FR 3058253 A1 20180504 FR 1660550 A 20161028 1. Procédé de traitement de données audio issues d'un échange vocal, système et programme d'ordinateur correspondant. 1. Domaine La présente technique se rapporte au traitement de données vocales d'utilisateurs. La présente technique se rapporte plus particulièrement à l'identification vocale d'utilisateurs qui souhaitent avoir accès à un ensemble de services par l'intermédiaire de leurs empreintes vocales. Plus spécifiquement encore, il est présenté une technique d'accès à un service en ligne comprenant une ségrégation et une segmentation multi voix. 2. Art Antérieur L'interaction grandissante de l'homme avec le monde numérique va requérir une utilisation renforcée de la reconnaissance vocale, notamment en s'étendant à la relation entre l'être humain et les objets. Les modes d'interaction les plus connus sont les claviers, les souris, les écrans et surfaces tactiles... La voix n'est aujourd'hui utilisée que comme outil de contrôle de services simples (réponse vocale interactive IVR, de l'anglais pour « Interactive Voice Response », sélection de choix sur des automates vocaux ayant remplacé les standardistes). Le contrôle vocal pénètre également les usages automobiles, pour les fonctions non vitales comme la sélection de destination du système de navigation ou le contrôle du volume sonore de l'autoradio. Ainsi, l'introduction massive d'intelligence numérique dans des objets de la vie courante, du réfrigérateur connecté à la voiture, en passant par des services de type « Smart City » (ville intelligente), entraine un besoin crucial d'un interfaçage efficace et acceptable par tout type de public avec son environnement. Il n'est pas possible de converser de façon complexe avec un objet ou un automate comme de nombreux auteurs de science-fiction ont pu l'imaginer. Des progrès ont été faits, mais à la fois le taux de reconnaissance et la prise en compte de la complexité de la conversation sont encore à améliorer. Le monde numérique ne sera vraiment accessible à tout le monde que lorsque tout le monde peut interagir naturellement et intuitivement avec celui-ci. Pour ce faire, il est nécessaire d'améliorer le taux de la reconnaissance vocale d'une part et d'améliorer la capacité d'un système l'utilisant à rendre une transcription correcte de l'échange vocal. L'objet de la présente n'est pas de décrire de nouveaux algorithmes de reconnaissance mais plutôt de se concentrer sur le système de reconnaissance et sur son fonctionnement. 3058253 2 La problématique de traitement audiovisuel de conférence est investiguée depuis de nombreuses années, notamment pour le traitement informatisé de conférence comprenant des participants locaux et des participants distants. On a plus particulièrement décrit et présenté des systèmes de spatialisation de conférences audio visuelles, comprenant un suivi 5 des participants, notamment un suivi des participants prenant la parole (intervenants) par rapport à des participants spectateurs, chaque participants pouvant alternativement jouer le rôle d'intervenant et de spectateur. Par ailleurs, la problématique d'identification et de reconnaissance de la parole a également été investiguée depuis de nombreuses années, essentiellement selon deux axes qui sont d'une part la reconnaissance et la retranscription de 10 la parole en texte et d'autre part l'identification vocale de locuteur. Les techniques de reconnaissance et la retranscription de la parole se divise essentiellement en deux catégories : d'une part les techniques « universelles » qui ne visent pas particulièrement un utilisateur et qui permettent de reconnaitre des ordres ou des instructions simples (il s'agit des IVR ou des assistants vocaux de type SIRITM ou Google TalkTm). Les techniques mises en oeuvre en visent 15 pas particulièrement à reconnaître un utilisateur spécifique, mais sont adaptées à la reconnaissance de tout type d'utilisateur, et ce sans nécessiter d'apprentissage particulier. A l'inverse, les techniques « spécifiques », mises en oeuvre par exemple dans des logiciels bureautiques de reconnaissance, sont basées sur un apprentissage préalable de la voix, de la diction et plus généralement de la manière de parler d'un utilisateur, et ce dans le but de 20 retranscrire de la manière la plus fidèle possible, les textes dictés par l'utilisateur. Chacune des techniques décrites précédemment est associée à une problématique donnée et indépendante. IL n'existe pas de solution multiplexée qui puisse répondre à d'autres besoins. Il existe donc un besoin de fournir une solution de reconnaissance flexible, pouvant s'adapter en fonction d'un contexte donné, et plus particulièrement en fonction d'un contexte 25 de conférence. 