Brevet FR3164561A1 — publié le 20260116

Post-traitement d’un signal audio selon un modèle de post-traitement issu d’un entrainement optimisé L’invention se rapporte à un procédé de post-traitement d’un signal audio décodé, dans lequel le post-traitement (603) applique un modèle de post-traitement issu d’une phase d’entrainement (602) réalisé entre un signal de référence (x’) obtenu par l’application d’au moins un prétraitement (601) à un signal d’entrée (x) et un signal décodé de sortie (y’). L’invention se rapporte également à un dispositif de post-traitement mettant en œuvre le procédé. Figure de l’abrégé : Figure 6 Post-traitement d’un signal audio selon un modèle de post-traitement issu d’un entrainement optimisé La présente invention se rapporte au domaine général du traitement de signaux audio. L’invention se rapporte en particulier à la compression des signaux audio – appelée par la suite « codage audio ». On s’intéresse en particulier à l’amélioration de codecs existants par post-traitement (au décodage). Ce type de traitement trouve des applications de manière générale dans le domaine des technologies audio, et plus précisément dans le domaine du décodage et rendu audio. Le post-traitement est une technique bien connue pour améliorer la qualité d’un signal décodé d’une façon rétro-compatible (sans modifier le format du train binaire ou le format de transport en question). Dans le cas du codage de parole, les méthodes historiques basées sur le traitement du signal sont par exemple : - Amélioration de la parole décodée par post-filtrage (de formant ou de pitch : « formant postfilter », « pitch postfilter »…) - Amélioration de la musique décodée (par application d’un masque fréquentiel, réduction du bruit inter-harmoniques…) Un exemple de post-traitement – intégrant plusieurs sous-modules de post-traitement - se trouve dans le codec 3GPP EVS (pour « Enhanced Voice Services » en anglais) et en particulier dans le décodage du mode EVS AMR-WB IO qui est essentiellement une version améliorée du codec AMR-WB (pour « Adaptive Multi-Rate-Wideband » en anglais) original, et qui est décrite dans la spécification 3GPP TS 26.445. Avec l’avènement de l’apprentissage profond (« deep learning » en anglais), de nouvelles méthodes basées sur les réseaux de neurones ont été proposées pour le post-traitement de signaux décodés, en utilisant des outils comme un réseau convolutionnel, ou une approche basée masque, ou encore avec des approches par réseaux de neurones antagonistes (GANs). Plus récemment, une approche que l’on dénommera par la suite « ScoreDec » proposant un post-traitement basé sur une diffusion, nommé SPF (pour « score-based diffusion post-filter » en anglais) a été présentée dans l’article Y.-C. Wu, D. Marković, S. Krenn, I.D. Gebru and A. Richard, "ScoreDec: A Phase-Preserving High-Fidelity Audio Codec with a Generalized Score-Based Diffusion Post-Filter," Proc. ICASSP, 2024. Cette approche fonctionne dans le domaine du spectre complexe et consiste essentiellement à appliquer une méthode de débruitage par modèle de diffusion selon l’article J. Richter, S. Welker, J.-M. Lemercier, B. Lay, and T. Gerkmann, “Speech enhancement and dereverberation with diffusion-based generative models,” IEEE/ACM TASLP, vol. 31, pp. 2351–2364, 2023, pour réduire le bruit de codage en sortie des codecs existants AudioDec (avant entraînement GAN) ou Opus à 24 kbit/s. Ainsi, le modèle de diffusion n’est entrainé que pour un débit donné de codage/décodage (ici 24 kbit/s). Les figures 1a et 1b illustrent le fonctionnement de la méthode appelée « ScoreDec ». Le principe général est d’appliquer un débruitage par modèle de diffusion – selon la méthode SGMSE (pour « Score-based Generative Models for Speech Enhancement » en anglais) décrite plus loin – en sortie d’un codec existant (AudioDec ou Opus dans l’article de Y.-C. Wu et al.). La méthode ScoreDec revient donc à combiner un codec existant avec un post-traitement de débruitage SGMSE. A la figure 1a , le codec neuronal AudioDec (bloc 100) prend un signal audio d’entrée x, échantillonné par exemple à 48 kHz ; ce signal est analysé par un encodeur (bloc 101) avec une dernière couche neuronale P de projection (bloc 102) pour obtenir un espace latent z qui est ensuite codé (bloc 103) par quantification vectorielle résiduelle (multi-étages) et cette représentation discrète est décodée (bloc 104) pour reconstruire le signal audio y. Le codec AudioDec – ici dans sa version autoencodeur et non vocodeur - est normalement entrainé en deux phases : une phase 1 où le générateur (bloc 100) est entrainé seul, puis une phase 2 dans une architecture de réseaux antagonistes (GANs) avec en plus un discriminateur donnant une fonction de coût antagoniste (adversarial en anglais). Selon l’article de Y. -C. Wu et al. précité, en ajoutant un post-traitement (bloc 130), il est possible de ne mettre en œuvre que la phase 1 de l’entrainement du bloc 100, le post-traitement SPF (bloc 130) évite de recourir à une phase 2 de type GAN. On renvoie à l’article de Y. -C. Wu et al. précité pour les détails de l’entrainement du bloc 130 avec une procédure d’entrainement illustrée ici dans le bloc 120 et donnant les paramètres utilisés en 130 pour l’inférence. Le bloc 130 correspond ici à un modèle de diffusion SGMSE pré-entrainé avec des poids . L’entrainement prend ici une suite d’exemples (x,y) où x est l’entrée du bloc 100 et y est la sortie (décodée) du bloc 104. Ainsi, la méthode de débruitage SGMSE est ici détournée pour réduire le bruit de codage induit par le bloc 100. Ce post-traitement SPF est également appliqué dans l’article de Y. -C. Wu et al. précité à un autre codec, Opus, lequel est décrit dans IETF RFC 6716 et IETF RFC 8251. A la figure 1b , le codec Opus (bloc 150) divisé en codeur (bloc 151) et décodeur (bloc 152), est suivi par un post-traitement (bloc 180). Comme pour AudioDec, on fait ressortir ici un bloc 170 qui illustre que l’entrainement du bloc de post-traitement SPF se fait en utilisant une suite d’exemples (x,y), où x est l’entrée du bloc 150 et y est la sortie (décodée) du bloc 152 ; ainsi, le bloc 180 correspond à un post-traitement SGMSE pré-entrainé, utilisant en inférence les poids issus du bloc 170. On notera que l’article de Y. -C. Wu et al. précité ne précise pas explicitement que l’entrée x est utilisée par le bloc 170, cependant les résultats présentés dans cet article en termes de rapport signal à bruit invariant à l’échelle (SI-SNR) permettent à l’homme de l’art de vérifier que c’est bien le cas. Par ailleurs, à la FIG. 1 on fait ressortir ici explicitement le préfiltre passe-haut (noté HPF pour high-pass filter) d’Opus en 160, alors que la suite du codage Opus se fait en 161. Cette distinction n’est pas définie dans l’article de Y. -C. Wu et al. précité, cependant on verra plus loin que ce bloc de préfiltre peut rendre le post-traitement SPF sous-optimal s’il n’est pas bien pris en compte. La FIG. 2 décrit le fonctionnement du post-traitement SPF (qui correspond en fait exactement au modèle de débruitage SGMSE selon l’article J. Richter et al précité avec les adaptations suivantes, tel qu’utilisé dans la méthode ScoreDec pour améliorer la qualité des signaux décodés après le codec AudioDec ou Opus (blocs 130 ou 180). On notera que le modèle SGMSE a plusieurs versions et dans certains cas le nom est modifié, par exemple l’article J.