrement connectée est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». La FIG. 1 illustre, de manière générale, une chaine électronique de traitement d’un signal vocal d’entrée x (i.e. signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine) traité par un vocodeur existant 10 délivrant en sortie une synthèse vocale 11 présentant classiquement très souvent des artefacts se traduisant par une baisse de la qualité de la synthèse vocale 11 en sortie du vocodeur existant par rapport au signal vocal d’entrée x. Pour y remédier, il est proposé selon la présente invention, d’ajouter en sortie du vocodeur existant 10 un dispositif de post-traitement 12. Comme cela est visible sur la FIG. 1 , ledit dispositif de post-traitement 12 comprend tout d’abord un module de réception 14 de la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant 10. Autrement dit, le module de réception 14 du dispositif de post-traitement 12 reçoit en entrée le résultat 11 de la synthèse vocale produite par le vocodeur existant 10, un tel résultat 11 présentant classiquement très souvent des artefacts par rapport au signal vocal d’entrée x du vocodeur existant 10. En outre, le dispositif de post-traitement 12 comprend également un modèle d’intelligence artificielle 16 comprenant d’une part un module de projection 18 configuré pour projeter via au moins un réseau de neurones ladite synthèse vocale 11 produite par ledit vocodeur existant 10, dans un espace latent de dimension paramétrable, et d’autre part un module de reconstruction vocale 20 configuré pour reconstruire une synthèse vocale corrigée y, via au moins un autre réseau de neurones, à partir de ladite projection fournie par ledit module de projection. Selon la présente invention, le dispositif de post-traitement 12 comprend également un module d’entrainement 22 dudit modèle d’intelligence artificielle 16. Selon la présente invention ledit module d’entrainement 22 est configuré pour entrainer ledit modèle d’intelligence artificielle 16 à corriger les artefacts de synthèse vocale 11 générés par ledit vocodeur existant 10, à partir d’une base de donnée DB (de l’anglais database ) La base de donnée DB comprend : - une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant, et - une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable. Le module d’entrainement 22 comprend deux outils d’entrainement 24 et 26 mis en œuvre successivement. Plus précisément, le premier outil d’entrainement 24 est configuré pour entrainer ledit modèle d’intelligence artificielle selon une première phase d’apprentissage supervisée par reconstruction de signal, en utilisant notamment ladite base de donnée DB comprenant comme indiqué précédemment à la fois une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant, et une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable. Le deuxième outil d’entrainement 26 est configuré pour ré-entrainer par entrainement adverse, via au moins un discriminateur D, selon une deuxième phase d’apprentissage, ledit modèle d’intelligence artificielle 16 préalablement entrainé et fourni par le premier outil d’entrainement 24. Par exemple, le deuxième outil d’entrainement 26 utilise deux discriminateurs à savoir par exemple un discriminateur multi-échelle MSD (de l’anglais multi-scale discriminator) dont un exemple est décrit dans l’article de J.Kong et al intitulé « HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis » NeurIPS 2020, mais appliqué dans un autre contexte que celui de la présente invention à savoir pour ré-entrainer un modèle d’intelligence artificielle 16 préalablement entrainé via un apprentissage supervisé, et un discriminateur convolutionnel multi-échelle MSCD (de l’anglais multi-scale convolution discriminator) tel qu’introduit dans l’article de W. Li et al. intitulé « Improvi n g Generative Adversarial Network-based Vocoding throgh Multi-scale Convolution » ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing, Volume 22, numéro 9, article n°230, pages 1 à 10. Il est à noter qu’une fois la phase d’apprentissage effectuée, un tel module d’entrainement 22 n’est plus utilisé lors de la phase d’inférence utilisant le modèle d’intelligence artificielle 16 ainsi entrainé. Selon une variante particulière, ledit au moins un codec prédéterminé utilisé par ledit vocodeur existant 10 pour générer ladite synthèse vocale 11 et ladite base de donnée DB est le codec MELP, ou encore le codec amélioré MELPe, et est associé à un débit appartenant au groupe comprenant les débits suivants : - 600 bits/s; - 1200 bits/s; - 2400 bits/s; ladite base de donnée DB étant mono-débit