Brevet FR3164811A1 — publié le 20260123

Il est proposé un dispositif de reconnaissance de gestes comprenant : un bracelet configuré pour être positionné autour d’un membre d’une personne ; une pluralité de cavités formées dans le bracelet, chaque cavité comportant une entrée destinée à être au contact de la peau de la personne et délimité par un fond, opposé à l’entrée ; et une pluralité de capteurs acoustiques, chaque capteur acoustique étant logé au sein de ou adjacent du fond d’une cavité de la pluralité de cavités pour recevoir des signaux acoustomyographiques produits par les muscles du membre de l’utilisateur. Figure de l’abrégé : Figure 1 Dispositif et procédé pour la reconnaissance de gestes et/ou l’identification de personnes à partir de signaux acoustomyographiques La présente divulgation relève du domaine des dispositifs et des méthodes permettant de détecter et d’interpréter les gestes et les mouvements d’une personne. Plus particulièrement, la présente divulgation vise un dispositif et une méthode permettant de reconnaitre les gestes de la personne et/ou d’identifier une personne à partir de signaux acoustomyographiques. La reconnaissance et l’interprétation des gestes d’une personne est typiquement utilisée dans le domaine médical, par exemple pour contrôler une prothèse, pour suivre la fatigue et le vieillissement des muscles ou pour estimer la force de la personne. Une telle reconnaissance et interprétation des gestes trouve également une utilité dans le domaine de la réalité virtuelle, pour la commande d’objets ou au sein d’un jeu. En outre, l’identification de personne peut être utilisée, en tant que donnée biométrique, pour l’authentification et pour sécuriser des accès dans le domaine de la sécurité. Il est connu d’effectuer une détection des gestes et des mouvements d’une personne à partir de signaux électromyographiques (EMG). Les signaux électromyographiques sont des signaux électriques générés au niveau des fibres musculaires de la personne lorsque les muscles sont contractés. Afin de détecter ces signaux, des électrodes de surfaces sont fixés sur la peau au niveau du muscle ciblé pour fournir un signal émis par un ensemble de fibres musculaires. Cependant, l’acquisition d’un signal EMG nécessite un placement précis des électrodes sur la personne. Lors des mouvements, les électrodes se décollent et ne permettent pas d’obtenir un signal satisfaisant. En outre, le signal EMG est affecté par des changements d’impédance de la peau. Il également connu d’effectuer une détection de gestes à partir de signaux sonomyographiques (SMG). De tels signaux utilisent des ultrasons pour détecter les mouvements et les changements de forme des muscles. Pour détecter ces signaux, un capteur à ultrasons est placé sur la peau au-dessus des muscles. Toutefois, l’acquisition de signaux SMG est coûteux, les capteurs sont peu portables et l’analyse des signaux acquis est complexe, nécessitant des algorithmes avancés. Enfin, il a été proposé d’exploiter une détection de gestes à partir de signaux acoustomyographiques (AMG), basée sur les vibrations acoustiques générés par les muscles lorsqu’ils se contractent. Toutefois, les dispositifs et méthodes proposés ne sont pas précis. Les capteurs acoustiques sont sensibles au bruit, ce qui ne permet pas une reconnaissance de gestes fiable et robuste. Résumé Il est proposé un dispositif de reconnaissance de gestes et/ou de personnes comprenant : - un bracelet configuré pour être positionné autour d’un membre d’une personne ; - une pluralité de cavités formées dans le bracelet, chaque cavité comportant une entrée destinée à être au contact de la peau dudit membre de la personne et étant délimitée par un fond, opposé à l’entrée ; et - une pluralité de capteurs acoustiques, chaque capteur acoustique étant logé au sein de ou adjacent du fond d’une cavité de la pluralité de cavités pour recevoir des signaux acoustomyographiques produits par les muscles du membre de la personne. Un tel dispositif permet de capter les sons émis par les muscles lors de leur contraction (signal acoustomyographique). En particulier, il est possible de détecter les sons des muscles avec un gain considérable et avec un très bon rapport signal/bruit. Les signaux acoustomyographiques acquis avec ce dispositif permet de reconnaitre un geste particulier de la personne, voire de distinguer entre différentes personnes effectuant le même geste. En effet, pour un même mouvement, le son émis par les muscles d’une personne constitue une signature propre à cette personne. Optionnellement, chaque cavité peut être de forme sphérique, cylindrique, conique ou gaussienne. La forme de la cavité est choisie pour améliorer le gain et augmenter le rapport signal/bruit du signal acoustomyographique. Optionnellement, chaque cavité peut être de forme sphérique et un rapport rayon sur hauteur est d’environ 1, ou chaque cavité a une forme conique et un rapport rayon sur hauteur est d’environ 2. Ainsi, on optimise le gain et le rapport signal sur bruit en jouant sur les variations de volume dans la cavité. Optionnellement, chaque cavité peut présenter un rayon compris entre 6 mm et 9 mm et