-E. Ayilo, M. Sadeghi, R. Serizel, Diffusion-based speech enhancement with a weighted generative-supervised learning loss, Proc. ICASSP, 2024, fait explicitement la distinction avec une version appelée « SGMSE+ ». Dans le présent document, on gardera le nom générique SGMSE. Le signal audio dégradé correspond ici au signal y décodé (en sortie du bloc 104 ou 152). Par souci de concision on ne fait pas apparaître ici les indices temporels n du signal y(n), échantillonné par exemple à 48 kHz. Ce signal décodé y est d’abord normalisé (bloc 202) par un facteur d’échelle g donné par le maximum de la valeur absolue de y (déterminé de façon non causale sur l’ensemble du signal traité) : Où l’indice n s’applique sur l’ensemble du signal y de durée limitée. Puis, ce signal normalisé est transformé par une transformée de type STFT en 203 (pour « short time Fourier Transform » en anglais) pour obtenir le spectrogramme complexe de taille K x F, où K est le nombre de trames temporelles d’analyse et F est le nombre de raies fréquentielles. Cette transformation correspond à : Où est la longueur de la FFT (typiquement ), (n) est une fenêtre d’analyse (par exemple de Hanning) de longueur (typiquement ), est le nombre de nouveaux échantillons analysés dans chaque trame (typiquement ). Certains détails comme le centrage de la fenêtre d’analyse (n) par rapport aux blocs du signal d’entrée ne sont pas traités ici. Pour , on obtient F = 256 raies fréquentielles. De plus, pour un signal à 16 kHz de longueur de 2.048 secondes, on aura K = 256 ce qui donnerait un spectrogramme sous la forme d’une « image » carrée à coefficient complexe. En pratique, la valeur de K sera fonction de la longueur effective du signal à traiter. L’amplitude de est transformée par défaut par compression d’amplitude en 204 (afin de réduire la dynamique spectrale) : Où la valeur de est par exemple = 0,15, k est l’indice de trame transformée, f est l’indice de raie fréquentielle et par exemple . Là encore, par souci de concision, on ne fait pas apparaître de façon générale les indices k et f des spectrogrammes Y, , …, sauf pour l’équation ci-dessous où ces détails sont pertinents pour lever toute ambiguïté. Enfin, le spectre transformé est débruité par échantillonnage d’un modèle de diffusion en 205 (phase d’inférence) pour obtenir le signal , qui subit la transformation inverse (bloc 206) au bloc 204 : Le spectrogramme résultant est transformé dans le temps en 207 pour obtenir qui est remis à l’échelle (bloc 208) par le facteur g issu du bloc 201. Le module de débruitage dans le domaine du spectrogramme STFT en 205 peut être mis en œuvre selon l’article de J. Richter et al., mais il peut également être mis en œuvre selon l’article de J.-E. Ayilo et al. qui étend le critère d’apprentissage du « score » (en mode génératif) à une fonction de coût de type erreur quadratique moyenne sur le signal (en mode supervisé). Une description du bloc 205 selon J. Richter et al. est maintenant donné en rapport avec le processus « backward » de diffusion. Le modèle de débruitage SGMSE utilisé par la méthode ScoreDec est décrit en particulier dans l’article J. Richter et al. précité. Il s’agit d’un modèle génératif d'amélioration de la parole, basé sur la diffusion. Etant donné un signal de parole dégradée, ce modèle génère un échantillon de parole « pure » (« clean speech » en anglais), correspondant à une version débruitée du signal d’origine. A la différence de certaines approches neuronales qui cherchent à apprendre une correspondance entre parole bruitée et parole « pure », le modèle SGMSE apprend à générer un échantillon de parole « pure » par débruitages successifs à partir d’un bruit gaussien, en conditionnant cette génération par le signal bruité. L’idée du modèle SGMSE est la suivante. Le point de départ – pour entrainer un modèle neuronal SGMSE – est de constituer une base de données contenant des signaux de parole pure et leur version dégradée. En débruitage, la version dégradée est obtenue par l’ajout de bruit à un certain rapport signal à bruit ; dans l’article J. Richter et al. précité, la base de données audio est publique et correspond à VoiceBank-DEMAND (à 16 kHz). Dans le contexte de ScoreDec, dans l’article l’article Y.-C. Wu et al. la parole pure correspond à la base publique « Valentini », tandis que la version dégradée est obtenue par codage-décodage par AudioDec ou Opus. Les échantillons de la base de données audio ainsi constituée (parole pure, version dégradée) sont représentés dans le domaine fréquentiel après transformée de Fourier discrète à court-terme (STFT pour Short-Term Fourier Transform) complexe. Travailler dans ce domaine permet d'améliorer simultanément les spectres d’amplitude et de phase. Les spectrogrammes de parole pure X notés par la suite sont progressivement bruités au cours d’un processus (dit « forward ») qui les transforme en une version fortement corrompue des données bruitées correspondantes notées . Ce processus est paramétré par une variable temporelle t continue et régi par une équation différentielle stochastique (EDS). On note le spectrogramme de parole pure au temps t, suivant le processus « forward ». Des résultats théoriques assurent qu’il est possible d’inverser le processus précédent, c’est-à-dire, en partant d’un signal de parole bruité, revenir à un signal de parole pure. Ce processus (dit « backward ») admet une expression explicite sous forme d’EDS. Le processus « forward » est maintenant détaillé. Nous travaillons avec des spectrogrammes complexes notés ici de façon générique indexés par la variable temporelle t, qui évolue dans l’intervalle [0, T] où t=0 est le temps initial (où le signal de parole est pur) et t=T est le temps final (où le signal de parole est noyé dans le bruit). Ainsi, désigne un spectrogramme « pur », élément de la base d’entraînement, et le spectrogramme dégradé à l’issue du processus « forward » de diffusion. Le processus « forward » suit l’EDS , où est un terme de dérive (drift) gouvernant le comportement moyen de l’équation, donné par l’expression , avec >0 un coefficient de raideur, est un terme de diffusion contrôlant la quantité de bruit injectée dans l’équation à chaque instant, est un processus de Wiener (ou mouvement Brownien), à l’origine du caractère stochastique de l’équation. Le terme de dérive conduit vers avec une vitesse contrôlée par le paramètre de raideur. Le bruit ajouté par la diffusion conduit vers une version fortement corrompue au temps final. L’intervalle [0,T] est discrétisé en N sous-intervalles de longueur ∆T, et l’équation backward est résolue entre t=T et t=t ε , où t ε ≃0 , à l’aide de méthodes numériques telles que la méthode d’Euler-Maruyama. La limitation à t ε permet d’éviter des instabilités numériques pouvant se produire pour t proche de 0. Par