3. Résumé de l'invention La technique proposée ne présente pas ces inconvénients de l'art antérieur. Plus particulièrement, la technique proposée se rapporte à un procédé de traitement de données audio, lesdites données audio étant issues d'un échange vocal entre au moins deux locuteurs, 30 ledit procédé comprenant une phase de traitement des données audio comprenant une étape d'identification de locuteur laquelle comprend une étape de découpage desdites données 3058253 3 audio, en fonction d'au moins un modèle de pause, délivrant un ensemble de données audio segmentées. Ledit procédé comprend, pour au moins donnée audio courante dudit ensemble de données audio segmentées : au moins une étape de reconnaissance vocale de ladite donnée audio courante, mise 5 en oeuvre par l'intermédiaire d'au moins un moteur de reconnaissance vocale, délivrant au moins un mot reconnu ou un indicateur d'absence de reconnaissance ; lorsqu'au moins un moteur de reconnaissance vocale délivre au moins un mot reconnu : - une étape de recherche, au sein d'une basse de données, d'au moins un mot 10 de référence correspondant audit au moins un mot reconnu, délivrant au moins une donnée d'identification vocale de référence ; - une étape d'obtention, à partir de ladite donnée audio courante, d'une donnée d'identification vocale courante ; - une étape de calcul d'au moins une correspondance entre ladite donnée 15 d'identification vocale courante et ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence, délivrant au moins un score de correspondance ; et - lorsqu'un score de correspondance excède un seuil prédéterminé, une étape d'attribution de ladite donnée audio courante à l'un desdits au moins deux interlocuteurs. 20 Selon une caractéristique particulière, l'étape d'obtention, à partir de ladite donnée audio courante, d'une donnée d'identification vocale courante comprend : - une étape d'application, sur ladite donnée audio courante, laquelle prend la forme d'un signal audio x(t) monodimensionnel, d'une transformée de Fourier à court terme (TFCT), délivrant une matrice X, dite matrice d'énergie, de taille mxn, m canaux 25 fréquentiels et n trames temporelles et dont l'échelle de fréquence est comprise entre 0 et 1kHz ; - une étape de normalisation des valeurs de ladite matrice X, délivrant une matrice normalisée laquelle constitue la donnée d'identification vocale courante. 3058253 4 Selon une caractéristique particulière, l'application de ladite transformée de fourrier à court terme sur ledit signal audio x(t) mono dimensionnel est effectué à un pas de temps de 40 ms. Selon une caractéristique particulière, les valeurs des éléments de la matrice 5 normalisée sont comprises entre 0 et 100. Selon une caractéristique particulière, ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence se présente également sou la forme d'une matrice d'énergie normalisée, préalablement enregistrée au sein de ladite base de données. Selon une caractéristique particulière, l'étape de calcul d'au moins une 10 correspondance, délivrant le score de correspondance, comprend une étape de détermination d'une valeur de corrélation de Pearson de la donnée d'identification vocale courante et de ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence. Selon une caractéristique particulière le procédé comprend, préalablement à ladite phase de traitement, une phase d'obtention, pour chacun desdits au moins deux locuteurs, 15 d'une empreinte vocale individuelle comprenant lesdites données d'identification vocale de référence. Selon une caractéristique particulière, ladite phase de traitement comprend en outre les étapes suivantes : - enregistrement, sous la forme d'au moins un flux audio principal dudit échange 20 verbal ; - lorsqu'aucun flux audio n'existe pour le locuteur courant, création d'un flux audio propre au locuteur courant ; - marquage temporel, dans ledit au moins un flux audio principal et dans ledit flux audio propre, en utilisant une donnée représentative dudit locuteur 25 courant. Selon un autre aspect, la présente technique se rapporte également à système conçu pour la mise en oeuvre de la méthode précédemment décrite. Selon une implémentation préférée, les différentes étapes des procédés selon la technique proposée sont mises en oeuvre par un ou plusieurs logiciels ou programmes 30 d'ordinateur, comprenant des instructions logicielles destinées à être exécutées par un 3058253 5 processeur de données d'un module relais selon la technique proposée et étant conçu pour commander l'exécution des différentes étapes des procédés. En conséquence, la technique proposée vise aussi un programme, susceptible d'être exécuté par un ordinateur ou par un processeur de données, ce programme comportant des 5 instructions pour commander l'exécution des étapes d'un procédé tel que mentionné ci- dessus. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme 10 souhaitable. La technique proposée vise aussi un support d'informations lisible par un processeur de données, et comportant des instructions d'un programme tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel 15 qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par 20 radio ou par d'autres moyens. Le programme selon la technique proposée peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. 25 Selon un mode de réalisation, la technique proposée est mise en oeuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme "module" peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels. Un composant logiciel correspond à un ou plusieurs programmes d'ordinateur, un ou 30 plusieurs sous-programmes d'un programme, ou de manière plus générale à tout élément d'un programme ou d'un logiciel apte à mettre en oeuvre une fonction ou un ensemble de 3058253 6 fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Un tel composant logiciel est exécuté par un processeur de données d'une entité physique (terminal, serveur, passerelle, routeur, etc.) et est susceptible d'accéder aux ressources matérielles de cette entité physique (mémoires, supports d'enregistrement, bus de communication, cartes électroniques 5 d'entrées/sorties, interfaces utilisateur, etc.). De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d'un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en oeuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Il peut s'agir d'un composant matériel programmable ou avec processeur intégré pour l'exécution de logiciel, par 10 exemple un circuit intégré, une carte à puce, une carte à mémoire, une carte électronique pour l'exécution d'un micrologiciel (firmware), etc. Chaque composante du système précédemment décrit met bien entendu en oeuvre ses propres modules logiciels. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus ainsi que les différentes 15 caractéristiques qui les constituent, sont combinables entre eux pour la mise en oeuvre de la technique proposée. 4. Figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de 20 simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : - la figure 1 expose l'architecture d'un système objet de la présente ; - la figure 2 expose les différentes phases de traitement d'un flux audio ; - la figure 3 expose l'identification d'un locuteur parmi deux locuteurs possible ; - la figure 4 présente un exemple de matrice d'énergie. 25 5. Description 5.1. Éléments Généraux. Comme explicité précédemment, le principe général de l'invention consiste à mettre en oeuvre plusieurs moteurs de traitement et de reconnaissance de la voix, et ce au sein d'un système de traitement de la parole accessible en ligne et pouvant répondre à des besoins 30 généraux. Le système objet de la présente est implémenté par exemple à l'aide d'une architecture de traitement distribuée (de type « cloud ») dans laquelle l'accès aux ressources 3058253 7 (de traitement informatique) est effectué à la demande. Le système comprend d'une part un ensemble de moteurs de reconnaissance vocale, ces moteurs étant conformés pour effectuer d'une part des tâches d'identification vocale, permettant d'identifier un locuteur (la fonctionnalité d'identification vocale est décrite par la suite) et d'autre part des tâches de 5 reconnaissance vocale (la fonctionnalité de reconnaissance vocale est décrite par la suite). Le système objet de la présente comprend également un moteur de traitement de locuteurs. Ce moteur de traitement comprend d'une part un composant de gestion de locuteurs enregistrés et un composant de traitement de locuteurs non enregistrés. Ce moteur de traitement de locuteurs comprend un ensemble d'interfaces de communication (de type « API ») avec les 10 moteurs de reconnaissance vocale. Le composant de traitement de locuteurs enregistrés permet l'enregistrement, la mise à jour des données vocales (et notamment l'enregistrement et la mise à jour de signatures vocales) de locuteurs du système. Le composant de traitement de locuteurs non enregistrés permet l'enregistrement et le traitement, de manière automatique, de données vocales en provenance de locuteurs inconnus. La figure 1 illustre 15 globalement l'architecture du système objet de la présente. Le système de traitement (SystTt) comprend un moteur de traitement de locuteur (MTrtUsrs) qui comprend au moins une interface de connexion (IC) à au moins un serveur de traitement de médias (SrvTTMed). Le serveur de traitement de médias (SrvTTMed) est en charge des traitements (enregistrements, multiplexage, égalisation) des signaux audio qu'il 20 reçoit. Le serveur de traitement de médias (SrvTTMed) est directement ou indirectement, par l'intermédiaire d'un réseau de