Brevet FR3160041A1 — publié le 20250912

Dispositif et procédé d’amélioration 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 d’amélioration de la synthèse vocale d’un vocodeur existant, comprenant : - un module de réception des paramètres caractérisant la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant ; - au moins un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) comprenant: - un module de projection (12), via un premier réseau de neurones, desdits paramètres dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un générateur (14) de signal harmonique générant, via un deuxième réseau de neurones, un signal représentatif des harmoniques associées auxdits paramètres; - un module de synthèse vocal (16), via un troisième réseau de neurones, à partir de la projection, et dudit signal représentatif des harmoniques; ledit synthétiseur vocal étant entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisée. Figure : Figure 1 Dispositif et procédé d’amélioration 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 d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant. La présente invention concerne également un procédé d’amélioration 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 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-de coder ) 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 1200 correspondant à un codec MELP avec un débit de 1200 bits/s. Les codecs sont généralement optimisés pour fonctionner selon une modélisation précise (par exemple LPC (de l’anglais Linear Predictive Coder , MELP) 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). 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.Par ailleurs, avec ces solutions bas débit classiques, une perte de transmission de trame s’accompagne par une coupure lors du décodage de la communication. Le but de l’invention est alors d’améliorer la qualité sonore et d’étendre la robustesse 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 MELPe 1200 précité tout en restant interopérable avec les vocodeurs existants. A cet effet, l’invention a pour objet dispositif d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant, ledit dispositif comprenant : - un module de réception des paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant ; - au moins un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle comprenant au moins : - un module de projection configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel, lesdits paramètres, ou des paramètres dérivés desdits paramètres, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un générateur de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones, un signal représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception; - un module de synthèse vocal configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception et fourni par ledit générateur ; ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle étant préalablement entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisée en utilisant des synthèses vocales d’entrainement produites au moyen dudit codec prédéterminé. A noter que par « amélioration », on entend une meilleure perception de la qualité de la voix transmise mais aussi une meilleure robustesse aux coupures de transmissions (i.e. pertes de trames). Le dispositif d’amélioration selon la présente invention est avantageux, car il propose d’utiliser un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle pour améliorer la synthèse vocale d’un vocodeur déjà existant. Le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle IA du dispositif d’amélioration selon la présente invention est avantageux car contrairement aux architectures source-filtre (de l’anglais source-filter ) neuronaux de la littérature, l’utilisation de réseaux de neurones récurrents monodirectionnels compatibles avec une utilisation temps réel, c’est-à-dire avec une latence inférieure à 50ms. En outre, le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle selon la présente invention est configuré pour fournir une solution de synthèse vocale frugale, car il est basé sur une architecture peu gourmande en donnée. En effet, le modèle source-filtre est certes un modèle classique de décomposition de la voix en composantes source et filtre(s), toutefois l’utilisation de ce modèle, dopée aux réseaux de neurones « modernes » récurrents monodirectionnels (i.e. propres à restituer la causalité) permet d’offrir un cadre propice à la modélisation de la voix. Un tel « dopage par intelligence artificielle » entraine une meilleure reconstruction de la voix avec un coût en mémoire et en calcul moindre. Le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle IA selon la présente invention présente l’avantage d’apprendre de façon optimale l’exploitation des données en entrée, à savoir les paramètres fournis par un vocodeur existant, pour accomplir sa tâche, c’est-à-dire la restitution de la communication vocale. Pour ce faire, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle du dispositif d’amélioration proposé est spécialisé dans un mode de fonctionnement après une phase dite d’apprentissage supervisée où ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle IA est entrainé à partir d’un train binaire d’un codec bas débit. Un tel entrainement préalable, permet ensuite, lors de la phase d’inférence, une amélioration significative de la qualité du résultat fourni à l’origine par le codec bas débit. Plus précisément, le réseau de neurones n’utilise pas ici le train binaire directement mais les paramètres du modèle préalablement reconstruits à partir du train binaire (étape de déquantification) ou même d’autres paramètres dérivés des paramètres du modèle (en remplacement ou en complément de ceux-ci). Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le dispositif d’amélioration comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le module de réception comprend un outil d’identification dudit codec prédéterminé en analysant la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant, ledit outil d’identification étant en outre configuré pour sélectionner, parmi une pluralité de synthétiseurs vocaux avec intelligence artificielle préalablement entrainés et associés respectivement à des codecs distincts, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle correspondant audit codec prédéterminé identifié ; - le module de réception comprend un outil d’interpolation configuré pour interpoler linéairement lesdits paramètres et fournir en entrée dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle des paramètres interpolés compatibles avec ledit module de synthèse vocal ; - ledit signal généré par le générateur et représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception est une somme pondérée du signal correspondant au pitch associé auxdits paramètres reçus et de ses harmoniques, ladite pondération étant apprise au préalable par ledit deuxième réseau de neurones ; - un bruit blanc est ajouté à ladite somme pondérée ; - le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle comprend en outre un module d’entrainement adverse comprenant deux discriminateurs configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs étant entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs ; - l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences ; - le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle comprend en outre : - un module de reconstitution configuré pour reconstituer des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou - un module d’extension de bande configuré pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception. L’invention concerne également un procédé d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif d’amélioration tel que précédemment décrit, ledit procédé comprenant : - la réception de la des paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant ; et les étapes suivantes mises en œuvre lors d’une phase d’inférence par un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle dudit dispositif d’amélioration, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle étant préalablement entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisée en utilisant des paramètres d’entrainement caractérisant chaque trame de synthèses vocales propres à être produites au moyen dudit codec prédéterminé : - projection, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle, des paramètres reçus via ledit module de réception ou des paramètres dérivés desdits paramètres, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - génération, via un deuxième réseau de neurones dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle, d’un signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception ; - synthèse vocale, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, d’une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception et fourni par le générateur du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle dudit dispositif d’amélioration. 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 synthèse vocale, 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 d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant selon la présente invention ; FIG. 2 la FIG. 2 illustre l’utilisation du dispositif d’amélioration de la FIG. 1 ; FIG. 3 la FIG. 3 illustre un exemple d’architecture du dispositif d’amélioration de la FIG. 1 ; FIG. 4 la FIG. 4 illustre la mise en œuvre d’un module optionnel du dispositif d’amélioration de la FIG. 1 lors de sa phase d’entrainement ; FIG. 5 la FIG. 5 est un organigramme d’un procédé d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant mis en œuvre par le dispositif d’amélioration 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 ». Le dispositif électronique d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant est illustré sur la FIG. 1 . Un tel vocodeur existant produit classiquement un modèle paramétrique du signal de parole avec d’une part un module d’analyse mettant en œuvre l’extraction des paramètres et d’autre part un module de synthèse mettant en œuvre la reconstruction du signal à partir des paramètres extraits. Par codec, on entend la combinaison d’un codeur et d’un décodeur (i.e. codeur + décodeur), le codeur comprenant pour sa part un module d’analyse et un module de quantification des paramètres issus de l’analyse, le décodeur étant propre à effectuer la déquantification (i.e. la restitution des paramètres à partir du train binaire) puis la synthèse vocale en tant que telle. Le dispositif électronique d’amélioration de la synthèse vocale est localisé en sortie du module de déquantification du vocodeur existant (i.e. classique tel qu’un vocodeur MELP 1200), c’est-à-dire après le module de déquantification du décodeur du codec classiquement configuré pour déquantifier (i.e. restituer les paramètres à partir du train binaire). Autrement dit, le dispositif électronique d’amélioration de la synthèse vocale selon la présente invention utilise en entrée les paramètres S V issus de la déquantification du vocodeur existant et/ou des paramètres dérivés de ces derniers, et vient remplacer le module de synthèse pré-existant du vocodeur existant. Ainsi, le modèle de synthèse du vocodeur existant n’est plus utilisé mais remplacé par le synthétiseur vocal 10 décrit ci-après qui utilise en entrée les paramètres issus de la déquantification du vocodeur 200 existant et/ou des paramètres dérivés de ces derniers. Un tel dispositif électronique d’amélioration de la synthèse vocale comprend tout d’abord un module de réception des paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant . Un exemple d’architecture de ce module de réception 110 est notamment décrit par la suite en relation avec la FIG. 3 . En option, le module de réception 110 comprend un outil d’identification dudit codec prédéterminé, l’outil d’identification étant configuré pour déterminer ledit codec prédéterminé en analysant les paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant. De plus, ledit outil d’identification optionnel est en outre configuré pour sélectionner, parmi une pluralité, non représentée, de synthétiseurs vocaux avec intelligence artificielle préalablement entrainés et associés respectivement à des codecs distincts, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 correspondant audit codec prédéterminé identifié. Plus précisément, le module de réception 110 est configuré à un instant donné pour fonctionner avec un codeur de parole (il y a une négociation entre l’émetteur et le récepteur pour utiliser un codeur commun). En réception, l’information est donc disponible et le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle préalablement entrainé et adapté peut être sélectionné ou configuré (par exemple même topologie de réseau mais poids différents pour un schéma de quantification différents mais un modèle paramétrique identique) à partir de cette information. Autrement dit, un tel outil d’identification permet d’adapter le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle à utiliser par la suite, en fonction du train binaire reçu qu’il a utilisé pour identifier le codec utilisé par le vocodeur existant dont la synthèse vocale est à améliorer selon la présente invention. Ainsi, l’outil d’identification est propre à mettre en œuvre une phase d’identification du codec utilisé par le vocodeur existant pour basculer ensuite sur le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 adapté au paramètres S V reçus, notamment lorsque le dispositif d’amélioration comprend au préalable une pluralité de synthétiseurs vocaux avec intelligence artificielle préalablement entrainés et associés respectivement à des codecs distincts. Ainsi, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 sélectionné a été préalablement entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisée en utilisant des synthèses vocales d’entrainement produites au moyen dudit codec prédéterminé identifié. Autrement dit, un entrainement supervisé adapté au cas d’usage est mis en œuvre en exploitant les paramètres encodés par le codec du vocodeur existant dont on souhaite améliorer la synthèse vocale. Selon une autre variante, le module de réception 110 ne comprend pas d’outil d’identification, et le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 est directement adapté au vocodeur existant, à savoir qu’il a été préalablement entrainé avec des synthèses vocales d’entrainement produites au moyen du codec prédéterminé du vocodeur