ou multi-débits et/ou monolingue ou multilingue. Autrement dit, le modèle d’intelligence artificielle 16 est propre à être entrainé pour un débit ou pour plusieurs débits à la fois, et pour une seule langue ou plusieurs langues à la fois par exemple français, anglais et arabe, etc. Autrement dit, selon cette variante, le dispositif de post-traitement 12 est spécifiquement configuré pour corriger les artefacts d’une synthèse vocale 11 fournie par un vocodeur MELP existant 10 (selon toutes ces versions (i.e. variantes) existantes tels que les exemples précités MELP 600, MELP 1200, MELPe 1200, MELP 2400, MELPe 2400, etc.). En complément facultatif, ledit premier outil d’entrainement 24 est configuré pour optimiser ledit modèle d’intelligence artificielle 16 en minimisant simultanément quatre fonctions de perte distinctes. Selon une variante spécifique de ce complément facultatif, lesdites quatre fonctions de perte distinctes sont exprimées sous la forme suivante : , correspondant à la norme L1 de la différence entre le signal vocal d’entrée du vocodeur existant 10 et la sortie du modèle d’intelligence artificielle 16 dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant 10; , correspondant à la norme L2 de la différence entre le spectrogramme du signal vocal d’entrée du vocodeur existant 10 et le spectrogramme de la sortie du modèle d’intelligence artificielle 16 dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant 10; - , la combinaison de la fonction de perte avec des paramètres de spectrogramme d’une liste P prédéterminée de paramètres de spectrogramme ; - , la combinaison de la fonction de perte avec des paramètres de mel-spectrogramme d’une liste Q prédéterminée de paramètres de mel-spectrogramme, où , est la norme L2 de la différence entre le mel-spectrogramme du signal vocal d’entrée du vocodeur existant et le mel-spectrogramme de la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant. En complément facultatif, le deuxième outil d’entrainement 26 est configuré pour mettre en œuvre alternativement deux optimisations distinctes, la première optimisation minimisant à la fois : - lesdites quatre fonctions de perte distinctes associées à ladite première phase d’apprentissage supervisée, et - une première fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec ; la deuxième optimisation, mise en œuvre successivement à ladite première optimisation, minimisant une deuxième fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec A noter que lorsque par exemple deux discriminateurs sont utilisés, tel que le discriminateur multi-échelle MSD précité et le discriminateur convolutionnel multi-échelle MSCD précité, ces deux discriminateurs sont utilisés simultanément et la fonction de perte correspond à la moyenne de deux fonctions de perte et qui leur sont respectivement associées telle que , et Plus précisément, ledit au moins un discriminateur est propre à recevoir en entrée le signal vocal d’entrée x (i.e. le signal réel source avec une voix humaine fourni en entrée du vocodeur existant 10) ainsi que la sortie du modèle d’intelligence artificielle 16 préalablement entrainé par le premier outil d’entrainement 24, et la première fonction de perte permet au discriminateur de minimiser la différence entre ces deux signaux tandis que la deuxième fonction de perte permet de trouver les zones où les artefacts, constituant des différences entre le signal vocal d’entrée x et a sortie du modèle d’intelligence artificielle 16, sont présents. Le but du discriminateur est de distinguer le signal réel x du signal y généré par le modèle d’intelligence artificielle 16, avec par exemple, , si le discriminateur détecte le signal y généré par le modèle d’intelligence artificielle 16 et si le discriminateur détecte le signal réel x. La fonction de perte vise à localiser les zones d’artefact, tandis que la fonction de perte vise à tromper le discriminateur et à minimiser les différences dans ces zones localisées via la fonction de perte . Dans l’exemple de la FIG. 1 , le dispositif de post-traitement 12 comprend une unité de traitement d’informations 28 formée par exemple d’une mémoire 30 et d’un processeur 32 associé à la mémoire 30. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module de réception 14, le modèle d’intelligence artificielle 16 et le module d’entrainement 22 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur 32. La mémoire 30 du dispositif de post-traitement 12 est alors apte à stocker un logiciel de réception, un modèle d’intelligence artificielle, et un logiciel d’entrainement. Le processeur 32 est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de réception, le modèle d’intelligence artificielle, le logiciel d’entrainement. En variante non représentée, le module de réception 14, le modèle d’intelligence artificielle 16 et le module d’entrainement 22 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le dispositif de post-traitement 12 est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. La FIG. 2 illustre un exemple d’architecture du modèle d’intelligence artificielle 16 du dispositif de post-traitement 12 de la FIG. 1 . Selon l’exemple de la FIG. 2 , ledit module de projection 18 comprend au moins trois blocs de projection mettant en œuvre trois traitements successifs, à savoir tout d’abord un premier bloc de projection 34, convolutif, configuré pour prendre en compte à la fois la corrélation selon une dimension temporelle et selon une dimension fréquentielle des données reçues en entrée. Le module de projection 18 comprend ensuite un deuxième bloc de projection 36 recevant en entrée la sortie du premier bloc 34, ledit deuxième bloc 36 correspondant à un premier réseau de neurones convolutif temporel TCN (de l’anglais temporal convolutional network ) propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme. Selon un exemple particulier, ce deuxième boc 36 se compose de deux convolutions avec un kernel de taille de 1 × 1 pour changer les dimensions du canal, et d’une convolution dilatée en profondeur (de l’anglais dilated depthwise convolution ) pour exploiter les corrélations temporelles avec une faible complexité. Ce bloc TCN est plus efficace pour explorer le court terme et le moyen terme de l'évolution temporelle. Par « court terme », on entend une prise en compte de l’évolution temporelle avec une distance en échantillons temporels inférieure à vingt, par « moyen terme » on entend une prise en compte de l’évolution temporelle avec une distance en échantillons temporels comprise entre vingt et deux cents, et par « long terme » on entend une prise en compte de l’évolution temporelle avec une distance en échantillons temporels supérieure à deux cents. Le module de projection 18 comprend ensuite un troisième bloc de projection 38 recevant en entrée la sortie du deuxième bloc 36, le troisième bloc 38 correspondant à une première unité récurrente à porte GRU (de l’anglais Gate Recurrent Unit ) propre à prendre en compte une corrélation temporelle à long terme . A titre de variante à l’unité GRU, une couche avec mémoire longue à court terme type LSTM (de l’anglais Long Short Term Memory ) ou encore plus classiquement une couche récurrente RNN (de l’anglais Recurrent Neural Network ) est utilisée. Un tel troisième bloc avec l’unité GRU est cependant avantageuse car n’a que deux portes: une porte de réinitialisation et une porte de mise à jour, par rapport à trois portes de LSTM. Par conséquent, le troisième bloc avec l’unité GRU n'est pas trop complexe et implique moins de paramètres par rapport à l’’utilisation d’une couche avec mémoire longue à court terme type LSTM. Le troisième bloc avec l’unité GRU est très efficace pour explorer le long terme de l'évolution temporelle, ce qui représente une propriété intéressante en complément par rapport au deuxième bloc 36 avec TCN. Autrement dit, la présente invention propose de combiner les TCN et GRU dans le modèle d’intelligence artificielle 16 afin de tire profit de leur complémentarité. Le module de reconstruction 20, dont l’entrée est connectée à la sortie du module de projection 18, comprend, selon l’exemple de la FIG. 2 , au moins quatre blocs de reconstructions mettant en œuvre quatre traitements successifs, à savoir un premier bloc de reconstruction 40 correspondant à un deuxième réseau de neurones convolutif temporel TCN propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme. Le module de reconstruction 20 comprend également un deuxième bloc de reconstruction 42 recevant en entrée la sortie du premier bloc de reconstruction 40, ledit deuxième bloc de reconstruction 42 correspondant à une deuxième unité récurrente à porte GRU propre à prendre en compte une corrélation temporelle à long terme. Le module de reconstruction 20 comprend également un troisième bloc de reconstruction 44 recevant en entrée la sortie du deuxième bloc de reconstruction 42, le troisième bloc de reconstruction 44 correspondant à un troisième réseau de neurones convolutif temporel TCN propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme. Le module de reconstruction 20 comprend également un quatrième bloc de reconstruction 46, convolutif, recevant en entrée la sortie du troisième bloc