FR 2958825 A1 20111014 FR 1052767 A 20100412 PROCEDE DE SELECTION DE FILTRES HRTF PERCEPTIVEMENT OPTIMALE DANS UNE BASE DE DONNEES A PARTIR DE PARAMETRES MORPHOLOGIQUES [1] L'invention concerne un procédé de sélection de filtres HRTF dans une base de données à partir de paramètres morphologiques. L'invention a notamment pour but de garantir une fiabilité dans le choix des HRTF sélectionnés pour un utilisateur particulier. [2] L'invention trouve une application particulièrement avantageuse dans le domaine des applications de synthèse binaurale qui s'entend de la io génération de son spatialisé rendu pour deux oreilles. Ainsi l'invention pourra être utilisée par exemple pour la téléconférence, les prothèses auditives, les systèmes auditifs de suppléance pour les malvoyants, les jeux audio/vidéos 3D, la téléphonie mobile, les lecteurs audio mobiles, l'audio dans la réalité virtuelle et la réalité augmentée. 15 [03] Les humains ont la capacité de décoder l'information directionnelle d'un son incident avec une fonction de transfert acoustique. La tête, les oreilles externes, le corps d'un auditeur transforment l'information spectrale d'un son dans l'espace par ce qu'on appelle la Head-Related Transfer Function (HRTF), et ceci nous permet de percevoir notre environnement 20 acoustique en fonction de la position, distance, etc... des sources sonores et donc de les localiser. [4] Les filtres HRTF sont constitués par des paires de filtres (gauche et droit) qui décrivent le filtrage d'une source sonore à une position donnée par le corps. Il est couramment admis qu'un ensemble d'environ 200 25 positions suffit pour décrire toutes les directions dans l'espace perçues par une personne. Ces filtres HRTF dépendent essentiellement de la morphologie de l'oreille (taille, dimensions des cavités internes) et d'autres paramètres physiques du corps de la personne. [5] Dans la suite du document le terme « HRTF » représente les filtres 30 pour l'ensemble des positions de type HRTF pour un sujet donné. [6] L'utilisation des HRTF dans une application audio qui sont les plus proches possibles des filtres HRTF de l'auditeur permet d'obtenir un rendu de haute qualité. Plusieurs études dans la littérature démontrent ainsi l'intérêt de ce qu'on appelle des HRTF individualisées (voir par exemple l'article de Moller et al. « Binaural technique : do we need individual recordings ? » paru dans le « Journal of the Audio engineering society, 44, 451-469 »), surtout en termes de précision dans les tests de localisation. [7] Les filtres HRTF peuvent être obtenus par des mesures avec microphones dans les oreilles de l'auditeur, ou même via une simulation io numérique. Malgré la qualité de ces méthodes, elles restent encore aujourd'hui très laborieuses, très chères, et ne sont pas adaptables aux applications grand public. [8] Par ailleurs, un procédé connu décrit dans le document WO-01/54453, prévoit de sélectionner, à l'intérieur d'une base de données, les 15 HRTF les plus proches de celles de l'utilisateur. Toutefois, contrairement à l'invention, un tel procédé efficace en termes de statistiques ne fait pas appel à la qualité perceptive de la sélection des HRTF comme critère de validation et ne permet donc pas de sélectionner les HRTF de manière optimale. [9] L'originalité de l'invention réside ainsi dans le fait qu'on exploite un 20 critère d'appréciation perceptif basé sur un test d'écoute perceptif pour créer un espace multidimensionnel de HRTF optimisé et pour sélectionner les paramètres morphologiques les plus pertinents. L'invention permet également d'élaborer un modèle prédictif qui établit une relation perceptivement pertinente entre l'espace et les paramètres morphologiques. 