existant, par exemple au moyen d’un train binaire MELPe 1200 permettant de garantir la condition d’interopérabilité avec un vocodeur existant MELPe 1200. Une fois entrainé le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 reçoit donc, via son module de réception 110, en entrée les paramètres décodés courant fournis par le décodeur du vocodeur existant MELPe 1200. Comme cela est visible sur cette FIG. 1 , le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 comprend un module de projection 12 configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 , des paramètres caractérisant chaque trame de ladite synthèse vocale propre à être produite par le vocodeur existant, reçus via ledit module de réception, dans un espace latent (de l’anglais embedding ) de dimension paramétrable. Les paramètres en entrée du réseau récurrent monodirectionnel RN 1 peuvent être les paramètres du codeur utilisé du vocodeur existant ou bien être remplacés ou complétés par des paramètres obtenus par transformation des paramètres initiaux. Par exemple pour le MELP, les paramètres caractérisant l’enveloppe spectrale du signal de parole sont les paramètres LSF (de l’anglais Line Spectral Frequencies ) directement associés au modèle LPC. Ces paramètres peuvent être utilisés en entrée du réseau récurrent monodirectionnel RN 1 ou bien remplacés par d’autres paramètres comme : les coefficients cepstraux (LPCC de l’anglais Linear Prediction Ceptral Coefficients ) ou bien des coefficients log-spectraux obtenus par transformée DCT (de l'anglais : Discrete Cosine Transform ) des coefficients cepstraux. Ces transformations peuvent permettre d’exploiter des propriétés d’orthogonalisation ou bien une meilleure résolution en augmentant le nombre de paramètres (par exemple dix coefficients LSF, dix-huit coefficients LPCC, soixante-quatre coefficients spectraux, etc.). Les coefficients LPCC sont obtenus par transformation des coefficients de prédiction linéaire (modèle LPC). Les relations de passage entre les coefficients LSF, les coefficients de prédiction linéaire et les coefficients LPCC sont établies et connues dans le domaine du traitement de la parole. Un tel module de projection 12 est également appelé encodeur du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10, et est donc propre à « plonger » les paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant et reçus via ledit module de réception 110 dans un espace latent (i.e. un espace vectoriel) de dimension paramétrable, par exemple de taille égale à 128 (i.e. pouvant comprendre 128 composantes). Le réseau de neurones RN 1 , préalablement entrainé comme on le verra par la suite, prend en charge la projection non linéaire desdits paramètres dans l’espace latent contenant potentiellement plus d’information que les paramètres puisque des relations temporelles peuvent y être incorporées grâce à la nature récurrente et monodirectionnelle du réseau de neurones RN 1 . Les paramètres propres à être pris en charge par ledit module de projection 12 sont des paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant et reçus via ledit module de réception 110. La nature de ces paramètres est imposée par le vocodeur existant. Comme illustré par la FIG. 1 , le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 comprend en outre un générateur 14 de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones RN 2 , un signal représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110. En complément facultatif, un tel générateur de signal harmonique 14 est configuré pour générer ledit signal représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 qui est une somme pondérée du signal correspondant au pitch associé à ladite synthèse vocale associée elle-même auxdits paramètres reçus et de ses harmoniques, ladite pondération étant apprise au préalable par ledit deuxième réseau de neurones. Selon une variante de ce complément facultatif, un bruit blanc est ajouté à ladite somme pondérée. Autrement dit, ledit générateur de signal harmonique 14 est configuré pour produire un signal composé d’un signal sinusoïdal au pitch associé à ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus et de ses harmoniques. Le signal en sortie de ce générateur 14 est une somme pondérée du pitch associé à ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus et de ses harmoniques. La pondération est apprise par le deuxième réseau de neurones RN 2 lors d’une phase d’entrainement préalable. Un bruit blanc est ajouté à ce signal harmonique pour servir de base aux composantes stochastiques de la voix. Les trames non-voisées ou ne contenant pas de voix ne sont composées que d’un bruit blanc sans composante harmonique. Selon une architecture de synthétiseur vocal selon le modèle connu « source-filtre », la sortie générée par le générateur de signal harmonique 14 joue le rôle de la partie « source » de cette architecture « source-filtre ». Comme illustré par la FIG. 1 , le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 comprend en outre un module de synthèse vocal 16 configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 , une voix encodée (associée à la voix humaine du locuteur ayant produit un signal sonore en entrée du vocodeur existant) à partir de : - la projection desdits paramètres projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection 12, et - dudit signal représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 et fourni par ledit générateur 14. Un tel module de synthèse vocal 16 est également appelé décodeur du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10, et comme les éléments précédents 12 et 14 du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 est également basé sur une architecture de réseau de neurones récurrent. Un tel module de synthèse vocal 16 a donc pour entrées la sortie du modèle de projection 12 et la sortie du générateur de signal harmonique 14. Le modèle de projection 12 et le générateur de signal harmonique 14 sont propres à fonctionner en parallèle ou successivement selon un ordre quelconque, du moment que la sortie du modèle de projection 12 et la sortie du générateur de signal harmonique 14 associées à une même trame de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 sont traitées simultanément par ledit module de synthèse vocal 16. Selon une architecture de synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 selon le modèle connu « source-filtre », le module de synthèse vocal 16 joue le rôle de la partie « filtre » de cette architecture « source-filtre ». Ainsi, contrairement aux architectures source-filtre neuronales selon l’état de la technique actuel, l’utilisation de réseaux de neurones récurrents monodirectionnels proposé selon la présente invention permet de fonctionner en temps réel. Par exemple, le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 selon la présente invention est propre à fonctionner avec ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 décomposée au préalable en trames de 40ms avec une zone tampon d’anticipation (de l’anglais look ahead ) de 40ms, essentiellement due à l’extraction des paramètres en entrée du module de projection 12 (i.e. de l’encodeur). En complément facultatif, tel que représenté en