une hauteur comprise entre 6 mm et 9 mm. Le rayon de la cavité est choisi pour augmenter la surface de de la cavité au contact de la peau de la personne, améliorant la perception du signal acoustomyographique par le capteur acoustique logé au sein de ou adjacent du fond de la cavité. La hauteur de la cavité est choisie pour améliorer l’amplification du signal acoustomyographique dans la cavité. Optionnellement, chaque capteur acoustique peut être sensible à des ondes de sons audible, soit des ondes ayant une fréquence inférieure à 20 kHz. Optionnellement, chaque capteur acoustique peut être inséré dans un logement s’étendant suivant un axe central de la cavité correspondante, ledit logement débouchant dans un débouché étroit formé dans le fond de la cavité. Le capteur ainsi positionné dans le logement se retrouve au fond de la cavité correspondante et est adapté à acquérir le signal provenant des muscles de la personne, amplifiés par la cavité. Optionnellement, le dispositif peut comprendre entre 2 et 8, de préférence entre 4 et 6 capteurs acoustiques. Un tel nombre de capteurs acoustiques permet de couvrir l’ensemble des muscles extenseurs et fléchisseurs du membre de la personne et améliore la robustesse de la reconnaissance de gestes et /ou de personnes. Optionnellement, le dispositif peut comprendre en outre une pluralité de cartes d’amplification et de filtrage, et chaque capteur acoustique est relié à une carte d’amplification et de filtrage parmi la pluralité de cartes d’amplification et de filtrage. Ainsi, le signal acoustomyographique est conditionné à la suite de son acquisition par le capteur acoustique associé. Optionnellement, le dispositif peut comprendre en outre une pluralité d’éléments rigides, chaque élément rigide comprenant l’une de la pluralité de cavités, et un élément élastique reliant la pluralité d’éléments rigides. L’élément élastique permet de serrer le bracelet sur la peau de l’utilisateur, de sorte que l’entrée de la cavité formée dans l’élément rigide s’étendent sur le membre de l’utilisateur et que le son émis par les muscles soit capté par le capteur acoustique logé au sein de ou adjacent au fond de la cavité. Selon un autre aspect, il est proposé un procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes comprenant : - une acquisition d’un signal acoustomyographique provenant des muscles d’une personne réalisant un geste ; - une analyse du signal acoustomyographique acquis pour extraire des caractéristiques du signal acoustomyographique acquis ; - une entrée des caractéristiques extraites dans un classificateur, ledit classificateur comprenant des caractéristiques associées à un geste particulier ou à une personne particulière, les caractéristiques du classificateur ayant été enregistrées au préalable, l’entrée des caractéristiques extraites dans le classificateur permettant d’associer les caractéristiques extraites au geste particulier réalisé ou à la personne particulière réalisant le geste. Un tel procédé permet de manière fiable et robuste de reconnaître les gestes d’une personne. Il est notamment possible de distinguer entre différentes personnes effectuant le même geste. En effet, pour un même mouvement le son émis par les muscles d’une personne constitue une signature propre à cette personne. Ainsi, le procédé permet de reconnaitre une personne particulière, notamment pour l’authentification ou pour autoriser un accès. Il est également possible de reconnaitre un geste particulier dans le but de contrôler une prothèse ou de contrôler un objet en réalité virtuelle. L’acquisition du signal acoustomyographique provenant des muscles de la personne peut être réalisée par des moyens d’acquisition en liaison avec un ou plusieurs capteurs acoustiques. Par exemple, chaque capteur acoustique peut être intégré dans un équipement qui inclut ces moyens d’acquisition et forme une interface avec un membre/partie de corps de la personne. Le procédé peut être mis en œuvre par un appareil/installation fixe ou un dispositif mobile. Le procédé peut utiliser un dispositif à bracelet, comme exposé plus haut, ou une installation dotée d’un ou plusieurs logements récepteurs, où est reçu et maintenu un membre de la personne soumise à la phase de reconnaissance. Par exemple, chaque capteur utilisé lors de l’acquisition est logé au sein de ou adjacent à une cavité, au niveau d’un fond de délimitation de la cavité. De préférence, chaque cavité présente un axe central passant par le capteur et débouche au travers d’une ouverture/entrée de la cavité, laquelle entrée est délimitée par une portion annulaire qui permet un contact (annulaire éventuellement) avec un membre de la personne. Optionnellement, le signal acoustomyographique peut combiner plusieurs signaux (sous-signaux) en raison de l’intervention de plusieurs capteurs acoustiques, qui ont par exemple une distribution, éventuellement annulaire, autour d’une zone musculaire émettrice d’une marque ou empreinte sonore caractéristique. Lors de l’acquisition du signal acoustomyographique le procédé peut inclure la génération d’un vecteur de signaux, qui est représentatif de cette empreinte sonore caractéristique, mesurée