25 [010] Pour un utilisateur quelconque, l'invention va permettre de sélectionner la HRTF la plus appropriée contenue dans une base de données à partir uniquement de mesures de paramètres morphologiques. [011] Le filtre HRTF ainsi sélectionné est lié fortement à la perception spatiale (et pas uniquement à un calcul mathématique), ce qui procure un 30 grand confort et une grande qualité d'écoute. [012] L'invention concerne donc un procédé de sélection d'une HRTF perceptivement optimale dans une base de données à partir de paramètres morphologiques utilisant : - une première base de données comprenant les HRTF d'une pluralité de sujets M, - une deuxième base de données comprenant les paramètres morphologiques des sujets de la première base de données, caractérisé en ce qu'il utilise en outre - une troisième base de données correspondant à un classement perceptif io des HRTF de la première base de données en rapport avec un jugement par les sujets effectué à partir d'un test d'écoute correspondant aux différentes HRTF de la première base, et en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - trier, parmi l'ensemble des paramètres morphologiques de la deuxième 15 base, les N paramètres morphologiques les plus pertinents en faisant une corrélation entre la deuxième et la troisième base, - créer un espace multidimensionnel dont les dimensions résultent d'une combinaison des composantes des HRTF, - modifier les règles de combinaison des composantes pour optimiser la 20 séparation spatiale entre les HRTF selon leur classement dans la troisième base de données de manière à obtenir un espace multidimensionnel optimisé, - calculer un modèle de projection optimisé permettant d'établir la relation entre K paramètres morphologiques extraits de la deuxième base de 25 données triés et la position des HRTF correspondant dans l'espace optimisé, les K paramètres extraits optimisant le modèle de projection, - mesurer les K paramètres morphologiques d'un utilisateur donné ne disposant pas de sa HRTF dans la première base de donnée, - appliquer le modèle de projection optimisé précédemment calculé sur les 30 paramètres morphologiques extraits afin d'obtenir la position de l'utilisateur dans l'espace optimisé, - sélectionner au moins une HRTF dans la proximité de la position de projection de l'utilisateur dans l'espace optimisé. [13] Selon une mise en oeuvre, pour effectuer le classement perceptif, le sujet a au moins 2 choix (bon ou mauvais) dans son jugement sur au moins un critère d'écoute d'un son correspondant à une HRTF. [14] Selon une mise en oeuvre, le critère d'écoute est choisi par exemple parmi : la précision du trajet sonore défini, la qualité spatiale globale, la qualité de rendu frontal (pour les objets sonores qui sont situés devant), la séparation des sources avant / arrière (capacité à identifier si un objet sonore se situe devant ou derrière l'auditeur). [15] Selon une mise en oeuvre, pour élaborer la troisième base de io données : - on présente un signal de son sur lequel est appliqué chacune des HRTF de la première base de données (incluant la propre HRTF du sujet) à chaque sujet, - le signal de son utilisé pour le test étant un bruit blanc à large bande ayant 15 une durée courte, par exemple de 0,23 secondes obtenu par une fenêtre de Nanning, - le signal de son ayant été rendu à des positions ponctuelles le long de deux trajectoires présentées en séquence: - un cercle dans le plan horizontal (élévation = 0 degrés) par exemple en 20 incréments de 30 degrés, la trajectoire commençant à 0 degrés azimut et 0 degré élévation, - le trajet étant répété une fois, - un arc dans le plan médian (azimut = 0 degrés) à partir de l'élévation -45 degrés à l'avant jusqu'à -45 degrés à l'arrière en passant par une élévation 25 de 90 degrés par exemple en incréments de 15 degrés, - le trajet du son commençant à l'avant à l'élévation -45 degrés, et allant jusqu'à l'élévation vers l'arrière puis on revient par le même chemin à la position initiale. [016] Selon une mise en oeuvre, pour faire la corrélation entre la 30 deuxième et la troisième base pour obtenir les paramètres morphologiques triés, - on réalise une normalisation des données morphologiques en créant des sous bases de données en divisant les valeurs morphologiques de la deuxième base de données par les valeurs morphologique de chaque sujet de la deuxième base, - chaque sous base est associée avec le classement de la troisième base du sujet correspondant, - on applique la méthode des machines à vecteurs de support (« Support Vector Machines » - SVM) pour obtenir des paramètres morphologiques classés du plus au moins important, ce classement étant fonction de la qualité de séparation de chaque paramètre des HRTF suivant la catégorisation dans la troisième base de données. io [017] Selon une mise en oeuvre, pour créer l'espace multidimensionnel optimisé, - dans une première étape, on transforme les HRTF en Directional Transfer Function (DTF) qui contient uniquement