pointillés, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 comprend en outre un module 18 d’entrainement adverse comprenant deux discriminateurs D 1 et D 2 configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs D 1 et D 2 étant entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs D 1 et D 2 . Il est à noter qu’une fois la phase d’apprentissage effectué, un tel module d’entrainement adverse 18 n’est plus utilisé lors de la phase d’inférence utilisant le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 ainsi entrainé au préalable de manière adverse. Selon une variante avantageuse de ce complément facultatif, l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences. Autrement dit, les deux discriminateurs D 1 et D 2 sont entrainés en même temps que le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 à différencier les signaux réels des signaux synthétisés par le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 en créant un jeu à somme nulle où les discriminateurs D 1 et D 2 essaient de différentier les signaux créés par le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 des signaux originaux et où le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 est entrainé pour duper les deux discriminateurs D 1 et D 2 . Un tel jeu à somme nulle permet d’équilibrer le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 résultant dudit entrainement adverse, et l’utilisation de deux discriminateurs, sensibles à des informations basses et hautes fréquences, permet au synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 de corriger ses défauts sur des plages de fréquences étendues, et est particulièrement efficace pour enlever les artefacts métalliques de la voix synthétisée via le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10. Par exemple, les deux discriminateurs correspondent aux discriminateurs D 1 et D 2 décrits dans l’article de J.Kong et al intitulé « HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis » NeurIPS 2020, mais appliqués dans un autre contexte, sans mise en œuvre combinée d’une architecture de synthétiseur vocal selon un modèle source-filtre et du jeu à somme nulle selon la présente invention où lesdits discriminateurs D 1 et D 2 sont entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 étant entraîné à duper lesdits discriminateurs D 1 et D 2 . L’entrainement adversaire mis en œuvre via ledit module optionnel d’entrainement adverse 18 est davantage décrit par la suite en relation avec la FIG. 4 . Un tel module facultatif d’entrainement adverse 18 permet donc d’améliorer la qualité de synthèse. En complément facultatif, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 comprend en outre un module 20 de reconstitution configuré pour reconstituer (de l’anglais inpainting ) des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou un module d’extension de bande 22 configuré pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110. Le module optionnel 20 de reconstitution permet d’améliorer la transmission globale du signal synthétisé via ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 en compensant les microcoupures qui surviendraient sans sa mise en œuvre du fait de trame(s) manquante(s), tandis que le module optionnel d’extension de bande 22 permet d’augmenter la fréquence d’échantillonnage en sortie, par exemple pour prédire les informations manquantes (entre 4 et 8 kHz par exemple pour un passage d’une fréquence d’échantillonnage de 8 à 16 kHz). En complément facultatif, au moins un desdits réseaux de neurones dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10, par exemple le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 du module de projection 12 ou encore le deuxième réseau de neurones RN 2 , est également configuré pour extraire les biomarqueurs vocaux du locuteur d’origine ayant généré ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110, après avoir été préalablement entrainé à cette finalité de manière supervisée. En variante non représentée, le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 est également propre à comprendre optionnellement un autre réseau de neurones dédié à l’extraction biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 après avoir été préalablement entrainé à cette finalité de manière supervisée. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 comprend une unité de traitement d’informations 26 formée par exemple d’une mémoire 28 et d’un processeur 30 associé à la mémoire 28. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module de projection 12, le générateur 14 et le module de synthèse vocal 16, ainsi qu’en complément facultatif le module d’entrainement adverse 18, le module de reconstitution 20 et le module d’extension de bande 22 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur 30. La mémoire 28 du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 est alors apte à stocker un logiciel de projection, un logiciel de génération de signal harmonique, et un logiciel de synthèse vocale, ainsi qu’en complément facultatif un logiciel d’entrainement adverse, un logiciel de reconstitution, un logiciel d’extension de bande. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de projection, le logiciel de génération de signal harmonique, et le logiciel de synthèse vocale, ainsi qu’en complément facultatif le logiciel d’entrainement adverse, le logiciel de reconstitution, le logiciel d’extension de bande. En variante non représentée, le module de projection 12, le générateur 14 et le module de synthèse vocal 16, ainsi qu’en complément facultatif le module d’entrainement adverse 18, le module de reconstitution 20 et le module d’extension de bande 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 synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 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 l’utilisation 32 du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 de la FIG. 1 . Selon cette utilisation, un locuteur 34 produit tout d’abord un signal sonore 36 comprenant sa propre voix humaine. Un tel signal sonore 36 est ensuite transmis en entrée du vocodeur existant. Le vocodeur existant est configuré pour extraire du signal sonore 36 les paramètres conformes au codec qu’il utilise, mettre en œuvre une quantification et une déquantification fournissant les paramètres décodés 39 en entrée du dispositif d’amélioration de la synthèse vocale. La nature de ces paramètres 39 est imposée par le vocodeur existant. Ces paramètres 39 sont fournis en entrée du module de projection 40 (correspondant au module de projection 12 de la FIG. 2 ) qui comprend le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 configuré pour lesdits paramètres dans un espace latent de dimension paramétrable. En parallèle, les paramètres décodés 39 reçus via ledit module de réception 110 sont fournis en entrée du générateur 42 de signal harmonique (correspondant au générateur 14 de la FIG. 1 ), ledit générateur 42 fournissant en sortie un signal 44 représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110. Ledit signal 44 représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 ainsi que le résultat fourni par le module de projection 40 sont associés à la même trame de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception 110 et fournis simultanément en entrée du synthétiseur vocal 46 configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 , une voix encodée 48 associée aux paramètres décodés 39 reçus via ledit module de réception 110 du dispositif d’amélioration de la synthèse vocale. La FIG. 3 illustre un exemple d’architecture du dispositif 100 d’amélioration de la synthèse vocale. Selon cet exemple, le dispositif 100 d’amélioration de la synthèse vocale reçoit en entrée des paramètres Sv caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par un vocodeur existant, pour lequel son propre synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 a été préalablement entrainé. Par exemple, le vocodeur existant est de type MELPe 1200 (ou encore de type MELPe 2400, etc.) et fourni un train binaire MELPe 1200 (respectivement MELPe 2400). Le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 a été préalablement entrainé avec des paramètres acoustiques dérivés de ce type de train binaire MELPe 1200 (respectivement MELPe 2400) afin de garantir la condition d’interopérabilité avec le vocodeur existant 200 de type MELPe 1200 (respectivement MELPe 2400). Le MELP 2400 utilise un schéma de quantification sur une trame de 54 bits et durée 22.5 ms, Le MELP 1200 utilise un schéma de quantification sur une « super-trame » composée de trois trames consécutives = 3 x 22.5 ms = 67.5 ms. Le schéma de quantification permet d’exploiter la redondance d’information et de réduire le débit à 81 bits / supertrame. Le module de réception 110 reçoit donc en entrée des paramètres Sv comprenant, selon un exemple, les paramètres décodés du MELPe 1200. En complément facultatif, le module de réception 110 comprend un outil d’interpolation configuré pour interpoler linéairement les paramètres reçus et fournir en entrée dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 des paramètres interpolés compatibles avec ledit module de synthèse vocal 16. Autrement dit, si le vocodeur existant utilise une durée de trame inadaptée au synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 du dispositif 100 d’amélioration, les paramètres issus du vocodeur existant sont interpolés pour être synchrones du module de synthèse vocal 16 du synthétiseur vocal IA 10. Optionnellement, un changement d’espace paramétrique est également appliqué. Il est ainsi possible d’interpoler temporellement les paramètres en entrée du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 pour adapter le rythme de fonctionnement du réseau (souvent pour augmenter le rythme de la synthèse : par exemple de 22.5 ms à 10 ms). L’interpolation peut être réalisée de manière linéaire (par exemple au niveau des coefficients LSF qui ont des bonnes propriétés d’interpolation, et qui peuvent être utilisés via des transformations successives de LSF à LPCC, puis de LPCC à coefficients spectraux, les relations de passage entre les coefficients LSF, les coefficients de prédiction linéaire et les coefficients LPCC étant établies et connues dans le domaine du traitement de la parole. Ainsi, optionnellement interpolés, sont extraits les paramètres décodés du vocodeur existant à savoir par exemple les variables correspondant notamment aux coefficients cepstraux de prédiction linéaire LPCC (de l’anglais linear prediction cepstral coefficients ), aux coefficients cepstraux de prédiction linéaire dynamique DLPCC (de l’anglais dynamic linear prediction cepstral coefficients ), au gain et au voisement. Selon l’exemple d’architecture de la FIG. 3 , ces paramètres sont prétraités en amont du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10. Plus précisément, les variables correspondant aux coefficients cepstraux de prédiction linéaire LPCC (de l’anglais linear prediction cepstral coefficients ), et aux coefficients cepstraux de prédiction linéaire dynamique DLPCC (de l’anglais dynamic linear prediction cepstral coefficients ) sont traités par un outil de normalisation configuré pour les centrer et les normaliser (i.e. normer à l’échelle du lot de données (de l’anglais batch)) en entrée du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10. A noter que les coefficients cepstraux de prédiction linéaire dynamique DLPCC sont obtenus par dérivation des coefficients LPCC en utilisant en général les dérivées d’ordre un et deux. Le gain est projeté via un outil de projection dans un espace de dimension supérieure à sa dimension d’entrée, par exemple de dimension égale à huit. Par exemple, l’outil de projection comprend pour ce faire un perceptron simple. Le voisement est également projeté via un outil de projection dans un espace de dimension supérieure à sa dimension d’entrée. Par exemple, l’outil de projection comprend pour ce faire un perceptron simple. Le module de réception 110, tel qu’illustré par l’exemple de la FIG. 3 est configuré pour fournir la sortie 54 qui comprend les sorties des outils de normalisation et de projection en entrée du module de projection 12 comprenant le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 . De plus, le module de réception 110 fournit également une sortie, comprenant les paramètres Sv caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par un vocodeur existant, en entrée du générateur 14 de signal harmonique. Comme illustré par l’exemple d’architecture, le module de projection 12 comprend le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 configuré pour projeter les paramètres de la sortie 54 regroupant les éléments fournis par les outils précités dans un espace latent de dimension paramétrable, par exemple de dimension 128 (i.e. pouvant comprendre 128 composantes). Comme illustré par l’exemple de la FIG. 3 , le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 comprend successivement une couche de normalisation LN (de l’anglais Layer-norm ), suivie de trois couches denses, d’une unité récurrente à porte GRU (de l’anglais Gate Recurrent Unit ) et d’une couche dense, de sorte à fournir en sortie la projection Z desdits paramètres dans l’espace latent de dimension paramétrable. 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. De plus, comme illustré par l’exemple d’architecture, le générateur 14 de signal harmonique comprend optionnellement tout d’abord un module 56 propre à extraire le pitch associé auxdits paramètres S V . Le générateur 14 de signal harmonique comprend en outre un deuxième réseau de neurones RN 2 comprenant notamment une couche Sin Gen, configurée pour générer un signal sinusoïdal au pitch associé auxdits paramètres reçus, suivie d’une couche dense de sorte que le signal produit par le générateur 14 est un signal composé d’un signal sinusoïdal au pitch associé auxdits paramètres reçus et de ses harmoniques, ce signal correspondant à une somme pondérée E du pitch et de ses harmoniques. La pondération est apprise par le deuxième réseau de neurones RN 2 lors d’une phase d’entrainement préalable. La sortie générée E par le générateur de signal harmonique 14 joue le rôle de la partie « source » de cette architecture « source-filtre ». Le modèle de projection 12 et le générateur de signal harmonique 14 sont propres à fonctionner en parallèle ou successivement selon un ordre quelconque, du moment que la sortie Z du modèle