communication (WNTWK) à un (ou plusieurs) serveur(s) de VolP (VOIP) comprenant un logiciel de téléphonie IP idoine. Le serveur VolP est lui-même connecté, par l'intermédiaire d'une passerelle optionnelle (GTWY) à des dispositifs de production sonore (micro, pieuvre de conférence pour salle de conférence, téléphone intelligent, ordinateur) qui 25 sont mis en oeuvre, par exemple lors de conférences téléphoniques. Le moteur de traitement de locuteur (MTrtUsrs) comprend également des interfaces d'accès et de traitement (API) à au moins un moteur de reconnaissance vocal (ASR#1, ASR#2, etc.), lesquels comprennent chacun un accès à une base de données de traitement de données vocales (DB1, DB2, etc.). Le moteur de traitement de locuteur (MTrtUsrs) comprend également 30 un accès à sa propre base de données de locuteurs (DBU) qui comprend notamment des 3058253 8 profils de locuteurs (enregistrés ou non) qui ont accès au système auxquels les composants de traitement de locuteurs enregistré et non enregistrés (CTUe et CTUne) ont accès. Le moteur de traitement de locuteur (MTrtUsrs) comprend également une interface d'accès à un serveur d'enregistrement de locuteurs (SRVEU), ce serveur comprenant des 5 composants de mise en oeuvre d'un service d'enregistrement de locuteurs. Un tel service permet aux locuteurs (qui le souhaitent) de s'enregistrer dans le système, comme cela est décrit par la suite. Dans le cadre de la présente technique, on distingue deux tâches complémentaires qui sont mises en oeuvre par le système et plus particulièrement par le moteur de traitement de 10 locuteur (MTrtUsrs) couplé aux moteurs de reconnaissance vocale (ASR#1, ASR#2, etc.) : en premier lieu, il s'agit de l'identification de locuteur, dont l'objet est de permettre une distinction entre les locuteurs pour lesquels un flux vocal est traité. L'identification par empreinte vocale suppose que certaines caractéristiques physiques des organes vocaux, qui influencent la qualité du son de la parole, ne sont pas exactement identiques d'une personne à 15 une autre. Ces caractéristiques sont la taille des cavités vocales, la gorge, le nez et la bouche, et la forme des muscles d'articulation de la langue, la mâchoire, les lèvres et le voile du palais. Le ou les moteurs de reconnaissance vocaux sont utilisés pour d'une part générer (éventuellement à la volée), au moins une empreinte vocale d'un locuteur. Celle-ci est par la suite utilisée par le système lors de différentes tâches, et notamment lors de la séparation de 20 plusieurs locuteurs dans une même conversation. En deuxième lieu, il s'agit de la reconnaissance vocale, dont l'objet est de permettre une reconnaissance des paroles prononcées par des locuteurs, afin par exemple, d'effectuer une transcription écrite de leurs de leur discours. Pour effectuer une telle reconnaissance, les techniques mises en oeuvre sont classiques, à l'exception d'un algorithme de sélection adapté 25 pour les besoins de la présente technique, algorithme, qui comme cela est présenté par la suite, permet non seulement d'utiliser des résultats de reconnaissances issus du ou des moteurs de reconnaissance, mais également d'autres paramètres. La base de données d'identification de locuteurs (DBU) comprend notamment des informations relatives aux différents locuteurs qui sont enregistrés dans le système ; plus 30 particulièrement, cette base de données comprend au moins une empreinte vocale unique, issue de chaque locuteur, qui permet d'identifier celui-ci, parmi tous les locuteurs enregistrés. 3058253 9 Cette empreinte vocale unique est générée soit à l'issue d'une phase d'inscription (volontaire) du locuteur auprès du système, soit lors de l'utilisation du système par un locuteur non enregistré (par exemple lors d'une conférence comprenant plusieurs locuteurs, dont certains ou tous, ne sont pas enregistré) ou les deux. L'objet de cette base de données est notamment 5 de permettre une différenciation des locuteurs afin d'améliorer la reconnaissance vocale de chacun de ces locuteurs. La base de données a également pour objet le traitement, le regroupement, la classification des différents flux audio attribués à l'utilisateur. En effet, on ne se contente pas de transcrire sous forme de texte, les paroles prononcées par les locuteurs : ces paroles, dialogues échanges sont également conservés dans l'objectif de pouvoir être 10 réutilisés par la suite, par exemple pour effectuer une deuxième reconnaissance vocale, qui pourrait être de meilleure qualité, ou à des fins d'analyse statistique et de comparaison. Ainsi, l'empreinte vocale unique qui est enregistrée dans le système pour un locuteur donné peut être obtenue d'au moins deux manières différentes. Une première façon d'obtenir une empreinte vocale unique consiste