la part des HRTF qui présentent une dépendance directionnelle, 15 - dans une deuxième étape, on effectue un lissage des DTF, - dans une troisième étape, on effectue un prétraitement des DTF, - dans une quatrième étape, on applique une transformation de la dimensionnalité de donnée, pour but de réduire ou d'augmenter les nombres de dimensions, en dépendance de la donnée utilisée qui est le résultat de 20 l'étape précédente, - dans l'option de réduction de la dimensionnalité de données, on effectue une analyse en composantes principales (ACP) sur les DTF traitées de manière à obtenir une nouvelle matrice de données (les scores) qui représentaient les données originales projetées sur de nouveaux axes (les 25 composantes principales), et - on crée l'espace multidimensionnel, à partir de chaque colonne de la matrice des scores qui représente une dimension de l'espace multidimensionnel, ou - dans l'option d'augmentation de la dimensionnalité de données, on crée par 30 une analyse « multidimensional scaling » (MDS) l'espace multidimensionnel, - dans une cinquième étape, on évalue le niveau d'optimisation par le niveau de significativité de la séparation spatiale entre les classements de la troisième base de données, - on répète les étapes précédentes avec des paramètres de prétraitement différents et/ou en limitant le nombre de dimensions de l'espace multidimensionnel créé, et - on conserve l'espace qui présente le niveau d'optimisation le plus optimal. [018] Selon une mise en oeuvre, on effectue un lissage des DTF en bande critique correspondant aux limitations de la résolution fréquentielle du système auditif. [19] Selon une mise en oeuvre, le prétraitement peut être réalisé à l'aide d'une méthode choisie notamment parmi les suivantes : filtrage io fréquentiel, délimitant des bornes fréquentielles, extraction des creux ou des pics fréquentiels, calcul d'un facteur d'alignement fréquentiel. [20] Selon une mise en oeuvre, on évalue le niveau d'optimisation : - par le niveau de significativité de la séparation spatiale entre les classements de la troisième base de données le niveau de significativité 15 étant par exemple évalué en utilisant le test d'ANOVA, ou - en calculant le pourcentage de HRTF classées dans la catégorie haute parmi les dix HRTF les plus proches dans l'espace EM et en comparant ce pourcentage avec le pourcentage global de HRTF classées dans la catégorie haute dans la troisième base de données pour chaque sujet en utilisant par 20 exemple le test de Student. [021] Selon une mise en oeuvre, pour calculer un modèle de projection permettant d'établir la relation entre les N paramètres morphologiques extraits de la deuxième base de données et la position des filtres HRTF correspondant dans l'espace optimisé : 25 - dans une première étape, on calcule un modèle de projection par de multiples régressions linéaires entre l'espace multidimensionnel optimisé et les paramètres morphologiques classés ayant pour but de trouver une position dans l'espace multidimensionnel optimisé à partir des paramètres morphologiques classés de la deuxième base de données, 30 - dans une deuxième étape, on évalue le niveau de qualité du modèle de projection, - dans une troisième étape, on réduit le nombre de paramètres morphologiques classés aux K premiers paramètres morphologiques classés et on réitère les opérations de calcul du modèle de la première étape et la deuxième étape de mesure de qualité pour chaque K de K égal 1 jusqu'à K égal N, ce calcul étant répété pour chaque sujet en retirant leurs données de la première base de données et la deuxième base de données et - on conserve le K optimum pour lequel le niveau de qualité est le plus important. [22] Selon une mise en oeuvre, pour sélectionner au moins une HRTF dans la proximité de position de projection de l'utilisateur dans l'espace multidimensionnel optimisé, on choisit la HRTF la plus proche de la position io de projection dans l'espace multidimensionnel optimisé. [23] L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Ces figures ne sont données qu'à titre illustratif mais nullement limitatif de l'invention. Elles montrent : 15 [024] Figure 1 : une représentation schématique des blocs fonctionnels du procédé selon l'invention ; [25] Figure 2: une représentation schématique d'un exemple de réalisation détaillé d'un mode de