de projection 12 et la sortie E du générateur de signal harmonique 14 sont fournies en entrée et traitées simultanément par ledit module de synthèse vocal 16. A partir desdites entrées Z et E, le module de synthèse vocal 16, via son troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 , est configuré pour synthétiser une voix encodée associée auxdits paramètres S V . Plus précisément, le module de synthèse vocal 16 joue le rôle de la partie « filtre » de cette architecture « source-filtre » du synthétiseur selon la présente invention. Selon l’exemple de la FIG. 3 , le troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 du module de synthèse vocal 16 comprend successivement une première couche dense correspondant notamment à un perceptron classique et ayant uniquement pour entrée, l’entrée E. Cette première couche dense du troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 est suivie de deux unités de filtrage F 1 et F 2 (de l’anglais Filter Unit ) successives. La première unité de filtrage F 1 reçoit deux entrées à savoir à la fois la sortie Z du modèle de projection 12 et la sortie de la première couche dense, tandis que la deuxième unité de filtrage F 2 , placée à la suite de la première unité de filtrage F 1 , reçoit également deux entrées à savoir à la fois la sortie Z du modèle de projection 12 et la sortie de la première unité de filtrage F 1 . Ces deux unités de filtrage F 1 et F 2 présentent une structure identique tel qu’illustré au niveau du zoom 57 à l’intérieur de ladite structure d’unité de filtrage. Plus précisément, chaque unité de filtrage F 1 ou F 2 comprend tout d’abord une couche de concaténation propre à concaténer les deux entrées reçues représentées d’une part par la lettre « y » (correspondant à la sortie S de la première couche dense du troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 pour la première unité de filtrage F 1 ou à la sortie S 11 de la première unité de filtrage F 1 pour la deuxième unité de filtrage F 2 ), et d’autre part par la lettre « Z » correspondant à la sortie Z du modèle de projection 12. En sortie de ladite couche de concaténation, chaque unité de filtrage F 1 ou F 2 comprend une unité récurrente à porte GRU (de l’anglais Gate Recurrent Unit). 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. L’unité GRU de chaque unité de filtrage F 1 ou F 2 fournit deux sorties notées dans le zoom 57 S 1 et S 2 en entrée chacune d’une couche dense, l’entrée représentée par la lettre « y », tel que précisé précédemment, étant ajoutée comme illustré au sein du zoom 57 de la FIG. 3 à la sortie S 1 d’une de ces deux couches denses. Pour la première unité de filtrage F 1 , les sorties S 1 et S 2 indiquées dans le zoom 57 correspondent respectivement aux sorties S 1 1 et S 1 2 , tandis que pour la deuxième unité de filtrage F 2 , les sorties S 1 et S 2 indiquées dans le zoom 57 correspondent respectivement aux sorties S 21 et S 2 2 . Enfin, comme illustré par l’exemple de la FIG. 3 , la sortie S 21 de la deuxième unité de filtrage F 2 est fournie en entrée d’une dernière couche dense dudit troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 . Optionnellement, tel qu’illustré par la FIG. 3 , la dernière couche dense dudit troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 reçoit également une deuxième entrée égale à la somme de : la sortie S 1 2 de la première unité de filtrage F 1 à laquelle est ajoutée la sortie S 2 2 de la deuxième unité de filtrage F 2 , à laquelle est en outre ajoutée un bruit blanc aléatoire représenté par la lettre a notamment pour servir de base aux composantes stochastique de la voix. La sortie 58 de la dernière couche dense dudit troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 correspond à la voie encodée (i.e. la voix de synthèse) fournie par le module de synthèse vocal 16. La FIG. 4 illustre le principe d’entrainement adverse mis en œuvre optionnellement selon la présente invention. Plus précisément, dans la FIG. 4 le module d’entrainement adverse 60 comprend deux discriminateurs (non représentés dans la FIG. 4 ) configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs étant entraînés à différencier les synthèses vocales fournies par un vocodeur existant de celles 48 propres à être synthétisées par ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 du dispositif d’amélioration 100, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs. Par exemple, les deux discriminateurs correspondent aux discriminateurs D 1 et D 2 décrits dans l’article de J.Kong et al intitulé « HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis » NeurIPS 2020, mais appliqués dans un autre contexte sans mise en œuvre combinée d’une architecture de synthétiseur vocal selon un modèle source-filtre et du jeu à somme nulle selon la présente invention où lesdits discriminateurs D 1 et D 2 sont entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 étant entraîné à duper lesdits discriminateurs D 1 et D 2 . Comme indiqué précédemment, avantageusement l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences, l’utilisation de deux discriminateurs, sensibles à des informations basses et hautes fréquences, permet au synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 de corriger ses défauts sur des plages de fréquences étendues, et est particulièrement efficace pour enlever les artefacts métalliques de la voix synthétisée via le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10. Plus précisément, chaque discriminateur du module d’entrainement adverse 60 est configuré pour fournir une prédiction P R lorsque le signal entrant est bien réel 36 ou une prédiction P S lorsque le signal entrant a été synthétisé par le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 et le résultat de prédiction est utilisé ensuite dans une fonction de perte du synthétiseur lors de l’apprentissage. Les discriminateurs et synthétiseurs sont entrainés de manière conjointe (i.e. apprentissage conjoint). La fonction de perte du synthétiseur vocal est la moyenne, sur les différentes trames de l’échantillon, des (1- P S ) 2 (P S valant un si un discriminateur « dit » que le signal est réel et zéro sinon). La fonction de perte de chaque discriminateur est la somme des moyennes de : (1- P R ) 2 et de P S 2 (P S et P R valant un si le discriminateur prédit que le signal est réel et zéro sinon). La fonction de perte prenant en compte cette prédiction lors de la phase d’apprentissage supervisée du module d’entrainement adverse, comprenant les deux discriminateurs, et conjointement du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 est avantageusement adaptative. En particulier, lors de l’apprentissage, une moyenne temporelle des spectrogrammes est effectuée, suivie d’une moyenne glissante sur les fréquences (i.e. second axe du spectrogramme) afin de lisser la distribution en fréquence du signal utilisé pour chaque itération de l’apprentissage supervisé. Ensuite, ce spectre lissé x est transformé en v au moyen de la fonction d’activation suivante : v = 1,3 - sigmoïde (log10(amplitude(x))) afin de calculer, des poids de pondération par fréquence, dans la fonction de perte utilisant le spectrogramme, cette fonction de perte utilisant le spectrogramme