exemple on peut prendre T=1 et N=30. Plusieurs méthodes de résolution numérique d’équation différentielle stochastique (EDS) peuvent être utilisées lors de la phase « forward », la plus commune étant la méthode d’Euler-Maruyama, une extension de la méthode d’Euler pour les équations différentielles ordinaires. La figure 2b illustre l’architecture NCSN++ (pour « Noise Conditional Score Network » en anglais) utilisée par défaut par la méthode SGMSE lors de l’entraînement et de l’inférence. L’architecture NCSN++ a été introduite dans l’article précité de Y. Song et al. L’architecture a été adaptée pour traiter des spectrogrammes complexes : les parties réelles et imaginaires sont traitées comme des canaux séparés. Ainsi l’estimation du score en sortie du réseau se fait séparément pour les parties réelles et imaginaires. Le réseau de neurones a une structure « Unet » multi-résolution avec différents types de couches (Conv2D, DownLayer, UpLayer, BottleneckLayer, ProgDown et ProgUp). Plus de détails sur la structure de ce réseau sont donnés dans l’article de J. Richter et al. (section IV. « Network architecture »). La figure 2c détaille la structure des blocs résiduels présents dans l’architecture NCSN++ lors de chaque sous/sur-échantillonnage. Un bloc résiduel comprend des couches Conv2D en 283, 287 et 289, une normalisation par groupe (selon l’article Y. Wu and K. He, “Group normalization,” Proc. ECCV, 2018) en 280 et 285, un sur- et sous-échantillonnage par filtre à réponse impulsionnelle finie (selon l’article R. Zhang, “Making convolutional networks shift-invariant again,” Proc. ICML, 2019) en 282 et 288, et une fonction d’activation Swish (selon l’article P. Ramachandran, B. Zoph, and Q. V. Le, “Swish: a self-gated activation function,” arXiv preprint arXiv:1710.05941, 2017) en 281 et 286. Pour faire que le modèle dépende du temps t, une information sur cette variable de temps (indiquant l’avancement dans le processus de diffusion) est intégrée dans chaque bloc résiduel, par le biais d’un plongement de Fourier (Fourier embedding) qui fait correspondre à la variable t un vecteur (bloc 284). Les informations des deux branches sont sommées (bloc 290) puis normalisées par un facteur (bloc 291). La figure 3 illustre le processus de diffusion « forward » sur l’intervalle [0,T] discrétisé en N sous-intervalles de longueur ∆T où N=30. Elle montre un exemple de processus de diffusion appliqué à un spectrogramme complexe X = . On ne représente ici que le spectrogramme d’amplitude. Le spectrogramme de parole pure est progressivement bruité par EDS comme mis en œuvre dans la méthode SGMSE pour T=1, le résultat après quelques itérations . A la fin du processus « forward » (t=T), le signal a dérivé vers Y mais le résultat est presque totalement noyé dans le bruit (on ne distingue plus que quelques composantes énergétiques de la parole pure). Le processus « backward » a pour but de résoudre l’EDS inverse et dans l’article de Richter et al. cette résolution est faite selon la procédure d’échantillonnage par Prédicteur-Correcteur introduit dans l’article Y. Song, J. Sohl-Dickstein, D. P. Kingma, A. Kumar, S. Ermon, and B. Poole, “Score-based generative modeling through stochastic differential equations,” Proc. ICLR, 2021, pour générer de façon itérative l’estimation du signal débruité. L’EDS inverse est donnée par : Où est le processus de Wiener inversé dans le temps. Cette EDS inverse fait intervenir un coefficient a priori inconnu – le score (qui est une approximation de la dérivée de la log-probabilité conditionnelle ), dépendant de la distribution conditionnelle . On note le score approximé évalué en un point à l’instant t, où Ѳ représente les paramètres de l’approximation (poids d’un réseau de neurones). Au moyen d’un réseau de neurones, le modèle SGMSE apprend le score via une fonction , où Ѳ désigne les poids du réseau. Il est alors possible de résoudre approximativement l’EDS du processus « backward » en remplaçant le score par sa valeur approchée. Plusieurs architectures de réseaux de neurones, bâties autour de l’architecture U-Net, ont été proposées pour SGMSE, par exemple DCUNET pour « Deep Complex U-Net » ou NCNS pour « Noise Conditional Score Network ». Là encore, plusieurs méthodes de résolution numérique d’EDS peuvent être utilisées lors de la phase « backward », la plus commune étant la méthode d’Euler-Maruyama. Les blocs 120 et 170 des figures 1a et 1b correspondent à l’entrainement du post-traitement SPF. Pour ce faire les signaux purs/dégradés et sont tous les deux normalisés (par exemple en prenant la valeur maximale de l’amplitude de pour normaliser à la fois et par le même facteur) et transformés dans le domaine fréquentiel comme dans les blocs 203 et 204 illustrés à la FIG. 2 , pour obtenir les spectrogrammes purs/dégradés. A chaque étape de l'entraînement, un temps t est d'abord échantillonné selon une distribution uniforme sur l'intervalle [0, ], puis un couple de spectrogrammes purs/dégradés est choisi aléatoirement dans la base de données. Connaissant et , la distribution de peut être déterminée explicitement : on peut donc échantillonner directement et calculer la fonction de score correspondante. Une distance l2 (erreur quadratique) entre le modèle de score et le score est enfin calculée, puis les paramètres du réseau de neurones sont actualisés. La méthode ScoreDec donne de très bons résultats pour l’amélioration du codec AudioDec limité à la phase 1 de l’entrainement (sans l’architecture GAN de la phase 2). Dans l’article de Y.C. Wu et al. précité, le débit d’AudioDec et d’Opus est fixé à 24 kbbit/s (pour des signaux échantillonnés à 48 kHz). Il est connu de l’homme de l’art qu’Opus atteint déjà une bonne qualité pour la parole à 24 kbit/s, l’amélioration apporté par le post-traitement SPF (bloc 170) est moins nette pour Opus que pour AudioDec. La méthode ScoreDec traite les codecs AudioDec et Opus en amont comme des « boites noires ». Cette simplification est acceptable pour AudioDec qui est un codec neuronal de bout en bout sans traitement « classique » d’un signal et avec une mise en œuvre virtuellement sans retard algorithmique. Par contre, il est bien connu de l’homme de l’art que le codec Opus utilise un préfiltre passe-haut (HPF) dans le bloc 160 introduisant un déphasage sur le signal d’entrée et que le codec Opus occasionne un retard algorithmique (dû au processus d’anticipation « lookahead » et à des filtrages internes au bloc 161) qui est par défaut de 6.5 ms (312 échantillons à 48 kHz); or ces deux types de retard ne sont pas pris en compte dans la méthode ScoreDec, ce qui fait que le post-traitement SPF (bloc 170) va en réalité résulter en une avance de phase (de 312 échantillons) et modéliser la réponse en phase du filtre HPF (bloc 161), alors que ces deux opérations sont en réalité non désirables (l’une peut créer des problèmes pour un traitement temps-réel et reste une opération non causale, l’autre n’est « perceptuellement » pas justifiée). De plus, la méthode ScoreDec n’est pas appliquée à des codecs existants de parole largement déployés, comme 3GPP AMR (pour « Adaptive Multi-Rate » en anglais) ou 3GPP AMR-WB (pour « Adaptive Multi-Rate-Wideband » en anglais). Par ailleurs, la méthode ScoreDec est entrainée dans l’article Y.