réalisation selon l'invention ; [26] Figure 3 : un graphique représentant les sujets sur l'axe horizontal 20 et les HRTF classées dans la troisième base de données sur l'axe vertical ; [27] Figure 4 : une représentation schématique provenant de l'article sur la base de données CIPIC montrant différents paramètres morphologiques utilisés dans cette base. [28] Les éléments identiques, similaires ou analogues conservent les 25 mêmes références d'une figure à l'autre. [29] CREATION DES BASES DE DONNEES [30] Pour une pluralité de sujets, on positionne des microphones dans les oreilles du sujet et on diffuse des sources sonores en différents points de l'espace afin de déterminer les HRTF de chaque sujet. On mesure également des paramètres morphologiques de chaque sujet. Une première base de données BD1 contient les HRTF et une deuxième base de données BD2 contient les paramètres morphologiques des sujets associés. [31] Dans notre exemple, les HRTF stockées dans la première base de données BD1 viennent de la base de données publique du projet LISTEN. On a utilisé les données des M premiers sujets de cette base (dans un exemple M=45). Les mesures de HRTF LISTEN ont été prises à des positions dans l'espace correspondant à des angles d'élévation compris entre -45 degrés et 90 degrés par incréments de 15 et angles d'azimut io commençant à 0 degré par incréments de 15 degrés. Les incréments en azimut ont été progressivement augmentés pour les angles d'élévation au-dessus de 45 degrés, afin d'échantillonner l'espace de façon égale, pour un total de 187 positions. [32] Comme représenté sur la Figure 4, la deuxième base de données 15 BD2 inclut notamment, pour chaque sujet, les paramètres morphologiques suivants : xl : largeur de la tête ; x2 : hauteur de la tête ; x3 : profondeur de la tête ; 20 x4 : décalage vers le bas de « pinna » ; x5 : décalage arrière de « pinna » ; x6 : largeur de cou ; x7 : hauteur de cou ; x8 : profondeur de cou ; 25 x9 : largeur de la partie supérieure du torse ; x10 : hauteur de la partie supérieure du torse ; x11 : profondeur de la partie supérieure du torse ; x12 : largeur d'épaule ; x13 : circonférence de la tête ; 30 x14 : circonférence des épaules ; dl : hauteur du cavum de conque ; d2 : hauteur du cymba de conque ; d3 : largeur du cavum de conque ; d4 : hauteur de « fossa » ; d5 : hauteur de « pinna » ; d6 : largeur de « pinna » ; d7 : largeur d'incisure intertragal ; d8 : profondeur de cavum de conque ; s 81 : angle de rotation du « pinna » ; 82 : paramètre d'angle du pinna. [33] Ces paramètres morphologiques stockés dans la deuxième base de données BD2 correspondent aux HRTF des sujets. [34] Par ailleurs, dans une étape El, on crée une troisième base de io données BD3 qui contient des résultats d'évaluation perceptive du test d'écoute. A cet effet, pour chaque sujet, on diffuse un signal de test sur lequel sont appliquées les différentes HRTF de la base de données BD1. [35] Dans un exemple, le signal de son utilisé pour le test est un bruit blanc à large bande ayant une durée courte, par exemple de 0,23 seconde 15 obtenu par une fenêtre de Nanning, - le signal de son ayant été rendu à des positions ponctuelles le long de deux trajectoires présentées en séquence: - un cercle dans le plan horizontal (élévation = 0 degrés) par exemple en incréments de 30 degrés, la trajectoire commençant à 0 degré azimut et 0 20 degré élévation, - le trajet étant répété une fois, - un arc dans le plan médian (azimut = 0 degré) à partir de l'élévation -45 degrés à l'avant jusqu'à -45 degrés à l'arrière en passant par une élévation de 90 degrés par exemple en incréments de 15 degrés, 25 - le trajet du son commençant à l'avant à l'élévation -45 degrés, et allant jusqu'à l'élévation vers l'arrière puis on revient par le même chemin à la position initiale. [036] Chaque sujet a classé chacune des HRTF dans une des trois catégories suivantes: excellent, moyen ou mauvais. Excellent étant 30 considéré comme la plus haute catégorie de jugement. Ces jugements sont basés sur au moins un critère pour l'écoute d'un son correspondant à une HRTF. Le critère est choisi par exemple parmi : la précision du trajet précédemment défini, la qualité spatiale globale, la qualité de rendu frontal (pour les objets sonores qui sont situés devant), la séparation des sources avant / arrière (capacité à