de reconstruction 44, le quatrième bloc de reconstruction 46 étant configuré pour mettre en œuvre l’opération inverse de celle mise en œuvre par le premier bloc de projection 34 et fournir un changement d’échelle de ladite synthèse vocale reconstruite et corrigée. Avantageusement, le nombre de paramètres associé à la mise en œuvre d’un tel modèle d’intelligence artificielle 16 reste inférieur à deux millions de paramètres ce qui s’avère moins gourmand par rapport aux solutions, précitées en relation avec l‘art antérieur, de vocodage comprenant des capacités d’intelligence artificielle IA, et lui permet alors d’être embarqué (i.e. intégré) au sein de produits de radiocommunications existants, et de fonctionner en temps réel. Un procédé 50 de post-traitement mis en œuvre via ledit dispositif de post-traitement 12 est par la suite expliqué en référence à la FIG. 3 présentant un organigramme des étapes de ce procédé 50. De manière générale, ledit procédé 50 comprend tout d’abord une phase d’entrainement 52 entrainant ledit modèle d’intelligence artificielle, précédemment décrit en relation avec les figures 1 et 2, à corriger les artefacts de synthèse vocale générés par ledit vocodeur existant, à partir de la base de donnée DB comprenant une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant et une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable. Selon une étape 54, lequel ladite base de donnée DB est préalablement traitée en divisant Div ladite pluralité de synthèses vocales en deux ensembles, à savoir un ensemble de données d’entrainement (de l’anglais train dataset ) d’une part, lui-même divisé en un nombre prédéterminé de lots (de l’anglais batch ) de synthèses vocales, et un ensemble de données de validation (de l’anglais valid dataset ). Ladite phase d’entrainement préalable 52 comprend au moins deux étapes d’entrainement 56 et 58 mis en œuvre successivement et correspondant respectivement à une première phase 56 d’apprentissage supervisée E_A 1 , et à une deuxième phase 58 d’apprentissage au cours de laquelle ledit modèle d’intelligence artificielle préalablement entrainé lors de la première phase d’apprentissage supervisée E_A 1 est ré-entrainé par entrainement adverse, via au moins un discriminateur. La première phase 56 d’apprentissage supervisée E_A 1 utilise, pour la supervision, chaque synthèse vocale produite au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par ledit au moins un vocodeur existant et le signal vocal de référence associé utilisé en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite synthèse vocale. Lors de cette première phase 56 d’apprentissage supervisée E_A 1 ledit modèle d’intelligence artificielle 16 est optimisé en minimisant simultanément quatre fonctions de perte distinctes, notamment les fonctions de perte précitées , , et . La deuxième phase d’apprentissage 58 comprend deux étapes 60 et 62 d’optimisations distinctes O 1 et O 2 mise en œuvre alternativement. La première étape 60 d’optimisation O 1 minimisant à la fois : - lesdites quatre fonctions de perte distinctes , , et associées à ladite première phase 56 d’apprentissage supervisée, et - une première fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec . Cette première étape 60 d’optimisation O 1 permet, par rapport à la première phase 56 d’apprentissage supervisée E_A 1 , de continuer à rapprocher la sortie du modèle d’intelligence artificielle 16 du signal vocal d’entrée du vocodeur existant 10, en minimisant lesdites quatre fonctions de perte distinctes , , et tout en minimisant le nombre et la taille des zones différentes entre x et y détectée par le discriminateur grâce à . La deuxième étape 62 d’optimisation O 2 , mise en œuvre successivement à ladite première optimisation O 1 , minimise une deuxième fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec Cette deuxième étape 62 d’optimisation O 2 , va permettre de mettre à jour les poids dudit au moins un discriminateur D pour le renforcer tout en continuant à détecter des zones différentes entre x et y. En complément facultatif, ladite deuxième phase d’apprentissage 58 comprend une pluralité d’itérations I, lesdites deux optimisations distinctes O 1 et O 2 étant appliquées au cours de chaque itération, lot par lot (i.e. batch par batch), jusqu’à traitement complet, appelé époque (de l’anglais epoch ) de l’ensemble de données d’entrainement de ladite base de donnée DB.. A chaque itération, lot par lot (i.e. batch par batch) les poids du modèle d’intelligence artificielle sont mis à jour. Ledit traitement complet est lui-même réitéré, époque par