à s'enregistrer 15 manuellement auprès du système. Cet enregistrement manuel comprend par exemple une création d'un compte locuteur (utilisateur) dans le système, par l'intermédiaire d'un service web. La création de ce compte s'accompagne de la fourniture, par le locuteur, d'un ensemble de données vocales. Cet ensemble de données vocale peut soit être obtenu directement par la lecture d'une ou plusieurs phrases prédéterminées au moment de l'enregistrement. Afin de 20 permettre un enregistrement simple et peu consommateur de temps, le nombre de phrases à lire est volontairement réduit (une dizaine de phrases au maximum). Une autre possibilité, lors de l'enregistrement manuel consiste à télécharger un fichier sonore que le locuteur a préenregistré en lisant un certain nombre de phrases (comme dans l'enregistrement direct en ligne). Ce type d'enregistrement au service permet d'une part, comme indiqué précédemment, 25 de générer une empreinte unique pour le locuteur, cette empreinte étant par la suite utilisée pour identifier le locuteur ; l'enregistrement permet également, d'autre part, d'entrainer un ou plusieurs système de reconnaissance, à reconnaître la voix du locuteur. Dans un mode de réalisation spécifique, le service en ligne dispose d'une pluralité de moteurs de reconnaissance vocale (d'éditeurs différents). Le flux vocal (en direct ou 30 préenregistré) qui est fourni au système lors de l'enregistrement du locuteur est automatiquement transmis à ces moteurs de reconnaissance vocale, lesquels effectuent, de 3058253 10 manière indépendante, des apprentissages de la voix du locuteur, sur la base des phrases lues par le locuteur. Ce mode de réalisation, dans lequel plusieurs moteurs de reconnaissance vocale sont utilisés, est particulièrement adapté dans la mesure où il permet de bénéficier de plusieurs technologies de reconnaissance différentes. Les modules utilisés sont des modules 5 du commerce, fournissant chacun une interface ouverte (API) permettant d'échanger des données avec le système. 5.2. Identification et reconnaissance vocale Un élément clé du système de l'invention réside dans la capacité du système à séparer les locuteurs puis à reconnaître les mots et phrases prononcés par ces locuteurs. 10 L'identification du locuteur est mise en oeuvre par l'intermédiaire d'une ou plusieurs empreintes vocales de ce locuteur, qui ont été préenregistrées (dans une phase préalable). Les empreintes vocales sont obtenues par l'intermédiaire de techniques connues et ne nécessitent pas de description complémentaire. La reconnaissance vocale est quant à elle mise en oeuvre par l'intermédiaire d'un ou 15 plusieurs moteurs de reconnaissance vocale qui délivre(nt), en fonction d'un flux d'entrée, des résultats de reconnaissance auquel le moteur de traitement de locuteur (MTrtUsrs) accède. Ainsi, par exemple, pour la reconnaissance d'un mot (ou d'une phrase) prononcé(e) par un locuteur, chaque module de reconnaissance est appelé par l'intermédiaire de son interface (API). Chacun fournit, en sortie, le mot (ou la phrase), reconnu(e), ainsi qu'une éventuelle 20 probabilité de succès de la reconnaissance, qui est ensuite utilisé par le système pour déterminer et sélectionner le résultat le plus probable, en fonction notamment d'autres paramètres et obtenir un score de véracité qui, lorsqu'il excède un seuil déterminé, est considéré comme le résultat de la transcription. Les paramètres de sélection sont par exemple : 25 - le nombre d'occurrences d'un mot ou d'un terme au cours de la conversation, de l'échange : si un terme a déjà été prononcé par le locuteur, la probabilité d'occurrence de ce terme est augmenté pour le reste de la conversation ; - le nombre d'occurrences d'un mot ou d'un terme au cours de la conversation, de l'échange : si un terme a déjà été prononcé par un autre locuteur, la probabilité 30 d'occurrence de ce terme est augmenté pour le reste de la conversation ; 3058253 - le nombre d'occurrences d'un mot ou d'un terme au cours d'une conversation ou d'un échange archivé : si un terme a déjà été prononcé par le locuteur, par le passé, la probabilité d'occurrence de ce terme est augmenté pour le reste de la conversation ; - le nombre de modules de reconnaissance qui délivrent un résultat identique (lorsque 5 plusieurs modules sont utilisés) ; En d'autres termes, plutôt que de se baser sur uniquement sur les résultats fournis par le(s) moteurs de reconnaissance vocale utilisés par le système, le moteur de traitement de locuteur utilise des données passées, que ce soit des données passées de la conversation ou de l'échange courant ou des données passées de conversations, d'échange ou 10 d'enregistrements précédents, qui ont été conservés et archivés, dans la base de données de locuteurs. On