identifier si un objet sonore se situe devant ou derrière l'auditeur). [37] La Figure 3 présente les types de résultats que l'on peut obtenir avec ce type de tests d'écoute pour tous les sujets (le « + » correspond à excellent, le « o » à moyen et « x » à mauvais). Les sujets sont représentés sur l'axe horizontal et les HRTF classées sur l'axe vertical. [38] SELECTION DES PARAMETRES MORPHOLOLOGIQUES IMPORTANTS io [039] Comme représenté sur les Figures 1 et 2, dans une étape E2, pour sélectionner les paramètres morphologiques importants, on fait la corrélation entre la deuxième base de données BD2 et la troisième base de données BD3. [40] A cet effet, on réalise, dans une sous-étape E2.1, une 15 normalisation des données morphologiques en créant des sous bases BD2i (i allant de 1 à m qui est le nombre de sujets dans les bases) de données en divisant les valeurs morphologiques de la deuxième base BD2 de données par les valeurs morphologiques de chaque sujet de la deuxième base BD2[i]. Avec cette normalisation, les valeurs représentent le pourcentage d'un 20 paramètre morphologique d'un sujet par rapport à un autre. [41] Chaque sous base BD2i est associée dans une sous-étape E2.2 avec le classement de la troisième base du sujet correspondant BD3[i]. [42] On applique ensuite, dans une sous étape E2.3, une méthode dite de « feature selection » choisie pour obtenir des paramètres morphologiques 25 classés du plus au moins important Pmc. Ce classement est en fonction de leur capacité de séparer les HRTF suivant leur classement dans la troisième pas de données BD3. [43] La méthode choisie est celle des machines à vecteurs de support (Support Vector Machine - SVM). Cette méthode est basée sur la 30 construction d'un ensemble d'hyperplans dans un espace de dimension élevée pour classifier les données normalisées. Avec cette méthode, les paramètres ont donc été classés du plus au moins important. [044] Deux variables contrôlent la classification avec SVM. La valeur de complexité C, qui contrôle la tolérance d'erreurs de classifications dans l'analyse, introduit une fonction de pénalité. Une valeur de C nulle indique que la fonction de pénalité n'est pas prise en compte, et une valeur de C élevée (C tendant vers l'infini) indique que la fonction de pénalité est dominante. La valeur epsilon c est la valeur d'insensibilité qui met la fonction de pénalité à zéro si les données à classifier sont à une distance moins de c io de l'hyperplan. Selon les différentes valeurs de C et c, le classement des paramètres morphologiques change. En utilisant cette méthode avec une valeur de C = 1 et une valeur de c = 1x10-25 les dix premiers éléments du Pmc les plus importants, du plus important au moins important, dans notre exemple correspondent à : x11, x2, x8, d5, x3, d4, x12, d2, dl et x6. 15 [045] CREATION D'UN ESPACE MULTIDIMENSIONNEL OPTIMISE [46] Dans une étape E3, on crée un espace multidimensionnel EM dont les dimensions résultent d'une combinaison des composantes des filtres HRTF. [47] A cet effet, dans une étape E3.1, on transforme les HRTF en ce 20 que l'on appelle la Directional Transfer Function (DTF) qui contient uniquement la part des HRTF qui présentent une dépendance directionnelle. [48] Dans une étape E3.2, on effectue un lissage des DTF en bande critique correspondant aux limitations de la résolution fréquentielle du système auditif. 25 [049] On effectue, dans une étape E3.3, un prétraitement des DTF à l'aide d'une méthode choisie notamment parmi les suivantes : filtrage fréquentiel, délimitant des bornes fréquentielles, extraction des creux ou des pics fréquentiels, calcul d'un facteur d'alignement fréquentiel. [050] Dans une étape E3.4, on applique une transformation de la 30 dimensionnalité de donnée, ayant pour but de réduire ou d'augmenter les nombres de dimensions, en fonction de la donnée utilisée qui est le résultat de l'étape E.3.3. [051] Pour la réduction de la dimensionnalité de donnée, on applique une analyse en composantes principales (ACP) sur les DTF traitées de manière à obtenir une nouvelle matrice de données (les scores) qui représentent les données originales projetées sur de nouveaux axes (les composantes principales), et on crée l'espace EM, à partir de chaque colonne de la matrice des scores qui représente une dimension de l'espace EM. io [052] Pour l'augmentation de la dimensionnalité de donnée, on applique une analyse de type « multidimensional scaling » (MDS) sur les DTF traitées, et on obtient l'espace EM. [053] On évalue, dans une étape E3.5, le niveau d'optimisation. Dans un premier exemple on évalue le niveau d'optimisation par le niveau de 15 significativité de la séparation spatiale entre les classements de la troisième base de données BD3. Dans un exemple, le niveau de significativité est évalué en utilisant le test d'ANOVA pour vérifier si les moyennes des distributions de valeurs étaient statistiquement différentes pour chaque nombre de dimensions différent. 