FR 2969803 A1 20120629 FR 1061149 A 20101223 TRAITEMENT DE DONNEES SONORES POUR UNE SEPARATION DE SOURCES La présente invention concerne le traitement de données sonores. Elle concerne plus particulièrement les techniques de séparation aveugle de sources, notamment en présence de multiples sources, pour les rendre ainsi exploitables en temps-réel (suivant les cas envisagés) avec une qualité optimale. Ces techniques de séparation de sources peuvent s'appliquer dans plusieurs domaines : - amélioration à la prise de son multicanale : en particulier pour le débruitage à base de deux capteurs par exemple, - dans les décodeurs de type audio multicanal tels que les décodeurs MPEGSurround, - dans les pistes de karaoké (suppression de la voix), - pour la création/modification de contenus à partir d'enregistrements multi-canal. 15 La séparation de sources consiste à estimer N sources, s (t) _ [s1 (t),...,sN (t)] , à partir de leurs M mélanges observés, x(t) _ [ (t),...,xM (t)] , qui, pour un modèle convolutif, s'écrivent : N N xi (t)=Ex, (t)=EEafi(k)si( k) =1 i=l k 20 où x,i)(t) est la contribution de la ?me source sur la lème observation. Les valeurs a (k) sont les coefficients du filtre séparant cette source i de l'observation j. Ce mélange convolutif est ramené à un mélange instantané par une transformation de Fourier à court terme (TFCT) généralement associée à une fenêtre d'analyse w(k) (Hanning ou autre). Les observations temps-fréquence (TF) sont alors données par : L_1 N N 25 x, (t,w)=Ew (k)xi (t+k)e krak =Ex. /Y (t,w)=~A (w)s, (t,co) k=0 i=1 i=1 où xii) (t,co) et si (t,co) sont respectivement les TFCT de ) (t) et si (t) . A~i (w) est la transformée de Fourier de a;, (k ) . Sous forme matricielle, le vecteur de mélange peut être exprimé sous la forme suivante : x(t,w)=A(co)S(t,co), 30 où : - s(w) _ [s (w)] est le vecteur colonne des transformations TFCT des sources, - A( co) _ [Aj, (w)] , la matrice des réponses en fréquence des canaux acoustiques, et - x(w) _ [x; (w)] , le vecteur colonne des observations. De manière générale, la technique de séparation de sources cherche à extraire une version filtrée des sources originales s; (t,w) . Il ne s'agit pas forcément du signal s; (t,w) lui-même. Ainsi, elle cherche à éliminer les interférences qui existent sur les signaux observés (c'est-à-dire sur le signal s.,, (t,w) ). En fait, sans aucune information sur les sources originales, la séparation de sources est entachée de deux indéterminations : - la permutation et - le gain. Ces deux indéterminations sont de nature purement mathématique et sont indépendantes de la méthode de séparation utilisée. En effet, si l'on note B(w) la matrice de séparation, les signaux séparés sont donnés par : Y(t,w)=B(t,w)X(t,w) Ainsi, si Bo (t, w) est une solution satisfaisant la séparation, il apparaît que toute solution de la forme B(t,w)=P(w)A(w)Bo(t,w) est également une solution, où P(w) est une matrice de permutation aléatoire et A(w) une matrice diagonale (sans aucune contrainte sur les coefficients diagonaux). 20 On s'intéresse ici à résoudre l'ambiguïté de permutation représentée par P(w) , l'ambiguïté sur le gain A( co) étant généralement relativement bien traitée par des méthodes ad-hoc connues en soi. 25 En pratique, P(w) est une matrice aléatoire qui peut être différente d'une bande de fréquences à une autre. Rien ne garantit toutefois que l'ordre de présentation des sources extraites soit le même dans toutes les bandes. En pratique, l'inverse est même souvent observé. Aussi, avant l'opération de synthèse des signaux séparés dans le domaine temporel par une TFCT inverse, il est nécessaire d'unifier ces permutations afin d'associer 30 à chaque source les bandes de fréquences qui lui correspondent et d'éviter les artefacts de séparation (distorsion, interférences). Suivant le type d'informations qu'elles exploitent, les méthodes de permutation qui corrigent cette ambiguïté de permutation peuvent être classées en deux groupes principaux : - les méthodes basées sur la cohérence spatiale, et - les méthodes basées sur la cohérence spectrale. Le premier groupe de méthodes exploite les informations spatiales des sources et nécessite en pratique d'avoir des connaissances a priori sur l'aspect spatial du mélange (caractéristiques des filtres de mélange, direction d'arrivée ou DOA (pour « Direction Of Arrivai »)). Le deuxième groupe se base sur les propriétés spectrales des sources comme l'enveloppe spectrale, le pitch et ses harmoniques. Il est à noter que d'autres méthodes utilisent les deux informations, spatiales et spectrales, conjointement. Cependant, indépendamment du type d'information utilisé, la plupart de ces méthodes procèdent d'un même traitement itératif que l'on peut résumer à l'ensemble des itérations suivantes : 1. Estimer un modèle théorique, spectral ou spatial, de chaque source, 