-C. Wu et al. précité, à un seul débit (24 kbit/s). Il serait avantageux d’avoir une méthode applicable à un codec multi-débits comme AMR-WB. De plus, ScoreDec est typiquement entrainé et testé uniquement sur la parole pure, il serait avantageux d’avoir une méthode adaptée à différents types de contenu (parole pure, musique, parole bruitée, etc.). On rappelle à présent la structure d’exemples de codecs « traditionnels » comme AMR-WB ou sa version améliorée dans EVS (en tant que mode EVS AMR-WB IO). Le codec AMR-WB est décrit par exemple dans l’article de B. Bessette et al., "The adaptive multirate wideband speech codec (AMR-WB)," in IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 10, no. 8, pp. 620-636, Nov. 2002. Les figures 4a et 4b décrivent l’architecture simplifiée respectivement du codeur et du décodeur AMR-WB. Ce codec fonctionne à 9 débits appelés « modes » (6,6, 8,85, 12,65, 14,25, 15,85, 18,25, 19,85, 23,05 et 23,85 kbit/s). La figure 4a décrit l’architecture simplifiée du codeur AMR-WB. Le signal d’entrée échantillonnée à 16 kHz ( ), est en général avec une entrée de format PCM (pour Pulse Code Modulation » en anglais) linéaire tronqué sur 14 bits selon le standard 3GPP TS 26.171. Par souci de simplification, les figures 4a et 4b ne montrent pas les blocs hors codeur/décodeur, comme la détection d’activité vocale (VAD), transmission discontinue (DTX) ou génération de bruit de confort (CNG). Le signal d’entrée est décimé à 12.8 kHz (bloc 401), puis préfiltré par un filtre passe-haut de type « Butterworth » avec une coupure à 31 Hz (bloc 402), et enfin préaccentué par le filtre (bloc 403) où . Le signal de bande basse (0-6,4 kHz) préaccentué est analysé par prédiction linéaire (LP), les coefficients LPC sont quantifiés et interpolés en ) par sous-trame (bloc 404). Une analyse de pitch en boucle ouverte (« open loop » ou OL) est ensuite réalisée (bloc 406) dans le domaine du signal pondéré perceptuellement par le filtre (bloc 405) : Où . Ensuite, la recherche en boucle fermée du dictionnaire adaptatif (bloc 407) et du dictionnaire fixe (bloc 408) est réalisée, avant codage conjoint des gains de dictionnaire (bloc 409). Quand le codec fonctionne à 23.85 kbit/s, des paramètres de gain en bande haute (6,4 – 7 kHz) sont également déterminés et codés (bloc 420). Tous les paramètres codés dans la trame courante sont multiplexés (bloc 410). La FIG. 4 décrit l’architecture simplifiée du décodeur AMR-WB. Au décodage, les paramètres sont démultiplexés (bloc 460), les paramètres LPC sont décodés et interpolés (bloc 452), l’excitation combinant les contributions des dictionnaires fixes et adaptatifs est décodée (451), avant d’appliquer le filtre de synthèse LPC (bloc 454) par sous-trame, puis la synthèse est désaccentuée (bloc 455) et rééchantillonnée à 16 kHz (bloc 456). Le signal bande basse décodé est combiné (bloc 458) au signal bande haute reconstruit (au bloc 457) – si le décodeur fonctionne à 23,85 kbit/s, les gains de correction de la bande haute sont décodés (bloc 453), sinon les facteurs d’échelle de la bande haute sont estimés « en aveugle » pour tous les débits de 6,6 à 23,05 kbit/s. La FIG. 5 décrit l’architecture simplifiée du codeur et du décodeur EVS (incluant le mode AMR-WB IO). Le bloc 501 comprend différents sous-blocs de prétraitement (comme par exemple, un préfiltre passe-haut « HP filt. », un banc de filtre et un rééchantillonnage « FB&res. », un module de pré-emphase « pre-emp », de classification « class. », d’analyse de prédiction linéaire « LP ana. », etc…). On ne détaille pas ici les différents sous-blocs de prétraitement. De même différents sous-blocs de post-traitement sont prévus dans le bloc 508 (comme par exemple, un postfiltre passe-haut « HP filt. », un banc de filtre et un rééchantillonnage « FB&res. », un module de dé-emphase « de-emp », de post-filtre de formant « form. Post filt. », d’amélioration de la musique « music enh. », etc…). On ne les détaille pas plus ici. Le bloc 502 concerne le codage du mode « EVS Primary », le bloc 506 concerne le décodage de ce mode. Les sous-blocs qui les constituent (« switch. », « LP-cod. » ou « LP-decod. », « MDCT cod. » ou « MDCT decod. », « DTX, CNG cod. » ou « DTX, CNG decod. ») ne sont pas détaillés ici. De même l’émetteur (504) et le récepteur en 505 sont ignorés ici. Le bloc 503 concerne le codage du mode « AMR-WB IO », le bloc 507 concerne le décodage de ce mode. A la différence d’AMR-WB, un préfiltre passe-haut (appelé « HP filter ») de type « Butterworth » avec une coupure à 20 Hz est appliqué en 501 directement sur le signal d’entrée (avant ré-échantillonnage à 12.8 kHz pour le mode AMR-WB IO). On notera aussi que de nombreux blocs de post-traitement en 508 sont définis dans le décodeur EVS. Il existe un besoin de pouvoir appliquer un post-traitement par réseaux de neurones (par exemple de type SGMSE) pour des codecs existant de type CELP comme AMR-WB ou d’autres types comme Opus, et de façon optimisée. Il existe un besoin de pouvoir appliquer un post-traitement par réseaux de neurones (par exemple de type SGMSE) qui soit adapté au cas multidébits et à différents types de contenus (parole pure, musique, etc.). L’invention vient améliorer l’état de la technique. A cet effet, l’invention vise un procédé de post-traitement d’un signal audio décodé, dans lequel le post-traitement applique un modèle de post-traitement issu d’une phase d’entrainement réalisée entre un signal de référence obtenu par l’application d’au moins un prétraitement à un signal d’entrée et un signal décodé de sortie. Ainsi, contrairement aux méthodes de l’état de l’art où la phase d’entraiment est appliquée entre le signal d’entrée du codec, sans modification, et le signal de sortie, le procédé de post-traitement proposé applique un prétraitement au signal d’entrée pour la phase d’entrainement. Ceci permet d’exploiter la connaissance du retard algorithmique et/ou de la structure interne de codec existant pour obtenir un signal de référence adapté et de ce fait, un prétraitement adapté. Dans un mode de réalisation, un prétraitement appliqué au signal d’entrée est une compensation de retard. Ainsi, dans le cas d’un codec avec un retard algorithmique, comme par exemple, le codec Opus, le retard est compensé lors de la phase d’entrainement, ce qui permet d’obtenir un modèle de post-traitement adapté du fait que les signaux d’entrée et de sortie sont synchronisés au mieux. De plus, cela permet d’éviter que le post-traitement résulte en une avance de phase, ce qui n’est pas désirable dans un fonctionnement temps-réel lors du traitement de blocs successifs de signaux de sortie. Un prétraitement appliqué au signal d’entrée peut également être en outre une compensation de phase. Ainsi, dans le cas de codec où un préfiltre passe haut est prévu et appliqué au signal d’entrée, un entrainement appliqué au signal d’entrée du codec, sans la prise en compte de ce préfiltre, n’est