20 [054] Dans un deuxième exemple, on calcule le pourcentage de HRTF classées dans la catégorie haute parmi les dix HRTF les plus proches dans l'espace EM et on compare, en utilisant par exemple un test Student, ce pourcentage avec le pourcentage global de HRTF classées dans la catégorie haute dans la troisième base de données pour chaque sujet. 25 [055] On répète les étapes précédentes avec des paramètres de prétraitement différents et/ou en limitant le nombre de dimensions de l'espace créé. [056] On conserve l'espace qui présente le niveau d'optimisation le plus optimal, c'est à dire celui dans nos exemples qui a le niveau de significativité 30 le plus important ou celui pour lequel, dans le deuxième exemple, le nombre de HRTF classées dans la catégorie la plus haute pour les 10 HRTF les plus proches est maximisé. [057] L'espace ainsi conservé est l'espace multidimensionnel optimisé EMO. [058] On note que l'étape E3.5 a pour but d'optimiser la séparation spatiale entre les HRTF selon leur classement dans la troisième base de données BD3 de manière à obtenir un espace optimisé. En effet, dans l'espace EMO, pour un sujet à une position donnée, les HRTF situées dans la zone proche de cette position seront considérées comme bonnes pour le io sujet tandis que les HRTF éloignées de cette position seront considérées comme mauvaises. [59] ELABORATION D'UN MODELE DE PROJECTION [60] Dans une étape E4, on calcule un modèle de projection permettant d'établir la relation entre les N paramètres morphologiques extraits de la 15 deuxième base de données BD2 et la position des filtres HRTF correspondant dans l'espace optimisé EMO. [61] A cet effet, dans une étape E4.1, on calcule un modèle de projection par de multiples régressions linéaires entre EMO et Pmc en utilisant la deuxième base de données BD2 ayant pour but de trouver une 20 position dans l'espace EMO à partir des paramètres morphologiques classés Pmc. [62] On évalue, dans une étape E4.2, le niveau de qualité du modèle de projection. Ce niveau de qualité est calculé à l'aide des mêmes méthodes que celles utilisées dans E3.5. 25 [063] Dans une étape E4.3, on réduit Pmc aux K premiers paramètres morphologiques classés et on réitère les opérations de calcul du modèle E4.1 et l'étape E4.2 de mesure de qualité pour chaque K de K égal 1 jusqu'à K égal N. De préférence, ce calcul est répété pour chaque sujet en retirant ses données de la première base de données BD1 et de la deuxième base 30 de données BD2 dans l'étape E3. [64] On conserve le K optimum pour lequel le niveau de qualité est le plus important. [65] On obtient ainsi un modèle de projection optimisé MPO. [66] MISE EN OEUVRE DU PROCEDE [067] Dans une étape E5, on sélectionne pour un utilisateur quelconque ne disposant pas de sa HRTF dans la base de données, au moins une HRTF dans la base de données BD1. [68] A cet effet, dans une sous étape E5.1, l'utilisateur va mesurer les K paramètres morphologiques précédemment identifiés. A cet effet, il va par io exemple prendre une photo de son oreille dans une position déterminée, les K paramètres étant extraits par un procédé de traitement d'image. [69] Dans une étape E5.2, les K paramètres sont injectés en entrée du modèle de projection MPO précédemment calculé sur les paramètres morphologiques extraits afin d'obtenir la position de l'utilisateur dans l'espace 15 optimisé EMO. [70] On sélectionne ensuite au moins une HRTF (référencée HRTF-S) dans la proximité de position de projection de l'utilisateur dans l'espace optimisé EMO. Dans un exemple, on choisit la HRTF la plus proche de la position de projection. 