2. Parmi N! permutations, choisir celles minimisant une distance entre le modèle théorique et le modèle observé, 3. En se basant sur les nouvelles permutations, ré-estimer les modèles théoriques de chaque source et retourner à la première étape. Le traitement itératif peut utiliser divers critères d'arrêt : - un nombre maximal d'itérations, - une distance variant peu d'une étape à l'autre, - ou une permutation « identité » lors de la phase 2 précitée, ou autre. Les méthodes spatiales utilisent les caractéristiques de la matrice de mélange (ou de séparation). Elles se basent principalement sur deux critères : - la continuité en fréquence et - la forme de ces matrices en fréquence grâce à un modèle a priori. Les méthodes basées sur la continuité cherchent les matrices de permutation qui rendent les filtres de séparation (ou de mélange) les plus continus possible (les plus lisses possibles). Les méthodes basées sur la forme des filtres (en particulier leur réponse en fréquence) utilisent des informations a priori sur les filtres de mélange (milieu anéchoïque/réverbérant, type de réverbération, etc.) et en déduisent une forme particulière (un modèle). La résolution de la permutation cherche alors à rendre la matrice de séparation (ou de mélange) estimée la plus proche possible de sa forme théorique. Un exemple en est donné ci-après. On se place ici sous les hypothèses suivantes : - deux capteurs x1, x2, séparés d'une distance d (figure 1), en milieu anécho'ique (pas de réverbération) sont prévus, et - une onde plane (sources lointaines en regard de la taille des capteurs) se propage vers ces capteurs. Le signal reçu sur ces capteurs (par exemple des microphones) peut alors être représenté par une version retardée et pondérée de la source originale Si. On montre que, pour deux sources s, et s2i la matrice de mélange A(co) peut se simplifier en : A((D) _ 1 1 a e z où a et zz sont les gains et retards relatifs entre les capteurs pour la source s;. On lève donc l'ambiguïté liée au retard absolu en ne s'intéressant qu'au retard relatif entre les capteurs. Selon les hypothèses retenues, la différence de temps d'arrivée zz entre les deux capteurs est égale à zz = d cos(el )/c où d est la distance entre les capteurs, c la célérité du son dans l'air et e la direction d'arrivée de la source i ( 8 =0 correspond à une source dans l'axe des deux capteurs arrivant du côté du capteur x1). Sous ces hypothèses, le rapport de la phase entre les capteurs (phase de la matrice de mélange) associée à chaque source est linéaire en fonction de la fréquence ( rpz (w) _ -arrz ). Cette propriété peut être utilisée pour corriger l'ambiguïté sur la permutation : on rend donc la phase de la matrice de mélange estimée la plus linéaire possible. Les méthodes de séparation de sources basées sur la DOA cherchent à séparer les sources sur la base de cette information. En pratique, elles utilisent une estimation de la matrice de mélange et en déduisent les DOA des différentes sources. Dans la situation présente, une méthode de ce type utilise habituellement la différence de phases observée entre les capteurs pour déterminer par simple histogramme des "zones" (clusters) associées à chaque source. Ces zones représentent les différentes directions d'arrivée. L'étape de permutation dans les méthodes de séparation de sources aveugles est une étape incontournable afin d'avoir des résultats acceptables (distorsion réduite, peu d'interférences). Les méthodes classiques de résolution de la permutation sont basées sur des algorithmes itératifs qui sont très coûteux en temps de calcul (dépendant de N! où N est le nombre de sources et la notation N! désignant le terme factoriel 1 x 2 x 3 x ... x (N-1) x N) et se révèlent rédhibitoires lorsque le nombre de sources augmente, notamment pour des applications en temps-réel. A titre d'exemple, dans le cas d'une méthode basée sur l'enveloppe, il est nécessaire de calculer N! corrélations pour chaque bande de fréquence et à chaque itération. Pour un nombre de sources égal à 6 et une transformée de Fourier de taille 1024 (soit 513 bandes de fréquences), chaque itération nécessite 720x513 calculs de corrélation, ce qui peut s'avérer très rapidement rédhibitoire si le nombre d'itérations augmente. La présente invention vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé de traitement de données sonores pour une séparation de sources dans une pluralité de bandes de fréquences, comportant les étapes : a) obtenir une pluralité de signaux issus de capteurs distincts, b) identifier, à partir de ladite pluralité de signaux, une dominance d'une source par rapport aux autres sources, et classer les sources par ordre de dominance, c) appliquer un traitement de séparation de sources dans chaque bande de fréquences, et définir, pour chaque bande, une succession de signaux temporels propres chacun à