ou résultant de mesures dans le domaine des fréquences inférieures à 20 kHz (sons audibles). Optionnellement, l’analyse du signal peut comprendre une obtention du spectre de fréquence du signal acoustomyographique acquis. Optionnellement, l’obtention du spectre de fréquence peut comprendre : un fenêtrage du signal acoustomyographique acquis pour obtenir des trames temporelles du signal acoustomyographique ; l’application d’une transformation de Fourier à court terme sur chaque trame temporelle pour obtenir le spectre de fréquence de chaque trame temporelle. Ainsi, le spectre de fréquence peut être obtenu à l’aide d’une méthode d’implémentation simple et rapide. Cette méthode est en particulier adaptée pour un traitement sur des fenêtres relativement courtes (inférieures à 128 échantillons). Optionnellement, l’obtention du spectre de fréquence peut comprendre : une décomposition du signal acquis en modes intrinsèques d’oscillation, IMF, à l’aide de la méthode de décomposition adaptative Empirical Mode Decomposition, EMD ; l’application d’un opérateur non linéaire TKEO et d’un algorithme de séparation de l’énergie discrète pour obtenir une amplitude et une fréquence instantanée du signal acquis ; un fenêtrage de l’amplitude et de la fréquence instantanée pour obtenir des trames de l’amplitude et de la fréquence instantanée ; un calcul d’un spectre marginal d’Hilbert, MHS, sur l’amplitude et la fréquence instantanée fenêtrée pour obtenir le spectre de fréquence de chaque trame. Ainsi, le spectre de fréquence peut être obtenu par une méthode auto-adaptative. Cette méthode est en particulier adaptée pour un traitement sur des fenêtres relativement longues (supérieures à 128 échantillons). Optionnellement, d’autre méthodes d’analyse de signaux peuvent être envisagées, notamment d’autres méthodes d’analyse temps-fréquence peuvent convenir, comme la transformée en ondelettes, la transformée de Gabor ou de Ville-Wigner. Optionnellement, l’analyse du signal comprend en outre un calcul des coefficients de MEL du signal acoustomyographique. Les coefficients de MEL et leurs dérivées peuvent former les caractéristiques utilisées dans le classificateur. Optionnellement, d’autres caractéristiques peuvent être envisagées, par exemple la fréquence fondamentale, les formants, le taux de passage par zéros, des caractéristiques statistiques des spectres. Il est également possible d’extraire par réseaux profonds des caractéristiques. Optionnellement, le calcul des coefficient de Mel peut comprendre: un passage du spectre de fréquence à travers un banc de filtres répartis suivant l’échelle de Mel pour obtenir un ensemble de coefficients représentant la puissance du signal dans différentes bandes de fréquence, chaque bande de fréquence étant définie selon l’échelle de Mel; la prise du logarithme de la sortie de chaque filtre du bancs de filtre ; l’application d’une transformée en cosinus discrète (DCT) sur le logarithme pour calculer les coefficients de Mel. Le calcul des coefficients de Mel permet en particulier de représenter efficacement les informations pertinentes du signal acoustomyographique tout en réduisant la quantité de données à traiter. Optionnellement, le banc de filtres peut comprendre entre 5 et 15 filtres, de préférence entre 7 et 13 filtres, de préférence encore 7 filtres. Un tel nombre de filtres permet d’obtenir d’avantages de caractéristiques (coefficients de Mel, dérivées des coefficients et dérivées secondes des coefficients) du signal, améliorant la robustesse et la fiabilité de la reconnaissance de gestes. Optionnellement, le banc de filtre est étalé sur une gamme de fréquence comprise entre 0 Hz et 300 Hz, de préférence entre 0 Hz et 100 Hz. Une telle gamme de fréquence est adaptée au traitement de signaux acoustomyographiques. Optionnellement, le classificateur peut être un parmi : un modèle de réseau de neurones artificiels (ANN) ; un modèle de Support Vector Machine (SVM) ; un algorithme des k plus proches voisins (KNN). De tels modèles sont relativement peu complexe et peuvent être mis en œuvre sur des cartes à bas couts. D’autres modèles accessibles à l’homme du métier peuvent également être envisagés. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 FIG. 1 illustre schématiquement un dispositif de reconnaissance de gestes et/ou de personnes disposé sur l’avant-bras d’une personne, selon un mode de réalisation. Fig. 2 FIG. 2 illustre schématiquement une portion du dispositif de reconnaissance de gestes et/ou de personnes de la FIG. 1 selon un mode de réalisation. Fig. 3 FIG. 3 illustre schématiquement une vue en coupe d’un détail de la portion du dispositif de la FIG. 2 . Fig. 4A et Fig. 4B FIG. 4 et FIG. 4 illustrent schématiquement une vue du dessus et une vue du dessous d’un exemple d’élément rigide pouvant être mis en œuvre dans dispositif de reconnaissance de gestes et/ou de personnes de la FIG. 1 selon un mode de réalisation. Fig. 5A, Fig. 5B, Fig. 5C, Fig. 5D, Fig. 5E FIG. 5 , FIG. 5 , FIG. 5 , FIG. 5 , FIG. 5 illustrent schématiquement des vues en coupe transversale de différents exemples d’éléments rigides pouvant être mis en œuvre dans un dispositif de