20 REVENDICATIONS1. Procédé de sélection d'une HRTF perceptivement optimale dans une base de données à partir de paramètres morphologiques utilisant - une première base de données (BD1) comprenant les HRTF d'une pluralité de sujets M, - une deuxième base de données (BD2) comprenant les paramètres morphologiques des sujets de la première base de données (BD1), caractérisé en ce qu'il utilise en outre io - une troisième base de données (BD3) correspondant à un classement perceptif des HRTF de la première base de données (BD1) en rapport avec un jugement par les sujets effectué à partir d'un test d'écoute correspondant aux différentes HRTF de la première base, et en ce qu'il comporte les étapes suivantes : 15 - trier, parmi l'ensemble des paramètres morphologiques de la deuxième base (BD2), les N paramètres morphologiques les plus pertinents en faisant une corrélation entre la deuxième (BD2) et la troisième base (BD3), - créer un espace multidimensionnel (EM) dont les dimensions 20 résultent d'une combinaison des composantes des HRTF, - modifier les règles de combinaison des composantes pour optimiser la séparation spatiale entre les HRTF selon leur classement dans la troisième base de données (BD3) de manière à obtenir un espace multidimensionnel optimisé (EMO), 25 - calculer un modèle de projection optimisé (MPO) permettant d'établir la relation entre K paramètres morphologiques extraits de la deuxième base de données (BD2) triés et la position des HRTF correspondant dans l'espace optimisé (EMO), les K paramètres extraits optimisant le modèle de projection (MPO), 30 - mesurer les K paramètres morphologiques d'un utilisateur donné ne disposant pas de sa HRTF dans la première base de donnée (BD1), - appliquer le modèle de projection optimisé (MPO) précédemment calculé sur les paramètres morphologiques extraits afin d'obtenir la position de l'utilisateur dans l'espace optimisé (EMO),- sélectionner au moins une HRTF (HRTF-S) dans la proximité de la position de projection de l'utilisateur dans l'espace optimisé (EMO). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que pour effectuer le classement perceptif, le sujet a au moins 2 choix (bon ou mauvais) dans son jugement sur au moins un critère d'écoute d'un son correspondant à une HRTF. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le critère io d'écoute est choisi par exemple parmi : la précision du trajet sonore défini, la qualité spatiale globale, la qualité de rendu frontal (pour les objets sonores qui sont situés devant), la séparation des sources avant / arrière (capacité à identifier si un objet sonore se situe devant ou derrière l'auditeur). 15 4. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que pour élaborer la troisième base de données (BD3) : - on présente un signal de son sur lequel est appliqué chacune des HRTF de la première base de données (incluant la propre HRTF du sujet) à chaque sujet, 20 - le signal de son utilisé pour le test étant un bruit blanc à large bande ayant une durée courte, par exemple de 0,23 secondes obtenu par une fenêtre de Nanning, - le signal de son ayant été rendu à des positions ponctuelles le long de deux trajectoires présentées en séquence: 25 - un cercle dans le plan horizontal (élévation = 0 degrés) par exemple en incréments de 30 degrés, la trajectoire commençant à 0 degrés azimut et 0 degré élévation, - le trajet étant répété une fois, - un arc dans le plan médian (azimut = 0 degrés) à partir de l'élévation 30 -45 degrés à l'avant jusqu'à -45 degrés à l'arrière en passant par une élévation de 90 degrés par exemple en incréments de 15 degrés, - le trajet du son commençant à l'avant à l'élévation -45 degrés, et allant jusqu'à l'élévation vers l'arrière puis on revient par le même chemin à la position initiale. 35 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que pour faire la corrélation entre la deuxième (BD2) et la troisième base (BD3) pour obtenir les paramètres morphologiques triés, - on réalise une normalisation des données morphologiques en créant des sous bases de données (BD2i) en divisant les valeurs morphologiques de la deuxième base de données (BD2) par les valeurs morphologique de chaque sujet de la deuxième base (BD2[i]), - chaque sous base (BD2i) est associée avec le classement de la troisième base du sujet correspondant (BD3[i]), - on applique la méthode des machines à vecteurs de support (« Support Vector Machine » - SVM) pour obtenir des paramètres morphologiques classés (Pmc) du plus au moins important, ce classement étant fonction de la qualité de séparation de chaque paramètre des HRTF suivant la catégorisation dans la troisième base de données (BD3). 