époque, jusqu’à convergence selon un critère de convergence prédéterminé, évalué (i.e. déterminé), à chaque époque (de l’anglais epoch ), en utilisant l’ensemble de données de validation. Selon un aspect facultatif de ce complément facultatif, ledit critère de convergence prédéterminé dépend du score PESQ (i ;e. la métrique d’évaluation perceptive de la qualité vocale de l’anglais Perceptual Evaluation of Speech Quality ) associée à la synthèse vocale corrigée via ledit modèle d’intelligence artificielle réentrainé et/ou du résultat desdites fonctions de perte , , et utilisées par ledit module d’entrainement. Autrement dit, à chaque époque (de l’anglais epoch ), le score PESQ et/ou le résultat desdites fonctions de perte , , et utilisées par ledit module d’entrainement est déterminé, et en cas d’amélioration par rapport à l’époque précédente, ladite deuxième phase d’apprentissage 58 est réitérée, lot par lot, lors d’une époque suivante. Dans le cas contraire (i.e. absence d’amélioration), la phase d’entrainement 52 est arrêtée et fournit un modèle d’intelligence artificielle entrainé M_E. Une fois le modèle d’intelligence artificielle entrainé M_E obtenu à l’issue de la phase d’entrainement 52, le procédé 50 comprend, en temps réel, une étape 64 de réception R de la synthèse vocale E produite, notamment en temps réel, par ledit vocodeur existant. Puis le procédé 50 comprend une phase d’inférence 66 utilisant le modèle 16 d’intelligence artificielle entrainé M_E, et comprenant au moins une étape 68 de projection P, via au moins un réseau de neurones dudit module de projection 18 du modèle d’intelligence artificielle entrainé M_E, de ladite synthèse vocale E produite par ledit vocodeur existant dans un espace latent de dimension paramétrable, puis au moins une étape 70 de reconstruction vocale RV d’une synthèse vocale corrigée, via au moins un autre réseau de neurones du module de reconstruction vocale 20 du modèle d’intelligence artificielle entrainé M_E, à partir de ladite projection dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ladite étape de projection. Selon un aspect non représenté, ladite synthèse vocale E utilisée en phase d’inférence 66 est propre à être intégrée ensuite à la base de donnée DB, notamment dans l’ensemble de données de validation, pour ré-entrainer ultérieurement (hors ligne de l’anglais offline) ledit modèle d’intelligence artificielle. Autrement dit, le modèle d’intelligence artificielle est propre à être amélioré en continu via l’alternance de la phase d’entrainement 52 et d’au moins une phase d’inférence 66, les synthèses vocales E reçues lors de phases d’inférence 66 successives étant propres à être intégrées à la base de donnée DB pour entrainement ultérieur. L’homme du métier comprendra que l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits, ni aux exemples particuliers de la description, les modes de réalisation et les variantes mentionnées ci-dessus étant propres à être combinés entre eux pour générer de nouveaux modes de réalisation de l’invention. La présente invention permet ainsi de proposer un « correcteur » par post-traitement de la sortie de vocodeur existant. Par exemple, le résultat de correction obtenu sur le MELP 600 et MELP 1200 est substantiel, avec notamment une augmentation du score PESQ (i.e. de la métrique PESQ) de 0 à 10% pour le MELP 600, le MELP 1200 ou encore le MELP 2400 un gain de 6dB en portée, tout en permettant par ailleurs plus de conférences en parallèle. Autrement dit, la présente invention permet d’améliorer la synthèse produite par un vocodeur existant, par exemple le vocodeur MELP avec une marge importante d’amélioration de la qualité de l’audio. Cette solution est par ailleurs propre à être embarquées au sein de produits de radiocommunications et avantageusement son exécution est propre à être mise en œuvre en temps réel et à très faible latence. Cette solution ouvre une nouvelle direction de l’amélioration du MELP qui est un codage populaire avec beaucoup d’applications dans des. La solution proposée permet d’avoir une meilleure qualité de l’audio par rapport au MELP, avec une amélioration importante du nombre de paramètres et du temps de calcul par rapport aux solutions de vocodage comprenant des capacités d’intelligence artificielle IA (qui mettent en œuvre globalement un vocodage et non une correction d’un vocodage existant). Dispositif de post-traitement (12) de la synthèse vocale (11) produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant (10), ledit dispositif de post-traitement (12) comprenant : - un module de réception (14) de