reconnaissance de gestes et/ou de personnes de la FIG. 1 selon un mode de réalisation. Fig. 6 FIG. 6 illustre un organigramme d’un procédé de reconnaissance de gestes et/ou d’une personne selon un mode de réalisation Fig. 7 FIG. 7 illustre un organigramme d’une première méthode d’acquisition d’un signal acoustomyographique selon un mode de réalisation. Fig. 8 FIG. 8 illustre un organigramme d’une première méthode d’obtention d’un spectre de fréquence d’un signal acoustomyographique selon un mode de réalisation. Fig. 9 FIG. 9 illustre un organigramme d’une deuxième méthode d’obtention d’un spectre de fréquence d’un signal acoustomyographique selon un mode de réalisation. Fig. 10 FIG. 10 illustre un organigramme pour le calcul de coefficient de Mel selon un mode de réalisation. Fig. 11 FIG. 11 illustre un organigramme pour l’entrée des coefficients de Mel dans un classificateur selon un mode de réalisation. La FIG. 1 illustre schématiquement un exemple de dispositif 10 de reconnaissance de gestes d’une personne, et/ou de reconnaissance d’une personne à partir du geste réalisé par la personne, à partir de signaux acoustomyographiques (AMG). Le dispositif 10 comprend un bracelet 12 , une pluralité de cavités 14 formés dans le bracelet 12, et une pluralité de capteurs acoustiques 16 logés dans les cavités 14. Dans l’exemple illustré à la FIG. 1 , le bracelet 12 est positionné sur un avant-bras 18 de la personne. Ainsi, le dispositif 10 de reconnaissance de gestes et/ou de personnes est adapté à la reconnaissance des gestes et des mouvements de la main. Le dispositif de reconnaissance 10 est également adapté à identifier une personne à partir des gestes de sa main. Par exemple, le dispositif 10 est adapté à reconnaitre une fermeture de la main de la personne, ou de reconnaitre la personne parmi d’autre à partir de la fermeture de sa main. Alternativement, le bracelet 12 pourrait être positionné autour de tout autre membre, par exemple la jambe de la personne. Le bracelet 12 comprend une pluralité d’éléments rigides 20 reliés entre eux par un élément élastique 22 . Les éléments rigides 20 sont régulièrement espacés sur toute la circonférence du bracelet 12. Chaque élément rigide 20 peut par exemple être en matériau plastique, tel qu’en PVC, ou en matériau métallique. L’élément élastique 22 peut être une ou plusieurs bandes élastiques. L’élément élastique 22 permet de serrer le bracelet 12 sur la peau de l’utilisateur. Chaque élément rigide 20 peut comprendre une ou plusieurs ouverture (s) 24 dans lesquelles chaque bande élastique est insérée pour solidariser la bande élastique avec l’élément rigide 20. Chaque élément rigide 20 comprend une cavité parmi la pluralité de cavités 14. La cavité est délimitée par des parois de l’élément rigide. La cavité s’étend depuis une première face 26 de l’élément rigide 20 destinée à être au contact de la peau de la personne. La cavité 14 comprend une entrée 28 , destinée à être au contact de la peau de la personne. L’entrée 28 de la cavité est alors délimitée par une portion de contact de l’élément rigide avec le membre de la personne. La cavité est délimitée un fond 30 , opposée à l’entrée 28. Le fond est défini par la paroi de l’élément rigide. Un capteur acoustique parmi la pluralité des capteurs acoustiques 16 est logé au sein de ou adjacent au fond 30 de la cavité. La cavité permet d’amplifier les sons produits par les muscles lors d’un geste de la personne, qui peuvent être captés par le capteur acoustique logé dans ou au voisinage du fond 30 de la cavité. Les figures 5A à 5E illustrent différentes formes de cavités 14. La cavité peut par exemple avoir une forme sphérique, cylindrique, conique ou gaussienne. La forme sphérique peut être une demi-sphère ou un quart de de sphère. La forme de la cavité est choisie pour réduire le rapport signal sur bruit du signal perçu par le capteur acoustique, et pour maximiser le gain du signal. De préférence, la cavité a une forme sphérique ou conique. Une hauteur h de la cavité est par exemple comprise entre 6 mm et 9 mm. La hauteur h est choisie pour améliorer l’amplification du signal acoustomyographique dans la cavité. Un rayon r de la cavité est par exemple compris entre 6 mm et 9 mm. Le rayon r est choisi pour augmenter la surface de de la cavité au contact de la peau de la personne, améliorant la perception du signal acoustomyographique par le capteur acoustique logé vers le fond de la cavité. On note que le rayon r est mesuré dans le plan de l’entrée 28 de la cavité, et la hauteur h est mesurée entre l’entrée 28 et le fond 30 de la cavité, perpendiculairement au plan de l’entrée 28 de la cavité. Lorsque la cavité est sphérique, un rapport entre le rayon r de la cavité et la hauteur h de la cavité, r/h, est d’environ 1. Lorsque la cavité est conique, un rapport entre un rayon de la cavité et une hauteur de la cavité, r/h, est d’environ 2. Ces rapports r/h améliorent en particulier le gain et augmentent le rapport signal sur bruit du signal acoustomyographique. Les capteurs acoustiques 16 peuvent être tout type de capteur permettant de détecter les vibrations acoustiques dans l’environnement. Chaque