pas optimal puisqu’il modélise la réponse en phase du préfiltre alors que le préfiltre est virtuellement sans effet perceptuel mais sert typiquement à supprimer ou réduire la composante continue qui apporterait un biais dans des analyses internes au codec. La prise en compte de ce pré-filtrage par un prétraitement de compensation de phase permet d’adapter la phase d’entrainement à ce type de codec. Selon plusieurs modes de réalisation, un prétraitement appliqué au signal d’entrée pour la phase d’entrainement est un traitement de la liste suivante : - un traitement de rééchantillonnage entre une première et une deuxième fréquence ; - un traitement de préaccentuation ; - un traitement de pondération perceptuelle ; et le signal décodé de sortie est le signal avant application d’un traitement inverse à au moins un prétraitement de la liste, le post-traitement étant appliqué au signal décodé avant application d’un traitement inverse à au moins un prétraitement de la liste. Ainsi, les codecs post-traités ne sont plus considérés comme des boites noires. La structure interne des codecs existants est ici exploitée pour optimiser l’entrainement permettant d’obtenir un modèle de post-traitement adapté au codec et ainsi améliorer la qualité du signal décodé car le post-traitement se concentre sur la réduction du bruit de codage induit par le codec. Le signal de référence utilisé pour la phase d’entrainement est pris après un pré-traitement existant dans la chaine de traitement du codec et le signal de sortie utilisé pour la phase d’entrainement est pris avant le traitement inverse du pré-traitement dans la chaine de traitement du codec. Dans un mode de réalisation, le modèle de post-traitement est un modèle de débruitage par diffusion. Le modèle de débruitage par diffusion est ici adapté par la prise en compte d’un prétraitement pour obtenir un signal de référence pour la phase d’entrainement. Le modèle de débruitage pourra être de type SGMSE avec une architecture NCSN++, DCUNET ou une autre variante de modèle, avec des configurations différentes de « solvers », résolution d’EDS, etc..., comme décrit par la suite. Selon un mode de réalisation, le procédé de post-traitement utilise un réseau de neurones pour la phase d’entrainement et pour une phase d’inférence correspondant à l’application du modèle de post-traitement. Selon un mode de réalisation particulier, le modèle de post-traitement dépend d’une valeur de conditionnement. Dans des exemples de réalisation, la valeur de conditionnement est une valeur de débit de codage ou une valeur indiquant un type de signal. Ainsi le modèle de post-traitement est adapté au mieux aux caractéristiques du codeur ou du signal L’invention vise un dispositif de post-traitement d’un signal audio comportant un module de post-traitement appliquant un modèle de post-traitement à un signal audio décodé et un module d’entrainement générant le modèle de post-traitement et appliquant une phase d’entrainement entre un signal de référence obtenu par l’application d’au moins un prétraitement à un signal d’entrée et un signal décodé de sortie. Ce dispositif de post-traitement comporte un circuit de traitement pour la mise en œuvre des étapes du procédé de post-traitement tel que décrit précédemment. L’invention se rapporte à un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de post-traitement tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté par un processeur. Enfin l’invention se rapporte à un support de stockage, lisible par un processeur, mémorisant un programme informatique comportant des instructions pour l’exécution du procédé de post-traitement décrit précédemment. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : FIG. 1 et FIG. 1 illustrent la méthode nommée ScoreDec de l’état de l’art, telle que décrite précédemment, pour améliorer le signal issu respectivement d’un codec AudioDec et d’un codec Opus ; FIG. 2 illustre la méthode SGMSE (pour «Score-based Generative Models for Speech Enhancement » de l’état de l’art, telle que décrite précédemment ; FIG. 2 illustre l’architecture d’un réseau de neurones NCSN++ de l’état de l’art, telle que décrite précédemment ; FIG. 2 illustre un bloc résiduel de l’architecture NSCN++ de l’état de l’art, telle que décrite précédemment ; FIG. 3 illustre les effets sur le signal d’un processus de diffusion selon l’état de l’art ; FIG. 4 illustre l’architecture simplifiée d’un codeur AMR-WB (pour« Adaptive Multi-Rate-Wideband » en anglais) ; FIG. 4 illustre l’architecture simplifiée d’un décodeur AMR-WB ; FIG. 5 illustre l’architecture simplifiée d’un codec (codeur et décodeur) EVS (pour « Enhanced Voice services » en anglais) ; FIG. 6 illustre un dispositif de post-traitement et un procédé de post-traitement dans une mise en œuvre générale de l’invention ; FIG. 7 illustre un premier mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR WB ; FIG. 7 illustre un deuxième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR WB ; FIG. 8 illustre un troisième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR WB ; FIG. 9 illustre un quatrième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR WB ; FIG. 10 illustre un cinquième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR WB ; FIG. 11 illustre un mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type Opus ; FIG. 12 illustre un mode de réalisation d’un dispositif de conditionnement par un contexte et d’un procédé de conditionnement par un contexte, avec un bloc résiduel de l’architecture NSCN++ modifié selon l’invention ; FIG. 12 illustre un mode de réalisation alternatif d’un dispositif de conditionnement par un contexte et d’un procédé de conditionnement par un contexte, avec un bloc résiduel de l’architecture NSCN++ modifié selon l’invention ; FIG. 13 illustre un exemple de réalisation structurelle d’un dispositif de post-traitement selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 6 illustre un dispositif de post-traitement ainsi qu’un procédé de post-traitement dans un mode de réalisation général de l’invention. Un module de prétraitement 601 applique au signal d’entrée x, par exemple le signal d’entrée d’un codec, au moins un prétraitement. Ce module de prétraitement peut faire partie du dispositif de post-traitement 600 (module 601 dans le dispositif 600) qui est alors ajouté à un codec existant. Le module de prétraitement 601 (à l’extérieur du dispositif 600) peut aussi être composé des modules de prétraitement existants dans le codec pour lequel le dispositif de post-traitement est appliqué. Un prétraitement appliqué par ce module est par exemple un prétraitement de la liste suivante : - une compensation de retard ; - une compensation de phase ; - un filtre de type passe-haut ; - un traitement de rééchantillonnage entre une première et une deuxième fréquence ; - un traitement de préaccentuation ; - un traitement de pondération perceptuelle. Le dispositif de post-traitement 600 obtient donc un signal prétraité x’ qui sert de signal de référence pour une phase d’entrainement opéré par le module d’entrainement 602. Ce module d’entrainement