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que pour créer l'espace multidimensionnel optimisé (EMO), - dans une étape E3.1, on transforme les HRTF en Directional Transfer Function (DTF) qui contient uniquement la part des HRTF qui 20 présentent une dépendance directionnelle, - dans une étape E3.2, on effectue un lissage des DTF, - dans une étape E3.3, on effectue un prétraitement des DTF, - dans une étape E3.4, on applique une transformation de la dimensionnalité de donnée, pour but de réduire ou d'augmenter les nombres 25 de dimensions, en dépendance de la donnée utilisée qui est le résultat de l'étape E.3.3, - dans l'option de réduction de la dimensionnalité de données, on effectue une analyse par composantes principales (ACP) sur les DTF traitées de manière à obtenir une nouvelle matrice de données (les scores) qui 30 représentaient les données originales projetées sur de nouveaux axes (les composantes principales), et - on crée l'espace EM, à partir de chaque colonne de la matrice des scores qui représente une dimension de l'espace EM, ou - dans l'option d'augmentation de la dimensionnalité de données, on 35 crée par une analyse « multidimensional scaling » (MDS) l'espace EM,- dans une étape E3.5, on évalue le niveau d'optimisation par le niveau de significativité de la séparation spatiale entre les classements de la troisième base de données BD3, - on répète les étapes précédentes avec des paramètres de s prétraitement différents et/ou en limitant le nombre de dimensions de l'espace EM créé et - on conserve l'espace qui présente le niveau d'optimisation le plus optimal. io 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'on effectue un lissage des DTF en bande critique correspondant aux limitations de la résolution fréquentielle du système auditif. 8. Procédé selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que le 15 prétraitement peut être réalisé à l'aide d'une méthode choisie notamment parmi les suivantes : filtrage fréquentiel, délimitant des bornes fréquentielles, extraction des creux ou des pics fréquentiels, calcul d'un facteur d'alignement fréquentiel. 20 9. Procédé selon l'une des revendications 6 à 8, caractérisé en ce qu'on évalue le niveau d'optimisation - par le niveau de significativité de la séparation spatiale entre les classements de la troisième base de données (BD3) le niveau de significativité étant par exemple évalué en utilisant le test d'ANOVA, ou 25 - en calculant le pourcentage de HRTF classées dans la catégorie haute parmi les dix HRTF les plus proches dans l'espace EM et en comparant ce pourcentage avec le pourcentage global de HRTF classées dans la catégorie haute dans la troisième base de données (BD3) pour chaque sujet en utilisant par exemple le test de Student. 30 10. Procédé selon l'une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que pour calculer un modèle de projection permettant d'établir la relation entre les N paramètres morphologiques extraits de la deuxième base de données et la position des filtres HRTF correspondant dans l'espace 35 optimisé :- dans une étape E4.1, on calcule un modèle de projection par de multiples régressions linéaires entre EMO et Pmc ayant pour but de trouver une position dans l'espace EMO à partir des paramètres morphologiques classés Pmc de la deuxième base de données (BD2), - dans une étape E4.2, on évalue le niveau de qualité du modèle de projection, - dans une étape E4.3, on réduit Pmc aux K premiers paramètres morphologiques classés et on réitère les opérations de calcul du modèle E4.1 et l'étape E4.2 de mesure de qualité pour chaque K de K égal 1 jusqu'à K égal N, ce calcul étant répété pour chaque sujet en retirant leurs données de la première base de données (BD1) et la deuxième base de données (BD2) et - on conserve le K optimum pour lequel le niveau de qualité est le plus important. 11. Procédé selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que pour sélectionner au moins une HRTF (HRTF-S) dans la proximité de position de projection de l'utilisateur dans l'espace optimisé (EMO), on choisit la HRTF la plus proche de la position de projection dans l'espace optimisé (EMO).