capteur acoustique peut par exemple être sensible à des ondes ayant une fréquence inférieure à 20kHz. Le dispositif 10 comprend par exemple entre 2 et 8 capteurs acoustiques logés dans les cavités 14, de préférence entre 4 et 6 capteurs acoustiques. Les capteurs acoustiques 16 sont régulièrement espacés autour du membre de la personne lorsque le bracelet 12 est positionné autour du membre. La pluralité de capteurs acoustiques 16 permet de couvrir l’ensemble des muscles fléchisseurs et extenseurs de la personne et améliore ainsi la robustesse de la reconnaissance de geste et/ou de personne. Chaque capteur acoustique est logé au sein de ou adjacent au fond 30 d’une cavité de la pluralité de cavités 14, par exemple en étant introduit dans un logement 32 s’étendant depuis une deuxième face 34 de l’élément rigide 20, opposée à la première face 26, jusqu’au fond 30 de la cavité. Le logement 32 peut être de forme cylindrique, un axe central de chaque cavité étant confondu avec un axe central du logement 32. Le fond 30 de la cavité peut comprendre un débouché étroit communiquant avec le logement 32. Le débouché étroit est formé dans la paroi délimitant le fond de la cavité, pour communiquer avec le logement 32. Les sons émis par les muscles peuvent être amplifié dans la cavité et être capté par le capteur acoustique. Le dispositif 10 peut en outre comprendre une pluralité de cartes d’amplification et de filtrage 36 . Par exemple, une carte d’amplification et de filtrage peut être associée à chaque capteur acoustique 16. Comme visible sur la FIG. 2 , la carte d’amplification et de filtrage peut être montée sur chaque élément rigide 20. Par exemple, chaque élément rigide 20 peut comprendre des trous de fixation 38 , par exemple quatre trous de fixations 38, et chaque carte d’amplification et de filtrage peut comprendre des tiges 40 , en particulier quatre tiges 42, destinées à être insérées dans les trous de fixations 38. Le capteur acoustique dans la cavité de l’élément rigide peut ensuite être relié électroniquement à la carte d’amplification et de filtrage. Chaque carte d’amplification et de filtrage 36 peut comprendre au moins un filtre passe-bande et au moins un amplificateur. Par exemple, chaque carte d’amplification et de filtrage 36 peut comprendre deux étages d’amplification et de filtrage, voire trois étages d’amplification et de filtrage. Chaque carte d’amplification et de filtrage 36 peut en outre comprendre un convertisseur analogique numérique. Le dispositif 10 comprend en outre un module d’acquisition configuré pour combiner plusieurs signaux provenant de différents capteurs 16. Par exemple, ces signaux peuvent être prétraités, chacun, par la carte d'amplification et de filtrage 36 associé au capteur ayant détecté le signal correspondant. Dans des exemples de réalisation non limitatifs, le module d'acquisition est porté par le bracelet 12. Le dispositif peut également comprendre un module de communication configuré pour transmettre le signal acoustomyographique acquis, notamment par le module d’acquisition. Le module de communication est en communication sans fil avec un système de traitement d’analyse. Par exemple, la communication sans fil est de type Bluetooth ou Wi-Fi. On note que le système de traitement et d’analyse pourrait également être embarqué sur le bracelet 12, ou être en connexion filaire avec chaque capteur acoustique 16. On décrit par la suite un procédé de traitement et d’analyse des signaux électromyographiques permettant de reconnaitre les gestes de la personne ( FIG. 6 ). Le dispositif ci-dessus peut par exemple être conçu pour la mise en œuvre du procédé ci-après. Le procédé comprend une acquisition E100 d’un signal acoustomyographique provenant des muscles de la personne réalisant un geste, une analyse E200 du signal acoustomyographique acquis pour extraire des caractéristiques du signal acoustomyographique et une entrée E300 des caractéristiques extraites dans un classificateur. L’acquisition E100 du signal acoustomyographique peut être réalisé à l’aide du dispositif 10 décrit ci-dessus. L’acquisition du signal comprend une émission E110 de sons par les muscles de la personne effectuant un mouvement. L’acquisition E100 comprend également une détection E120 des sons par chaque capteur acoustique 16 pour obtenir un signal électrique du capteur acoustique. L’acquisition E100 comprend en outre une amplification et un filtrage E130 de chaque signal électrique, par exemple par la carte d’amplification et de filtrage 36 associée au capteur acoustique 16. L’acquisition E100 comprend en outre une conversion analogique-numérique E140 de chaque signal amplifié et filtré pour obtenir un signal électrique numérique. La conversion analogique-numérique peut par exemple utiliser une fréquence d’échantillonnage F S de 1024s -1 . L’acquisition E100 du signal acoustomyographique comprend en outre une obtention E150 d’un vecteur de signaux x[n], chaque composante du vecteur de signaux x[n] étant un signal numérique électrique provenant de l’un des capteurs acoustiques. Le vecteur de signaux x[n] comporte un nombre de composants correspondant au nombre N C de capteurs