présente, en relation avec la figure 2, un procédé de traitement de données vocales mis en oeuvre par le présent système. Un tel procédé comprend : - une phase d'obtention (P10), pour chaque locuteur, d'une empreinte vocale individuelle ; la manière d'obtenir cette empreinte est décrite infra et supra dans des 15 exemples de mise en oeuvre ; - une phase de traitement (P20) d'au moins un flux audio issu d'un échange verbal entre les locuteurs comprenant au moins une itération des étapes suivantes : - enregistrement (P201), sous la forme d'au moins un flux audio principal dudit échange verbal ; 20 - identification (P202), à l'aide de l'empreinte vocale individuelle, d'un locuteur courant, parmi la pluralité de locuteur ; - lorsqu'aucun flux audio n'existe pour le locuteur courant (P203), création (P204) d'un flux audio propre au locuteur courant ; - marquage temporel (P205), dans ledit au moins un flux audio principal et dans 25 ledit flux audio propre, en utilisant une donnée représentative dudit locuteur courant; cette donnée représentative du locuteur courant peut avantageusement être un hasché de l'empreinte vocale du locuteur courant ; Ce procédé permet, pour un échange ou une conversation donnée, d'enregistrer, de manière séparée, les différents flux issus des différents locuteurs. Ils sont marqués 30 temporellement, afin de pouvoir segmenter les échanges et permettre une individualisation de 3058253 12 la prise de parole lors des échanges. Un mode de réalisation de l'identification du locuteur est présenté infra. À l'aide des flux audio, phase de reconnaissance est mise en oeuvre. En fonction des modes de réalisation elle est mise en oeuvre en temps réel ou en différé. Cette phase de 5 reconnaissance comprend au moins une itération des étapes suivantes : - transmission, à au moins un moteur de reconnaissance vocal, d'au moins une portion d'un flux audio propre (à un locuteur courant) ; - obtention, à partir dudit au moins un moteur de reconnaissance vocal, d'au moins un résultat de reconnaissance, prenant la forme d'au moins un mot reconnu ; 10 - détermination d'un score de véracité dudit au moins un mot reconnu en fonction d'au moins un précédent résultat de reconnaissance ; - lorsque ledit score de véracité excède un seuil déterminé, ajout dudit mot reconnu à une structure de donnée de reconnaissance. La détermination du score de véracité est mise en oeuvre en fonction des différents 15 modes de réalisation et notamment de la présence (ou non) de plusieurs moteurs de reconnaissance et de la présence (ou non) d'une probabilité de reconnaissance (fournie par le(s) moteur(s) de reconnaissance et de la disponibilité de résultats de transcription antérieurs. 5.3. Identification vocale d'un locuteur On décrit ci-après l'identification vocale d'un locuteur, mise en oeuvre par le moteur de 20 traitement de locuteur (MTrtUsrs). L'identification vocale d'un locuteur est mise en oeuvre par l'intermédiaire d'une pluralité de matrice d'énergie. Ces matrices d'énergie sont enregistrées dans la base de données d'identification de locuteurs (DBU), soit en étant directement associées à un utilisateur qui est enregistré au sein du système, soit en étant associées à un utilisateur non enregistré (utilisateur temporaire), qui est par exemple identifié durant une 25 réunion ou durant un échange verbal. Comme explicité plus haut, lors de la mise en oeuvre du système, on fait le tri entre les utilisateurs enregistrés et les utilisateurs non enregistrés (inconnu du système). Les matrices d'énergies sont créées d'une part pour enregistrer l'utilisateur et d'autre part pour reconnaître l'utilisateur lorsqu'il parle. Enregistrement préalable du locuteur 30 Le principe d'identification des utilisateurs consiste à créer, à partir du flot de parole d'un locuteur, une ou plusieurs matrices d'énergie associées à ce locuteur. Supposons, à titre 3058253 1.3 illustratif, nous disposons de plusieurs échantillons ou fichiers audio contenant le mot "la", à chaque fois prononcé par un même utilisateur (par exemple un utilisateur en cours d'enregistrement). Ces fichiers ou échantillon sont dans le domaine temporel. Pour l'analyse (et la classification) de ces signaux, une transformée de Fourier à court terme (TFCT) est 5 utilisée. L'avantage de la TFCT est de pouvoir représenter les informations de domaine fréquentiel dans le domaine temporel. Le choix du pas de temps de la TFCT est complexe. Si le pas de temps est trop faible, le nombre d'échantillons ne suffit pas, donc, les résultats de la transformée de Fourier ne sont pas fiables. Si le pas de temps est trop grand, certaines informations sont manquantes dans le 10 domaine temporel. Pour cette raison, le pas de temps est choisi comme 40 ms. À l'aide de la TFCT, la matrice