met en œuvre une phase d’entrainement entre ce signal de référence et un signal de sortie décodé y’. Ce module d’entrainement met en œuvre par exemple une phase d’entrainement utilisant un processus de diffusion « forward » et « backward » tels que décrits précédemment et illustré à la FIG. 3 . A l’issu de cette phase d’entrainement, un modèle de post-traitement défini par des paramètres θ est obtenu. Ces paramètres sont envoyés au module de post-traitement 603, qui applique ce modèle au signal décodé de sortie y’. L’application de ce modèle de post-traitement constitue une phase d’inférence. Le module de post-traitement 603 est par exemple tel que décrit à la FIG. 2 . En fonction du prétraitement effectué par le module 601, le signal décodé de sortie peut être le signal avant application d’un traitement inverse au prétraitement effectué, le post-traitement étant appliqué au même signal décodé. Plusieurs modes de réalisation particuliers, appliqués à des codecs existants sont maintenant décrits. La FIG. 7 montre un premier mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB. Dans le mode de réalisation de la FIG. 7 , on retrouve des blocs de codage de la FIG. 4 (400, 401, 402, 403 et 420) et les blocs de décodage de la FIG. 4 (450, 454, 455, 456, 457, 458) – les blocs 400 et 450 ne sont pas détaillés ici par commodité pour rendre le schéma plus compact. Un dispositif de post-traitement 600, tel que décrit en référence à la FIG. 6 , est ajouté à la chaine de traitement de ce codec. On y retrouve les blocs d’entrainement 602, et de post-traitement 603. Les blocs 710 et 711 constituent ici le module de prétraitement appliqué au signal d’entrée. Le bloc 603 est un post-traitement par modèle de diffusion (en inférence, avec des poids pré-entrainés) appliquée à la sortie du codec à 16 kHz. Le bloc 602 correspond à l’entrainement du modèle de diffusion ; selon l’invention, l’entrainement prend comme signal de référence (« clean ») le signal échantillonné à 16 kHz, filtré en 710 et retardé en 711 de D échantillons, et comme signal dégradé (« noisy ») le signal . Deux prétraitements sont appliqués ici sur le signal d’entrée du codec, pour obtenir le signal de référence de la phase d’entrainement, une compensation de phase et une compensation de retard. La compensation de retard par D échantillons est importante ici car on considère que correspond ici aux nouveaux échantillons pour chaque trame, avant prise en compte du processus d’anticipation « lookahead ». Le retard D est par exemple de 95 échantillons pour AMR-WB. La compensation de phase a pour objectif de reproduire à 16 kHz la réponse du bloc 402 qui lui opère à 12,8 kHz. Dans une variante le bloc 710 est mis en œuvre comme un filtre IIR d’ordre 2 de type Butterworth sous la forme: Avec 0.99142886, -1.98285771 et -1.98278425 et 0.98293118. Cet exemple de filtre est obtenu par exemple avec le pseudo-code Python : import scipy.signal as signal sos = signal.butter(2, 31/8000, 'highpass', output='sos') b=sos[0,0:3] a=sos[0,3:] Dans des variantes, des valeurs différentes de coefficients sont également possibles. Les blocs 710 et 711 peuvent être intervertis et/ou combinés en un seul traitement. Dans une autre variante, le bloc 711 est en fait mis en œuvre dans le bloc 602, après une transformation STFT et en appliquant la réponse du filtre au spectre du signal de référence en sortie de 710. Dans cette variante, la transformation STFT de l’entrée décalée est toujours faite dans 602, mais le bloc 710 n’est pas appliqué sur , il est mis en œuvre dans 602 dans le domaine fréquentiel. La FIG. 7 montre un deuxième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB. Comme pour la FIG. 7 , on retrouve des blocs de codage de la FIG. 4 (400, 401, 402, 403 et 420) et les blocs de décodage de la FIG. 4 (450, 454, 455, 456, 457, 458). Un dispositif de post-traitement 600, tel que décrit en référence à la FIG. 6 , est ajouté à la chaine de traitement de ce codec. On y retrouve les blocs d’entrainement 602, et de post-traitement 603. Dans ce mode de réalisation, les pré-traitements appliqués pour obtenir le signal de référence pour la phase d’entrainement en 602, sont différents de ceux réalisés en FIG. 7 . Plusieurs pré-traitements sont réalisés. Le signal est décalé en 713, avec D2=76 échantillons à 12.8 kHz. De façon optionnelle, le signal est décalé en 712 avec D=95 échantillons à 16 kHz pour AMR-WB, ou le signal de bande haute (obtenu par filtrage passe-haut sur la bande 6_7 kHz) est décalé de D=95 échantillons à 16 kHz. La compensation de retard pour et est importante ici car on considère que correspond ici aux nouveaux échantillons pour chaque trame, avant prise en compte du processus d’anticipation « lookahead ». Si ces signaux sont pris au niveau de la trame courante codée après le processus d’anticipation « lookahead », le retard en 713 et 714 n’est pas nécessaire. Ensuite, deux analyses STFT sont réalisées et combinées dans 602, avec des fenêtres définies de la même façon et synchronisées temporellement, afin d’obtenir : Le spectre de la bande 0-fc Hz de décalé (échantillonné à 12.8 kHz) et le spectre de décalé (échantillonné à 16 kHz) pour la partie bande haute (après passe-bande fc-7 kHz ou passe-haut de coupure à fc kHz), où fc est par exemple fixé à fc=6 ou 6.4 kHz. Le spectre de la bande 0 à fc kHz de décalé (échantillonné à 12.8 kHz) et le spectre de la bande fc à 8 kHz de décalé (échantillonné à 16 kHz) pour la partie bande haute, où fc est par exemple fixé à fc=1 kHz. Dans les deux cas, cela permet de prendre en compte la réponse en fréquence du filtre en 402. L’utilisation de (signal de bande haute obtenu par filtrage passe-bande 6-7 kHz du signal original ) a pour inconvénient d’être impacté par la réponse en fréquence du filtre d’extraction de la bande haute dans AMR-WB, ainsi la jonction à 6.4 kHz n’est pas optimale. Il est donc préférable de plutôt prendre la variante où les spectres de et sont combinés en un seul spectre en entrée de 602. Ainsi, l’entrée correspondant au signal de référence en 602 est ici un mélange entre un signal à 12.8 kHz (après les prétraitements suivants : rééchantillonnage en 401, HP en 402 et compensation de retard en 713) et un signal reflétant la bande haute et issu du prétraitement en 714. Le bloc de post-traitement 603 fonctionne ici à 16 kHz. La FIG. 8 montre un troisième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB. Cette figure illustre donc une variante d’une chaine de traitement d’un signal audio avec post-traitement intégrée dans le codage et décodage par AMR-WB. Dans cette variante, le post-traitement ne fonctionne pas sur le signal en sortie de décodage à 16 kHz, mais uniquement sur la bande basse à 12.8 kHz. Selon ce mode de réalisation, l’entrainement en 602 prend en entrée comme signal de référence, le signal et comme signal dégradé le signal (dans les deux cas on prend les trames « courantes » successives). Le signal est ainsi obtenu après prétraitement de rééchantillonnage en 401 et filtrage passe haut (HP) en 402. Le signal y pris comme signal dégradé pour la phase