acoustiques 16. Par exemple, le dispositif 10 peut comprendre entre 2 et 8 capteurs acoustiques 16, et le vecteur de signaux électrique numérique x[n] peut ainsi comprendre entre 2 et 8 signaux électriques numériques : Le traitement E200 du signal acoustomyographique peut comprendre une obtention du spectre de fréquence du signal acoustomyographique acquis. L’obtention du spectre de fréquence du signal acoustomyographique peut être réalisé par le système de traitement et d’analyse. En particulier, le vecteur de signaux x[n] peut être transmis depuis le dispositif 10 vers le système de traitement et d’analyse, par exemple par communication sans fil. L’obtention du spectre de fréquence peut par exemple être réalisée par une première méthode ( FIG. 8 ) ou une deuxième méthode ( FIG. 9 ). La première méthode permet de reconnaitre les gestes de la personne sur des fenêtres temporaires courtes, en particulier des fenêtres comportant moins de 128 échantillons, de préférence 32 échantillons. La deuxième méthode permet en particulier de reconnaitre des gestes sur des durées plus longues, par exemple des fenêtres comportant plus de 128 échantillons. La première méthode peut comprendre un pré-traitement E210 du signal acoustomyographique issu de l’acquisition E100 du signal. Par exemple, le pré-traitement E210 peut comprendre un sous-échantillonnage de chaque signal du vecteur. Le pré-traitement E210 peut aussi comprendre une détection de la présence d’activité musculaire, par exemple à l’aide d’un algorithme de détection. L’algorithme de détection permet notamment d’identifier les caractéristiques du signal qui indiquent un mouvement de la personne. Un exemple d’algorithme est l’algorithme « Voice Activation Detection » (VAD). La première méthode comprend un fenêtrage E220 pour obtenir une pluralité de trames temporelles du signal acoustomyographique. Le fenêtrage E220 comprend la pondération x p [n] du vecteur de signaux x[n] par la p-ième fenêtre. La fenêtre peut être une fenêtre de Hann ou une fenêtre de Hamming. La longueur N d’une fenêtre p peut par exemple être comprise entre 32 et 512 échantillons. Le recouvrement entre deux fenêtres p successives peut par exemple être de 50%. Par exemple : Où P correspond aux nombres de fenêtres, N est la longueur d’une fenêtre, w est une fenêtre de Hamming (a 0 =0,56) ou de Hann (a 0 =0,5). La première méthode comprend une application E230 d’une transformée de Fourier à court terme sur chaque trame temporelle pour obtenir le spectre de fréquence de chaque trame temporelle : Où K est le nombre de points pour le calcul de la transformée de Fourier à court terme. La deuxième méthode d’obtention du spectre de fréquence comprend une décomposition E201 du signal acoustomyographique acquis en modes intrinsèques d’oscillation (IMF) à l’aide de la méthode de décomposition adaptative « Empirical Mode Decomposition » (EMD). Le signal issu de la décomposition peut être représenté comme la somme des IMFs et du résidu final rest[n] : Où A i [n] est l’amplitude instantanée, F i [n] est la fréquence instantanée et N imf est le nombre de mode intrinsèques d’oscillation. La deuxième méthode comprend une application E202 d’un opérateur non linéaire TKEO et d’un algorithme de séparation de l’énergie discrète (DESA) pour obtenir l’amplitude et la fréquence instantanée du signal décomposé. L’application de l’opérateur non linéaire TKEO permet d’estimer l’énergie du signal comme suit : L’algorithme de séparation de l’énergie (DESA) permet d’obtenir l’amplitude instantanée Ai[n] et la fréquence instantanée Fi[n] du signal acoustomyographique : La deuxième méthode comprend un fenêtrage E203 de l’amplitude et de la fréquence instantanée pour obtenir des trames de l’amplitude et de la fréquence instantanée. Le fenêtrage peut comprendre l’application d’une fenêtre de Hann ou de Hamming pour obtenir des trames se chevauchant. Le recouvrement entre deux fenêtres p successives peut par exemple être de 50%. La fréquence et l’amplitude instantanée peut être représentée comme suit : Où P correspond aux nombres de fenêtres, N est la longueur d’une fenêtre, w est une fenêtre de Hamming (a 0 =0,56) ou de Hann (a 0 =0,5). La deuxième méthode comprend un calcul E204 d’un spectre marginal d’Hilbert, MHS, sur l’amplitude et la fréquence instantanée fenêtrée pour obtenir le spectre de fréquence de chaque trame. Le MHS offre une mesure de l’amplitude totale de chaque trame avec une résolution correspondante au rapport entre la fréquence d’échantillonnage Fs et le nombre de points K (Fs/K). Le nombre de points K correspond au nombre de points K utilisés pour l’application de la transformée de Fourier de la première méthode. Le traitement E200 du signal acoustomyographique peut également comprendre un calcul des coefficients de MEL. Le calcul des coefficients de Mel comprend ici un passage E 240 du spectre de fréquence de chaque fenêtre p à travers un banc de filtres répartis suivant l’échelle de Mel, une prise du logarithme E 250 des sorties de chaque filtre et l’application E 260 d’une transformée en cosinus discrète (DCT) sur le logarithme pour calculer les coefficients de Mel. Le passage E240 