d'énergie est calculée comme représentée dans la figure 3. Dans cette représentation illustrative, on dispose de dix fois le mot 'la', c'est-à-dire que l'utilisateur a prononcé dix fois le mot 'la' avec une intonation plus ou moins différente. Pour chacune de ces matrices, l'abscisse représente le temps, l'unité est la seconde. L'ordonnée 15 représente la fréquence, l'unité est le Hertz (Hz). Le pas de temps est de 40 ms. Le pas de fréquence est de 50 Hz. Comme la plupart de l'énergie se trouve distribuée dans les fréquences entre 0 et 1000 Hz, la bande de fréquences est comprise entre 0 et 1000 Hz. Après l'analyse de la TFCT, pour chaque mot, on obtient une matrice d'énergie. Nous avons choisi comme matrice d'énergie une matrice avec 24 lignes de bande de fréquence et 8 20 colonnes correspondent au temps. Pour comparer ces matrices, on normalise ces matrices d'énergie. La value maximale est fixée à 100. Dans l'exemple de la figure 3, on dispose de dix matrices d'énergies. Chaque matrice dispose de 24 lignes pour le pas de la fréquence et de 8 colonnes pour le pas de temps. Ces matrices sont enregistrées dans la base de données d'identification de locuteurs (DBU), en lien 25 avec l'utilisateur donné (qu'il soit enregistré ou non). Chaque matrice peut être enregistrée avec un nombre relativement faible de données : un octet suffit pour chaque valeur de la matrice (valeur normalisée à 100), soit au maximum 24x8=192 octets par matrice (sans optimisation), auxquels il est possible d'appliquer un algorithme de compression. Dans un mode de réalisation particulier de la présente technique, l'empreinte vocale 30 d'un locuteur est construite à partir d'une pluralité de matrice énergies, se rapportant à un ou 3058253 14 plusieurs mots prononcés par le locuteur. D'autres éléments que les matrices énergies peuvent également être intégrés et/ou utiliser pour générer l'empreinte vocale d'un locuteur. Reconnaissance du locuteur On suppose que l'on dispose, dans la dans la base de données d'identification de 5 locuteurs (DBU), d'une pluralité de matrices d'énergie associées à un utilisateur, et que cet utilisateur est en cours de discussion et enregistré par le système. Pour reconnaître cet utilisateur, le système sa base sur les matrices issue des mots prononcés par l'utilisateur. Dans une première phase, on suppose qu'un certain nombre de mots ont été reconnus par le système et que l'on dispose d'un échantillon audio pour ces mots reconnus. À titre illustratif, 10 on suppose qu'un des mots reconnus est le mot « la ». Le système dispose déjà de matrices d'énergies issues de la prononciation de ce mot « la » (comme explicité précédemment). Dans une deuxième phase, le système recherche donc les matrices correspondants au mot « la » qui ont été précédemment générées. Cette recherche est effectuée pour tous les utilisateurs « potentiels » (c'est-à-dire une liste d'utilisateurs possible, compte tenu des 15 circonstances de l'enregistrement) : si par exemple l'enregistrement concerne quatre utilisateurs enregistrés dans le système, la recherche des matrices est effectuée sur ces quatre utilisateurs afin de raccourcir les délais de traitement. Sur la base des matrices d'énergies obtenues à l'issue de la recherche, l'identification de l'utilisateur est mise en oeuvre en utilisant une corrélation de Pearson pour comparer ces 20 matrices d'énergies. Plus précisément, on utilise le coefficient de corrélation de Pearson pour comparer les matrices d'énergies. Ce coefficient est calculé comme représenté dans l'équation suivante : dans laquelle : 25 - X {x1,... xn} est une matrice présente dans la base de donnée, que l'on va comparer ; - Y {y1,... yn} est la matrice à comparer, soit la matrice courante : - N est le nombre de valeurs dans les matrices. La valeur « r » est comprise entre 0 et 1. Si Id REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données audio, lesdites données audio étant issues d'un échange vocal entre au moins deux locuteurs, ledit procédé comprenant une phase de traitement (P20) des données audio comprenant une étape d'identification de locuteur (P202) laquelle comprend une étape de découpage desdites données audio, en fonction d'au moins un modèle de pause, délivrant un ensemble de données audio segmentées, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend, pour au moins une donnée audio courante dudit ensemble de données audio segmentées : - au moins une étape de reconnaissance vocale (10) de ladite donnée audio courante, mise en oeuvre par l'intermédiaire d'au moins un moteur de reconnaissance vocale, délivrant au moins un mot reconnu ou un indicateur d'absence de reconnaissance ; lorsqu'au moins un moteur de reconnaissance vocale délivre au moins un mot reconnu (20) : une étape de recherche (201), au sein d'une base de données, d'au moins un mot de référence correspondant audit au moins un mot reconnu, délivrant au moins une donnée d'identification vocale de référence ; une étape d'obtention (202), à partir de ladite donnée audio courante, d'une donnée d'identification vocale courante ; une étape de calcul (203) d'au moins une correspondance entre ladite donnée d'identification vocale courante et ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence, délivrant au moins un score de correspondance ; et lorsqu'un score de correspondance excède un seuil prédéterminé (205), une étape d'attribution (206) de ladite donnée audio courante à l'un desdits au moins deux interlocuteurs. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape d'obtention (202), à partir de ladite donnée audio courante, d'une donnée d'identification vocale courante comprend : - une étape d'application, sur ladite donnée audio courante, laquelle prend la forme d'un signal audio x(t) monodimensionnel, d'une transformée de Fourier à court terme 3058253 20 (TFCT), délivrant une matrice X, dite matrice d'énergie, de taille mxn, m canaux fréquentiels et n trames temporelles et dont l'échelle de fréquence est comprise entre 0 et 1kHz ; - une étape de normalisation des valeurs de ladite matrice X, délivrant une matrice 5 normalisée laquelle constitue la donnée d'identification vocale courante. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'application de ladite transformée de Fourier à court terme sur ledit signal audio x(t) mono dimensionnel est effectué à un pas de temps de 40 ms. 4. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les valeurs des éléments de la 10 matrice normalisée sont comprises entre 0 et 100. 5. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence se présente également sous la forme d'une matrice d'énergie normalisée, préalablement enregistrée au sein de ladite base de données. 15 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de calcul (203) d'au moins une correspondance, délivrant le score de correspondance, comprend une étape de détermination d'une valeur de corrélation de Pearson de la donnée d'identification vocale courante et de ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence. 20 7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend, préalablement à ladite phase de traitement (20), une phase d'obtention (P10), pour chacun desdits au moins deux locuteurs, d'une empreinte vocale individuelle comprenant lesdites données d'identification vocale de référence. 8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite phase de traitement 25 comprend en outre les étapes suivantes : - enregistrement (P201), sous la forme d'au moins un flux audio principal dudit échange verbal ; - lorsqu'aucun flux audio n'existe pour le locuteur courant (P203), création (P204) d'un flux audio propre au locuteur courant ; 3058253 21 marquage temporel (P205), dans ledit au moins un flux audio principal et dans ledit flux audio propre, en utilisant une donnée représentative dudit locuteur courant. 5 9. Système de traitement de données audio, lesdites données audio étant issues d'un échange vocal entre au moins deux locuteurs, ledit système comprenant un moteur de traitement de locuteur (MTrtUsrs), qui comprend des moyens d'identification de locuteur comprenant des moyens de découpage desdites données audio, en fonction d'au moins un modèle de pause, délivrant un ensemble de données audio segmentées, 10 ledit système étant caractérisé en ce qu'il comprend, pour au moins une donnée audio courante dudit ensemble de données audio segmentées : des moyens de reconnaissance vocale de ladite donnée audio courante, mise en oeuvre par l'intermédiaire d'au moins un moteur de reconnaissance vocale, délivrant au moins un mot reconnu ou un indicateur d'absence de reconnaissance ; 15 - des moyens de recherche, au sein d'une base de données, d'au moins un mot de référence correspondant audit au moins un mot reconnu, délivrant au moins une donnée d'identification vocale de référence ; - des moyens d'obtention à partir de ladite donnée audio courante, d'une donnée d'identification vocale courante ; 20 des moyens de calcul d'au moins une correspondance entre ladite donnée d'identification vocale courante et ladite au moins une donnée d'identification vocale de référence, délivrant au moins un score de correspondance ; et - des moyens d'attribution (206) de ladite donnée audio courante à l'un desdits au moins deux interlocuteurs, mis en oeuvre lorsqu'un score de 25 correspondance excède un seuil prédéterminé. 10. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de 30 programme pour l'exécution d'un procédé de traitement selon la revendication 1 à 8, lorsqu'il est exécuté sur un processeur.