d’entrainement est un signal de sortie avant l’application du traitement inverse au prétraitement de rééchantillonnage effectué en 401. Comme l’entrée du module d’entrainement 602 est prise après filtrage en 402, les deux signaux et y sont « cohérents » et aucune compensation de réponse de préfiltre n’est nécessaire. De plus, aucune compensation de retard n’est nécessaire car on considère ici que correspond ici à la trame courante codée. Pour cette variante, seule la bande basse (0-6.4 kHz) est améliorée. La FIG. 9 montre un quatrième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB. Dans cette variante, le post-traitement ne fonctionne pas sur le signal en sortie de décodage à 16 kHz, mais uniquement sur la bande basse à 12.8 kHz, comme dans le mode de réalisation précédent. Cette fois-ci, le post-traitement est appliqué dans le domaine du signal préaccentué, c’est à dire avant la mise en œuvre du traitement de dé-emphase aussi appelé dé-accentuation. Selon ce mode de réalisation, l’entrainement en 602 prend en entrée comme signal de référence, le signal et comme signal dégradé le signal (dans les deux cas on prend les trames « courantes » successives). Le signal est ainsi obtenu après prétraitement de rééchantillonnage en 401, de filtrage passe haut (HP) en 402 et de pré-emphase aussi appelé pré-accentuation en 403. Le signal pris comme signal dégradé pour la phase d’entrainement est un signal de sortie avant l’application des traitements inverses 455 et 456 respectivement des prétraitements de pré-emphase en 403 et de rééchantillonnage en 401. Comme l’entrée du module d’entrainement 602 est prise après filtrage en 402, les deux signaux et sont « cohérents » et aucune compensation de réponse de préfiltre n’est nécessaire. De plus, aucune compensation de retard n’est nécessaire car on considère ici que correspond ici à la trame courante codée. Pour cette variante, seule la bande basse (0-6.4 kHz) est améliorée. La FIG. 10 montre un cinquième mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB. Dans cette variante, le post-traitement ne fonctionne pas sur le signal en sortie de décodage à 16 kHz, mais uniquement sur la bande basse à 12.8 kHz. Cette fois-ci, le post-traitement est appliqué dans le domaine du signal pondéré perceptuellement, c’est-à-dire après filtrage par ) en 1011 et avant la mise en œuvre du filtrage inverse en 1012. Ici le filtre est défini comme où est le filtre LPC décodé dans chaque sous-trame de 5 ms. Selon ce mode de réalisation, l’entrainement en 602 prend en entrée comme signal de référence, le signal auquel un filtrage de pondération perceptuelle ) est appliqué en 1010 et comme signal dégradé le signal auquel un filtrage de pondération perceptuelle ) est appliqué en 1011. Le signal de référence en entrée du module d’entrainement 602 est ainsi obtenu après prétraitement de rééchantillonnage en 401, de filtrage passe haut (HP) en 402, de pré-emphase en 403 et de pondération perceptuelle en 1010. Le signal pris comme signal dégradé pour la phase d’entrainement est un signal de sortie pondéré perceptuellement avant l’application des traitements inverses 1012, 455 et 456 respectivement des prétraitements de pondération perceptuelle (1010 et 1011), de pré-emphase en 403 et de rééchantillonnage en 401. L’intérêt de ce mode de réalisation est d’être dans un domaine de signal cohérent avec le codage CELP en bande basse, où le bruit de codage est bien moins coloré. Pour cette variante, seule la bande basse (0-6.4 kHz) est améliorée. Dans des variantes de l’invention en référence au figures 7 à 10, on pourra remplacer le décodeur AMR-WB (bloc 450 à 458) par un décodeur EVS AMR-WB IO (507), avec éventuellement une désactivation de tout ou partie des blocs de post-traitement définis dans AMR-WB IO (508), hormis les blocs nécessaires comme par exemple, la génération du bruit de confort, la désaccentuation, le rééchantillonnage. En effet, de la même façon que pour les modes de réalisation décrits ci-dessus pour le codec AMR-WB, le dispositif de post-traitement 600 selon l’invention, peut être ajouté à la chaine de traitement du codec EVS tel qu’illustré à la FIG. 5 . Un ou plusieurs prétraitements compris dans le module 501 peuvent être appliqués au signal d’entrée pour obtenir le signal de référence de la phase d’entrainement du dispositif de post-traitement. Ainsi, comme pour les exemples décrits pour le codec AMR-WB, l’entrainement peut être effectué dans un domaine du signal préfiltré ou pré-accentué ou pondéré perceptuellement. Le signal de sortie pris comme signal dégradé pour la phase d’entrainement est le signal avant application du traitement inverse au prétraitement. Le post-traitement ainsi réalisé pour le codec EVS améliore la qualité du signal de sortie de telle sorte qu’il est possible de désactiver certains post-traitements prévus dans le bloc 508 de la FIG. 5 (comme par exemple : « music enhancer », « bass posfilter », « formant postfilter », « LTP postfilter »). En effet, ces blocs ont été optimisés de façon « ad hoc » alors que le post-traitement selon l’invention est optimisé « de bout en bout » et peut remplacer la combinaison de plusieurs de ces blocs. La FIG. 11 illustre un mode de réalisation d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type Opus. Comme décrit sur la FIG. 1 , le codec Opus (bloc 150) comporte un codeur (bloc 151) et un décodeur (bloc 152). Le codeur comporte un préfiltre passe haut (HPF) en 160. Dans ce mode de réalisation, le signal de référence est obtenu par l’application d’une compensation de retard en 1110 au signal préfiltré ( ). Ce signal de référence est fourni au module d’entrainement 602 pour définir un modèle de post-traitement à appliquer au signal de sortie y en 603. On considère ici que correspond aux nouveaux échantillons pour chaque trame, avant prise en compte du processus d’anticipation, il est donc important de compenser le retard algorithmique par ce prétraitement qui retarde l’entrée (pour la synchroniser avec la sortie décodée). Dans des variantes de l’invention en référence au figures 7 à 11, on pourra remplacer la transformation à base de STFT (203, 204) par une décomposition temps/fréquence alternative, par exemple en prenant une transformée MDCT au lieu d’une STFT – dans ce cas la compression d’amplitude (204) est modifiée en remplaçant la conservation de la phase par celle du signe et le modèle de diffusion dans le domaine du spectrogramme complexe devra être adapté à un signal réel (signé). De même la normalisation (bloc 201, 202) pourra ne pas être mise en œuvre ou appliquée directement dans le domaine fréquentiel. Dans d’autres variantes de l’invention en référence au figures 7 à 11, le modèle de diffusion SGMSE pourra être modifié par d’autres méthodes de débruitage à base de diffusion sans changer le principe de l’invention. En particulier, on pourra changer la résolution des EDS, par exemple avec la méthode de « Milstein » au lieu de la méthode d’Euler-Maruyama, le réseau NCNS++ pourra être changé pour un réseau « DCUNET » ou un autre réseau servant au débruitage. La FIG. 12 montre