du spectre de fréquence à travers un banc de filtres permet d’obtenir un ensemble de coefficients représentant la puissance du signal dans différentes bandes de fréquence. Chaque filtre m est un filtre passe bande dont la bande de fréquence est définie selon l’échelle de Mel. Chaque filtre m est placé de manière non linéaire sur l'échelle de fréquence de Mel. Le banc de filtres est réparti suivant l’échelle de MEL adapté aux signaux acoustomyographiques. Le nombre de filtres m du banc de filtres peut être compris entre 7 et 13, de préférence 7. Le banc de filtres peut être étalé sur une gamme de fréquence comprise entre 0 Hz et 300 Hz, de préférence entre 0 Hz et 100 Hz. Chaque filtre m du banc de filtres a une réponse fréquentielle H m définie autour de sa fréquence centrale f m . La sortie de chaque filtre m est une puissance représentée comme suit : Où H m [k] est la réponse fréquentielle du m-ème filtre de Mel adapté. Le passage E240 du spectre de fréquence à travers un banc de filtre peut comprendre le passage de l’échelle linéaire à l’échelle de MEL : Le passage E240 du spectre de fréquence à travers un banc de filtre peut également comprendre le passage de l’échelle de MEL à l’échelle linéaire ; sont les fréquences minimale et maximale des signaux acoustomyograhiques. Le nombre de filtres . Ici, chaque filtre a une fréquence centrale . Sa réponse fréquentielle est donnée par : La prise du logarithme E250 de la sortie de chaque filtre permet d’imiter la perception logarithmique de l’intensité sonore filtrée : L’application E260 de la DCT au logarithme de la sortie de chaque filtre est réalisée comme suit : L’application E260 de la DCT au logarithme permet d’obtenir un coefficient qui représentent les caractéristiques du signal sur l’échelle de fréquence Mel pour chaque fenêtre p et chaque filtre m du banc de filtres. L’application de la DCT peut en outre comprendre une sommation des coefficients pour l’ensemble des fenêtres p : Où C(m) est une caractéristique du signal pour le m-ème filtre. La caractéristique C(m) est un coefficient de Mel (Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC) du signal acoustomyographique. On obtient ainsi un coefficient C(m) qui ne dépend plus du temps. L’ entrée E300 des caractéristiques dans un classificateur peut comprendre un calcul E 3 10 de la dérivée et de la dérivée seconde de chaque coefficient de Mel. Le calcul des dérivées et des dérivées secondes des coefficients de Mel permet d’utiliser des caractéristiques supplémentaires pour la reconnaissance de gestes. En effet, les coefficients de Mel représentent la puissance du signal sur l’échelle de Mel, la dérivée première représentent le changement des MFCC au fil du temps et les dérivées secondes capturent la variation de ces changements. La robustesse du classificateur s’en trouve améliorée. Les coefficients de Mel, et le cas échéant leur dérivées et dérivées secondes, peuvent être entrés dans le classificateur, qui peut être un de réseau de neurones artificiels (ANN), un modèle de Support Vector Machine (SVM) ou un algorithme des k plus proches voisins (KNN). De tels modèles sont peu complexes et peuvent être implémentés à bas couts. Le classificateur est généré et entrainé au préalable. La performance du classificateur peut être vérifiée par validation croisée afin de tester les performances du classificateur. Dans le mode de réalisation où le procédé est pour reconnaitre un geste d’une personne, le classificateur peut comprendre des caractéristiques enregistrées au préalable associées à un geste particulier. Dans le mode de réalisation où le procédé est pour identifier une personne, le classificateur peut comprendre des caractéristiques enregistrées au préalable associées à la personne. En effet, pour un même mouvement le son émis par les muscles d’une personne constitue une signature propre à cette personne. L’entrée E300 des caractéristiques dans le classificateur peut comprendre une association E 3 20 des caractéristiques, par exemple des coefficients de Mel, et le cas échéant leur dérivée et dérivée seconde, à une personne spécifique. Dans ce cas, classificateur est configuré pour associer une personne spécifique aux coefficients. Grâce à au procédé décrit ci-dessus, la réalisation d’un mouvement de fermeture de la main peut permettre de distinguer entre deux personnes. Dans ce cas, le procédé est particulièrement adapté à une application dans le domaine de la sécurité. Toute personne est identifiable à partir de ses signaux acoustomyographiques. Alternativement, l’entrée des caractéristiques peut comprendre l’association des caractéristiques à un geste spécifique. Le geste spécifique peut être reconnu pour contrôler une prothèse, contrôler un objet ou jouer à un jeu en réalité virtuelle. Dispositif (10) de reconnaissance de gestes et/ou de personnes comprenant : - un bracelet (12) configuré pour être positionné autour d’un membre d’une personne ; - une pluralité de cavités (14) formées dans le bracelet (12), chaque cavité comportant une entrée (28) destinée à être au contact de la peau dudit membre de la personne et étant délimitée par un fond (30), opposé à l’entrée (28) ; et - une pluralité de capteurs acoustiques (16), chaque capteur acoustique étant logé au sein de ou adjacent du fond (30) d’une cavité de la pluralité de cavités (14) pour recevoir des signaux acoustomyographiques produits par les muscles du membre de la personne. Dispositif (10) selon la revendication 1, dans lequel chaque cavité est de forme sphérique, cylindrique, conique ou gaussienne. Dispositif selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque cavité est de forme sphérique et un rapport rayon sur hauteur est d’environ 1, ou chaque cavité a une forme conique et un rapport rayon sur hauteur est d’environ 2. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque cavité présente un rayon (r) compris entre 6 mm et 9 mm et une hauteur (h) comprise entre 6 mm et 9 mm. Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (10) comprend entre 2 et 8, de préférence entre 4 et 6 capteurs acoustiques (16). Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (10) comprend en outre une pluralité de cartes d’amplification et de filtrage (36), et chaque capteur acoustique est relié à une carte d’amplification et de filtrage parmi la pluralité de cartes d’amplification et de filtrage (36). Dispositif (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une pluralité d’éléments rigides (20), chaque élément rigide (20) comprenant l’une de la pluralité de cavités (14), et un élément élastique (22) reliant la pluralité d’éléments rigides (20). Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes, le procédé étant mis en œuvre par le dispositif selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, le procédé comprenant : - une acquisition d’un signal acoustomyographique provenant des muscles d’une personne réalisant un geste; - une analyse du signal acoustomyographique acquis pour extraire des caractéristiques du signal acoustomyographique acquis; - une entrée des caractéristiques extraites dans un classificateur, ledit classificateur comprenant des caractéristiques associées à un geste particulier ou à une personne particulière, les caractéristiques du classificateur ayant été enregistrées au préalable, l’entrée des caractéristiques extraites dans le classificateur permettant d’associer les caractéristiques extraites au geste particulier réalisé ou à la personne particulière réalisant le geste. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l’analyse du signal acoustomyographique comprend une obtention du spectre de fréquence du signal acoustomyographique acquis. Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes selon la revendication 9, dans lequel l’obtention du spectre de fréquence comprend - un fenêtrage du signal acoustomyographique acquis pour obtenir des trames temporelles du signal acoustomyographique ; -l’application une transformation de Fourier à court terme sur chaque trame temporelle pour obtenir le spectre de fréquence de chaque trame temporelle. Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes selon la revendication 9, dans lequel l’obtention du spectre de fréquence comprend : - une décomposition du signal acquis en modes intrinsèques d’oscillation, IMF, à l’aide de la méthode de décomposition adaptative Empirical Mode Decomposition, EMD ; - l’application d’un opérateur non linéaire TKEO et d’un algorithme de séparation de l’énergie discrète pour obtenir une amplitude et une fréquence instantanée du signal acquis ; - un fenêtrage de l’amplitude et de la fréquence instantanée pour obtenir des trames de l’amplitude et de la fréquence instantanée ; - un calcul d’un spectre marginal d’Hilbert, MHS, sur l’amplitude et la fréquence instantanée fenêtrée pour obtenir le spectre de fréquence de chaque trame. Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes selon l’une quelconque des revendications 8 à 11, dans lequel l’analyse du signal comprend en outre un calcul des coefficients de MEL du signal acoustomyographique. Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes selon la revendication 12, dans lequel le calcul des coefficient de Mel comprend : - un passage du spectre de fréquence à travers un banc de filtres répartis suivant l’échelle de Mel pour obtenir un ensemble de coefficients représentant la puissance du signal dans différentes bandes de fréquence, chaque bande de fréquence étant définie selon l’échelle de Mel; - la prise du logarithme de la sortie de chaque filtre du bancs de filtre ; - l’application d’une transformée en cosinus discrète (DCT) sur le logarithme pour calculer les coefficients de Mel. Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes selon la revendication 13, dans lequel le banc de filtres comprend entre 5 et 15 filtres, de préférence entre 7 et 13 filtres, de préférence encore 7 filtres, et le banc de filtres est étalé sur une gamme de fréquence comprise entre 0 Hz et 300 Hz, de préférence entre 0 Hz et 100 Hz. Procédé de reconnaissance de gestes et/ou de personnes selon l’une quelconque des revendications 8 à 14, dans lequel le classificateur est un parmi : - un modèle de réseau de neurones artificiels (ANN) ; - un modèle de Support Vector Machine (SVM) ; - un algorithme des k plus proches voisins (KNN)