la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant ; - un modèle d’intelligence artificielle (16) comprenant : - un module de projection (18) configuré pour projeter via au moins un réseau de neurones ladite synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un module de reconstruction vocale (20) configuré pour reconstruire une synthèse vocale corrigée, via au moins un autre réseau de neurones, à partir de ladite projection fournie par ledit module de projection ; - un module d’entrainement (22) dudit modèle d’intelligence artificielle ; ledit dispositif de post-traitement étant caractérisé en ce que ledit module d’entrainement est configuré pour entrainer ledit modèle d’intelligence artificielle à corriger les artefacts de synthèse vocale générés par ledit vocodeur existant, à partir d’une base de donnée (DB) comprenant une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant et une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable, ledit module d’entrainement (22) comprenant deux outils d’entrainement mis en œuvre successivement : - le premier outil d’entrainement (24) étant configuré pour entrainer ledit modèle d’intelligence artificielle (16) selon une première phase d’apprentissage supervisée ; - le deuxième outil d’entrainement (26) étant configuré pour ré-entrainer par entrainement adverse, via au moins un discriminateur (D), selon une deuxième phase d’apprentissage, ledit modèle d’intelligence artificielle préalablement entrainé et fourni par le premier outil d’entrainement. Dispositif (12) selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un codec prédéterminé utilisé pour générer ladite synthèse vocale et ladite base de donnée est le codec MELP, ou encore le codec amélioré MELPe, et est associé à un débit appartenant au groupe comprenant les débits suivants : 600 bits/s ; 1200 bits/s ; 2400 bits/s, ladite base de donnée étant mono-débit ou multi-débits et/ou monolingue ou multilingue. Dispositif (12) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit premier outil d’entrainement (24) est configuré pour optimiser ledit modèle d’intelligence artificielle (16) en minimisant simultanément quatre fonctions de perte distinctes. Dispositif (12) selon la revendication 3, dans lequel lesdites quatre fonctions de perte distinctes sont exprimées sous la forme suivante : , correspondant à la norme L1 de la différence entre le signal vocal d’entrée du vocodeur existant et la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant; , correspondant à la norme L2 de la différence entre le spectrogramme du signal vocal d’entrée du vocodeur existant et le spectrogramme de la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant; - , la combinaison de la fonction de perte avec des paramètres de spectrogramme d’une liste P prédéterminée de paramètres de spectrogramme ; - , la combinaison de la fonction de perte avec des paramètres de mel-spectrogramme d’une liste Q prédéterminée de paramètres de mel-spectrogramme, où , est la norme L2 de la différence entre le mel-spectrogramme du signal vocal d’entrée du vocodeur existant et le mel-spectrogramme de la sortie du modèle d’intelligence artificielle dont l’entrée est connectée à la sortie dudit vocodeur existant. Dispositif (12) selon la revendication 4, dans lequel le deuxième outil d’entrainement (26) est configuré pour mettre en œuvre alternativement deux optimisations distinctes, la première optimisation minimisant à la fois : - lesdites quatre fonctions de perte distinctes associées à ladite première phase d’apprentissage supervisée, et - une première fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec ; la deuxième optimisation, mise en œuvre successivement à ladite première optimisation, minimisant une deuxième fonction de perte associée à ladite deuxième phase d’apprentissage par entrainement adverse, via ledit au moins un discriminateur D, avec . Dispositif selon la revendication 5, dans lequel ladite base de donnée est préalablement traitée en divisant ladite pluralité de synthèses vocales en deux ensembles : - un ensemble de données d’entrainement lui-même divisé en un nombre prédéterminé de lots de synthèses vocales, - un ensemble de données de validation, ladite deuxième phase d’apprentissage comprenant une pluralité d’itérations, au cours de chaque itération, lesdites deux optimisations distinctes étant appliquées, lot par lot, jusqu’à traitement complet de l’ensemble de données d’entrainement de ladite base de donnée, ledit traitement complet étant réitéré jusqu’à convergence selon un critère de convergence prédéterminé et déterminé en utilisant l’ensemble de données de validation. Dispositif selon la revendication 6, dans lequel ledit critère de convergence prédéterminé dépend du score PESQ associée à la synthèse vocale corrigée via ledit modèle d’intelligence artificielle ré-entrainé et/ou du résultat desdites fonctions de perte utilisées par ledit module d’entrainement. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel ledit module de projection comprend au moins trois blocs de projection mettant en œuvre trois traitements successifs : - un premier bloc de projection (34), convolutif, configuré pour prendre en compte à la fois la corrélation selon une dimension temporelle et selon une dimension fréquentielle des données reçues en entrée ; - un deuxième bloc de projection (36) recevant en entrée la sortie du premier bloc, ledit deuxième bloc correspondant à un premier réseau de neurones convolutif temporel propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme ; - un troisième bloc de projection (38) recevant en entrée la sortie du deuxième bloc, le troisième bloc correspondant à une première unité récurrente à porte propre à prendre en compte une corrélation temporelle à long terme ; et dans lequel ledit module de reconstruction (20), dont l’entrée est connectée à la sortie du module de projection (18), comprend au moins quatre blocs de reconstructions mettant en œuvre quatre traitements successifs : - un premier bloc de reconstruction (40) correspondant à un deuxième réseau de neurones convolutif temporel propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme ; - un deuxième bloc de reconstruction (42) recevant en entrée la sortie du premier bloc de reconstruction (40), ledit deuxième bloc de reconstruction (42) correspondant à une deuxième unité récurrente à porte propre à prendre en compte une corrélation temporelle à long terme ; - un troisième bloc de reconstruction (44) recevant en entrée la sortie du deuxième bloc de reconstruction (42), le troisième bloc de reconstruction (44) correspondant à un troisième réseau de neurones convolutif temporel propre à prendre en compte une corrélation temporelle à court et moyen terme ; - un quatrième bloc (46) de reconstruction, convolutif, recevant en entrée la sortie du troisième bloc de reconstruction (44), le quatrième bloc de reconstruction (46) étant configuré pour mettre en œuvre l’opération inverse de celle mise en œuvre par le premier bloc de projection (34) et fournir un changement d’échelle de ladite synthèse vocale reconstruite et corrigée. Procédé (50) de post-traitement de la synthèse vocale produite au moyen d’un codec prédéterminé par un vocodeur existant, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif de post-traitement selon l’une quelconque des revendications précédentes, ledit procédé comprenant : - la réception (64) de la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant ; et les étapes suivantes mises en œuvre lors d’une phase d’inférence (66) mise en œuvre par un modèle d’intelligence artificielle dudit dispositif de post-traitement préalablement entrainé lors d’une phase d’entrainement (52) préalable, ladite phase d’inférence (66) comprenant : - la projection (68), via au moins un réseau de neurones, de ladite synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - la reconstruction vocale (70) d’une synthèse vocale corrigée, via au moins un autre réseau de neurones, à partir de ladite projection fournie par ladite étape de projection ; ladite phase d’entrainement (52) préalable dudit modèle d’intelligence artificielle entrainant ledit modèle d’intelligence artificielle à corriger les artefacts de synthèse vocale générés par ledit vocodeur existant, à partir d’une base de donnée (DB) comprenant une pluralité de synthèses vocales produites au préalable, au moyen d’au moins un codec prédéterminé, par au moins un vocodeur existant et une pluralité de signaux vocaux de référence utilisés en entrée par ledit au moins un vocodeur existant pour produire ladite pluralité de synthèses vocales produites au préalable, ladite phase d’entrainement ladite phase d’entrainement (52) préalable comprenant au moins deux étapes d’entrainement mis en œuvre successivement et correspondant respectivement à - une première phase d’apprentissage supervisée (56) ; et - une deuxième phase d’apprentissage (58) au cours de laquelle ledit modèle d’intelligence artificielle préalablement entrainé lors de la première phase d’apprentissage supervisée est ré-entrainé par entrainement adverse, via au moins un discriminateur. Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon la revendication 9.