une variante de réalisation de l’architecture du réseau de neurones applicable à tous les modes de réalisation décrits précédemment d’un dispositif de post-traitement 600 et d’un procédé de post-traitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB ou autre. Dans cette variante, le post-traitement est conditionné par le débit utilisé lors de l’encodage de l’audio (bloc 1200). Le débit est ici considéré comme une variable catégorielle. Par exemple, pour AMR-WB limité à 6.6, 8.85 et 12.65 kbit/s on a 3 catégories ou classes. Lors de la phase d’entraînement, l’information c concernant le débit (une classe parmi le nombre de débits considérés) est transformée en un vecteur appartenant à un espace de plus grande dimension au moyen d’une transformation apprise, puis injectée dans le réseau à chaque bloc résiduel, par multiplication composante par composante entre deux couches de la branche principale du bloc résiduel (branche gauche sur figure 12a). Afin de garantir le fonctionnement du modèle en l’absence de conditionnement, l’information contenue dans est masquée aléatoirement avant d’être intégrée au réseau. Lors de l’inférence, le modèle reçoit en entrée l’audio dégradée ainsi qu’une éventuelle information sur le débit utilisé lors de l’encodage. La FIG. 12 montre une variante de réalisation de l’architecture du réseau de neurones applicable à tous les modes de réalisation décrits précédemment d’un dispositif de posttraitement 600 et d’un procédé de posttraitement selon l’invention pour un codec de type AMR-WB ou autre. Dans cette variante, le post-traitement est conditionné par le débit utilisé lors de l’encodage de l’audio (bloc 1200). Ici, le débit est considéré comme une variable numérique (au même titre que le temps t). Lors de la phase d’entraînement, l’information concernant le débit et le temps est transformée en vecteur appartenant à un espace de plus grande dimension au moyen d’une transformation apprise, puis injectée dans le réseau dans chaque bloc résiduel, par addition composante par composante. Le vecteur peut être obtenu de deux manières. Une manière est d’effectuer la transformation sur la concaténation du débit et du temps. Une autre manière est de sommer les résultats des transformations individuelles du débit et du temps. Lors de l’inférence, le modèle reçoit en entrée l’audio dégradée ainsi qu’une éventuelle information sur le débit utilisé lors de l’encodage. Dans des variantes le conditionnement pourra être donné par le type de contenu (parole pure, parole bruitée, musique). Selon l'invention, l'information de contexte est globale, elle influence le réseau de la même façon sur toutes les trames temporelles – par exemple un débit fixe et/ou un type de contenu sur tout le spectrogramme. On a illustré sur la FIG. 13 , un dispositif de post-traitement 600, au sens de l’invention. Le dispositif 600 comporte un circuit de traitement incluant typiquement : - une mémoire MEM pour stocker des données d’instructions d’un programme informatique au sens de l’invention; - une interface INT de réception d’un signal audio de référence x’ et d’un signal décodé de sortie y’ pour mettre en œuvre une phase d’entrainement ; - un processeur PROC pour recevoir ces signaux et les traiter en exécutant les instructions de programme informatique que stocke la mémoire MEM, en vue d’effectuer un traitement de post-traitement ; en particulier, le processeur étant apte à piloter les modules de traitement 601, 602 et 603 tels que décrits en référence à la FIG. 6 et aux figures 7 à 12; et - une interface de communication COM pour transmettre les signaux post-traités, issus du post-traitement, à un réseau. Bien entendu, cette FIG. 13 illustre un exemple d’une réalisation structurelle d’un dispositif de post-traitement au sens de l’invention. Les figures 6 à 12 commentées ci-dessus décrivent en détails des réalisations fonctionnelles de ce dispositif. Les applications de ce type de post-traitement se trouvent par exemple dans le décodage audio, par exemple lorsque qu’un message audio codé est enregistré (dans un serveur de messagerie ou autre) et doit être décodé et reproduit à un utilisateur. Ce type de procédé peut également être présent lors d’une conversation temps-réel sous réserve de la prise en compte des contraintes de complexité du modèle à diffusion tel que décrit. L’invention peut également s’appliquer pour améliorer le débruitage SGMSE en utilisant un conditionnement par un contexte qui serait le niveau de bruit estimé par un dispositif externe. Procédé de post-traitement d’un signal audio décodé, dans lequel le post-traitement (603) applique un modèle de post-traitement issu d’une phase d’entrainement (602) réalisée entre un signal de référence (x’) obtenu par l’application d’au moins un prétraitement (601) à un signal d’entrée (x) et un signal décodé de sortie (y’). Procédé selon la revendication 1, dans lequel un prétraitement appliqué au signal d’entrée est une compensation de retard. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel un prétraitement appliqué au signal d’entrée est en outre une compensation de phase. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, dans lequel un prétraitement appliqué au signal d’entrée pour obtenir un signal de référence pour la phase d’entrainement est un traitement de la liste suivante : - un traitement de rééchantillonnage entre une première et une deuxième fréquence ; - un traitement de préaccentuation ; - un traitement de pondération perceptuelle ; et le signal décodé de sortie est le signal avant application d’un traitement inverse à au moins un prétraitement de la liste, le post-traitement étant appliqué au signal décodé avant application d’un traitement inverse à au moins un prétraitement de la liste. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle de post-traitement est un modèle de débruitage par diffusion. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5 dans lequel, le procédé de post-traitement utilise un réseau de neurones pour la phase d’entrainement et pour une phase d’inférence correspondant à l’application du modèle de post-traitement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le modèle de post-traitement dépend d’une valeur de conditionnement. Procédé selon la revendication 7, dans lequel la valeur de conditionnement est une valeur de débit de codage ou une valeur indiquant un type de signal. Dispositif de post-traitement d’un signal audio comportant un module de post-traitement (603) appliquant un modèle de post-traitement à un signal audio décodé et un module d’entrainement générant le modèle de post-traitement et appliquant une phase d’entrainement (602) entre un signal de référence obtenu par l’application d’au moins un prétraitement (601) à un signal d’entrée et un signal décodé de sortie. Codec audio comportant un module de codage et de décodage et un dispositif de post-traitement selon la revendication 9. Support de stockage, lisible par un processeur, mémorisant un programme informatique comportant des instructions pour l’exécution du procédé de selon l’une des revendications 1 à 8.