correspondant à la somme pour chaque valeur temps/fréquence de l’amplitude du spectrogramme de la norme L1 (valeur absolue) de la différence entre le spectrogramme prédit et le spectrogramme de référence. Un tel traitement permet une adaptation, à chaque étape de l’apprentissage, au signal utilisé réellement et permet donc à l’apprentissage de se focaliser sur les fréquences pertinentes de la trame en question (i.e. le paquet courant de données sonores (de l’anglais batch ) afin d’avoir un apprentissage aboutissant à un modèle de meilleure qualité. Un procédé 70 de synthèse vocale mis en œuvre via ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle 10 sera désormais expliqué en référence à la FIG. 5 présentant un organigramme des étapes de ce procédé 70. De manière générale, ledit procédé 70 comprend lors de sa phase d’inférence 72, une première étape de réception des paramètres S V produits par un vocodeur existant. Optionnellement, cette étape de réception comprend une sous étape d’identification du codec prédéterminé utilisé par le vocodeur existant en analysant es paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant, ladite sous-étape d’identification comprenant en outre la sélection, parmi une pluralité de synthétiseurs vocaux avec intelligence artificielle préalablement entrainés et associés respectivement à des codecs distincts, du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle correspondant audit codec prédéterminé identifié. Ledit procédé 70 comprend en outre une pluralité d’étapes suivantes mises en œuvre par un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle entrainé V_E du dispositif d’amélioration 100 présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal. Ladite pluralité d’étapes suivantes comprend une étape 74 de projection P, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel dudit synthétiseur vocal, des paramètres, S V , dans un espace latent de dimension paramétrable. Ledit procédé 70 comprend également une étape 76 de génération G, via un deuxième réseau de neurones dudit synthétiseur vocal entrainé V_E, d’un signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus S V . Les étapes de projection 74 et de génération 76 du signal harmonique sont propres à être mises en œuvre en parallèle tel qu’illustré selon la FIG. 5 , ou de manière non représentée, successivement selon un ordre quelconque, du moment que la sortie de l’étape de projection 74 et la sortie de l’étape 76 de génération de signal harmonique associées à une même trame de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus S V sont traitées simultanément lors d’une étape ultérieure 78 de synthèse vocale SYNTH en tant que telle via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, d’une voix encodée associée à ladite de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus S V . Optionnellement, tel que représenté en pointillés, ladite phase d’inférence 72 comprend en outre une étape 80 de reconstitution R_T_M des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou une étape 82 d’extension de bande E_B pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus S V , et/ou une étape 84 d’extraction BIO des biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ledit signal sonore d’entrée du vocodeur existant ayant fourni lesdits paramètres S V via au moins un desdits réseaux de neurones dudit synthétiseur vocal. En complément facultatif, lorsque le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (i.e. synthétiseur vocal IA) utilisé n’a pas été préalablement entrainé, le procédé 70 comprend également au préalable une phase d’apprentissage 88 (i.e. une phase d’entrainement de chaque élément du synthétiseur vocal IA). Plus précisément, la phase d’apprentissage 88 consiste à reconstruire la communication originelle (c’est-à-dire sans altération due à l’encodage des paramètres) à partir des paramètres encodés (et donc dégradés). Ce mode d’apprentissage peut être enrichi et permettre de nouveaux cas d’usage. Un nouveau cas d’usage est obtenu par exemple en demandant de (i.e. en entrainant à) reconstruire, via le module optionnel 20 de reconstruction précité, les trames perdues lors de la transmission à partir d’un contexte (i.e. les trames antérieures et postérieures aux trames perdues), ce qui rend possible de reconstruire une partie de la communication perdue. Un autre nouveau cas d’usage est obtenu en demandant de (i.e. en entrainant à) reconstruire un signal audio avec un échantillonnage supérieur à celui du codec original via le module optionnel 22 d’extension de bande précité, ce qui rend possible d’améliorer la perception de la qualité de la voix et la robustesse aux bruits basse fréquence. Par exemple, le MELPe 1200 est conçu pour reconstruire des signaux audio échantillonné à 8kHz et le synthétiseur vocal IA du dispositif 100 d’amélioration de la synthèse vocale est entrainé à reconstruire des signaux échantillonnés à 16kHz. Selon un aspect facultatif de ce complément facultatif, ladite phase d’apprentissage 88 comprend une étape 90 d’entrainement adverse E_A via ledit module d’entrainement adverse précédemment décrit. 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 « remplacer » la partie synthèse vocale d’un vocodeur existant, et d’améliorer la restitution de la communication vocale correspondant à la transmission reçue D’un point de vue matériel, la solution proposée est propre à prendre place dans l’ensemble des équipements existants utilisés un codec (e.g. radio militaire ou civile portative, sur poste fixe, etc.) De plus, optionnellement, comme précité, la présente invention, est propre à offrir de nouvelles fonctionnalités par rapport aux vocodeurs existants en permettant, via le module de reconstitution 20, une reconstitution (de l’anglais inpainting ) des trames manquantes de la synthèse vocale qui aurait été produite par un vocodeur existant pour notamment combler des microcoupures, et/ou encore, via le module d’extension de bande 22, une extension de bande sans changer le codec des vocodeurs déjà existants, ce qui permet une interopérabilité avec les postes radios émettant déjà dans le codec identifié. On obtient ainsi une amélioration de la qualité de synthèse vocale à débit constant et la solution selon la présente invention est propre à atteindre, voire dépasser, les performances de vocodeurs deux fois plus gourmand en débit que le vocodeur existant lui ayant fourni en entrée les paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant. La réduction du débit s’accompagne aussi par de nouveaux gains de performance lié à la communication. En effet, à débit moindre, la portée des postes d’émissions est augmentée. Un débit moindre permet, à capacité d’émission constante, d’accorder de l’espace à d’autres transmission. La présente invention permet en outre, tel que vérifié expérimentalement, de par la structure spécifique du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle du dispositif d’amélioration selon la présente invention, de fournir une amélioration par rapport au vocodage actuel à paramètres d’entrée équivalents. En particulier, l’architecture neuronale de type source-filtre du synthétiseur vocal selon la présente invention permet d’avoir une solution « légère » (i.e. frugale peu gourmande) en empreinte calculatoire et mémoire comparée aux solutions IA actuelles, intégrable au sein de produits embarqués, et ouvre la possibilité de mise en œuvre de d’autres « fonctionnalités » comme par exemple de reconstitution par Inpainting , d’extension de bande (de l’anglais bandwidth extension ) (il s’agit d’un ajout d’information par prédiction) ou encore de la « conversion de voix » (i.e. passage d’une voix vers une autre voix (a priori associées à des locuteurs existants) ou encore « transformation de voix) (i.e. passage d’une voix vers une autre voix (qui peut être de manière plus générale celle d’un locuteur virtuel)). En délégant la synthèse vocale à des approches IA avec réseaux de neurones récurrent à chaque étage du modèle source-filtre plutôt qu’à des solutions conçues par des « experts » (i.e. solutions issues de modélisations), la solution selon la présente invention permet notamment de compenser une potentielle perte d’information liée à la diminution du nombre de paramètres d’entrée notamment dans le cadre d’une application bas-débit. Le choix d’une architecture source-filtre « biaisé » (i.e. une architecture de réseaux de neurones que l’on a « biaisée » ou plutôt spécialisée vers la synthèse vocale en ajoutant une modélisation de la parole par une somme d’harmoniques) vers la synthèse vocale permet de diminuer l’empreinte numérique, en termes de mémoire et de calcul, des réseaux de neurone implémentés. Enfin, de manière optionnelle, la difficulté pratique d’entrainer les réseaux de neurones dans une tâche aussi ouverte avec peu de paramètres en entrée pour un grand nombre de signaux temporels possible, est avantageusement mitigée par l’utilisation d’un entrainement adverse où deux discriminateurs sont entrainés à reconnaitre les signaux générés par le synthétiseur vocal selon la présente invention ou conjointement ledit synthétiseur vocal est entrainé à duper les discriminateurs. Ainsi, le dispositif et le procédé d’amélioration de la synthèse vocale sont propres à s’intégrer dans le cadre d’applications de radiocommunications numériques, à la voix sur IP (de l’anglais Internet Protocol ) VoIP, à la compression audio, etc. Dispositif (100) d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant, ledit dispositif comprenant : - un module de réception (110) des paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant ; - au moins un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle comprenant au moins : - un module de projection (12) configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel, lesdits paramètres, ou des paramètres dérivés desdits paramètres, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un générateur (14) de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones, un signal représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception (110); - un module de synthèse vocal (16) configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception (110) et fourni par ledit générateur ; ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) étant préalablement entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisée en utilisant des synthèses vocales d’entrainement produites au moyen dudit codec prédéterminé. Dispositif (100) selon la revendication 1, dans lequel le module de réception (110) comprend un outil d’identification dudit codec prédéterminé en analysant la synthèse vocale produite par ledit vocodeur existant, ledit outil d’identification étant en outre configuré pour sélectionner, parmi une pluralité de synthétiseurs vocaux avec intelligence artificielle préalablement entrainés et associés respectivement à des codecs distincts, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) correspondant audit codec prédéterminé identifié. Dispositif (100) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le module de réception (110) comprend un outil d’interpolation configuré pour interpoler linéairement lesdits paramètres et fournir en entrée dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) des paramètres interpolés compatibles avec ledit module de synthèse vocal (16). Dispositif (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel ledit signal généré par le générateur (14) et représentatif des harmoniques de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception (110) est une somme pondérée du signal correspondant au pitch associé auxdits paramètres reçus et de ses harmoniques, ladite pondération étant apprise au préalable par ledit deuxième réseau de neurones. Dispositif (100) selon la revendication 3, dans lequel un bruit blanc est ajouté à ladite somme pondérée. Dispositif (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) comprend en outre un module d’entrainement adverse (18) comprenant deux discriminateurs configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs étant entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs. Dispositif (100) selon la revendication 5, dans lequel l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences. Dispositif (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) comprend en outre : - un module de reconstitution (20) configuré pour reconstituer des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou - un module d’extension de bande (22) configuré pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle de ladite synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception (110). Procédé (70) d’amélioration de la synthèse vocale produite, au moyen d’un codec prédéterminé, par un vocodeur existant, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif (100) d’amélioration selon l’une quelconque des revendications précédentes, ledit procédé comprenant : - la réception de la des paramètres caractérisant chaque trame de la synthèse vocale propre à être produite par ledit vocodeur existant ; et les étapes suivantes mises en œuvre lors d’une phase d’inférence par un synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) dudit dispositif (100) d’amélioration, ledit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) étant préalablement entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisée (88) en utilisant des paramètres d’entrainement caractérisant chaque trame de synthèses vocales propres à être produites au moyen dudit codec prédéterminé : - projection (74), via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle, des paramètres reçus via ledit module de réception (110) ou des paramètres dérivés desdits paramètres, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - génération (76), via un deuxième réseau de neurones dudit synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10), d’un signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception (110) ; - synthèse vocale (78), via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, d’une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques de la synthèse vocale associée auxdits paramètres reçus via ledit module de réception (110) et fourni par le générateur du synthétiseur vocal avec intelligence artificielle (10) dudit dispositif d’amélioration (100). Programme comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’amélioration de la synthèse vocale selon la revendication 9.