une source, d) ranger ladite succession de signaux temporels pour toutes les bandes de fréquences selon un critère unique correspondant à l'ordre de dominance défini à l'étape b), pour obtenir un même rangement des signaux temporels de sources pour toutes les bandes. La présente invention permet alors, comme on le verra dans un exemple de réalisation décrit plus loin en référence à la figure 3, de résoudre le problème de permutation avec une complexité croissant comme le nombre N, au lieu de croître comme son terme factoriel N!, pour des performances comparables voire meilleures. En pratique, elle permet d'une part de rendre la séparation de sources aveugles traitant un nombre de sources conséquent compatibles avec des applications en temps-réel (application au débruitage par exemple), et d'autre part d'améliorer les performances de telles techniques de séparation qui, sans la mise en ceuvre de l'invention, souffrent : i) de la persistance d'interférences dans les signaux extraits il) de distorsion de la source extraite. Dans une réalisation, on s'appuie sur des instants de dominance des sources pour identifier les sources dans chaque sous-bande et : - à l'étape a), on identifie un instant de dominance d'une source par rapport aux autres sources, ainsi qu'une mesure de cette dominance à cet instant, pour chaque source, et on classe les sources par ordre de dominance en assignant à chaque source un instant de dominance, et - à l'étape d), pour chaque instant de dominance, on identifie le signal temporel correspondant à la source dominante à cet instant donné, et on range successivement les signaux temporels par ordre de dominance de sources. Dans une telle réalisation : - on peut établir une matrice représentant la succession précitée de signaux temporels obtenue à l'étape c), et - pour la mise en ceuvre de l'étape d), on peut construire une matrice de permutation par bande de fréquences définissant un classement par ordre de dominance des sources dans cette bande, à appliquer à la matrice représentant la succession de signaux temporels à l'étape c), pour obtenir à l'étape d) une nouvelle matrice de signaux temporels rangés par ordre de dominance de sources. Préférentiellement, à l'étape b), on classe les sources par ordre croissant de dominance. Une telle réalisation permet de corriger d'éventuelles erreurs dans les premières itérations de classement, à l'aide d'informations sur les dominances qui sont plus fiables lors des itérations ultérieures. A l'étape b), on sélectionne chaque instant sur une tranche temporelle donnée où chacune des sources est la plus dominante par rapport aux autres. Ainsi, sur une tranche temporelle de durée suffisante, on peut choisir par exemple des instants de dominance non-ambigüe pour chacune des sources. Dans une réalisation, à l'étape b), l'identification des dominances des sources comporte une détermination d'informations spatiales basée sur des mesures énergétiques et/ou de corrélation. Une telle réalisation sera décrite plus loin à titre d'exemple, en référence à la figure 2. D'ailleurs, d'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 illustre schématiquement deux capteurs x1 et x2 d'un signal sonore issu d'une source sonore Si, - la figure 2 illustre schématiquement différents signaux sonores issus d'un mélange de sources sonores, ainsi qu'une représentation d'une dominance de source à des instants respectifs, - la figure 3 résume les étapes d'un procédé selon un mode de réalisation de l'invention, - la figure 4 illustre schématiquement un dispositif pour la mise en ceuvre de l'invention. Dans ce qui suit, on se place dans le cas général d'un système de séparation de sources aveugle fonctionnant dans un domaine transformé (TFCT ou autres). Le système de séparation fournit, pour chaque bande de fréquences, les composantes des sources estimées dans un certain ordre : Yw(t,n)-[ 1T.xN où Yu,(t,n) est la matrice TxN des sources extraites pour la bande de fréquences w, avec T le nombre de trames sur la fenêtre temporelle considérée et N le nombre de sources. On cherche à corriger les permutations introduites par la méthode de séparation en appliquant une matrice de permutation P~, ( ) de taille NxN qui ne dépend pas du temps et qui permet de s'assurer que les sources sont rangées dans un même ordre dans chaque bande de fréquences : yw(-Pw( )yw( ) w ( ) est ainsi l'ensemble des matrices de taille TxN indexées par la variable co contenant les sources extraites toutes présentées dans le même ordre quelle que soit la bande w. On propose alors de s'appuyer sur l'hypothèse de disposer d'instants de prépondérance d'une source par rapport aux autres. Cette hypothèse est parfaitement valide en présence de signaux de parole qui sont par nature intermittents, pour peu que l'on choisisse une fenêtre temporelle suffisamment longue. 10 La résolution de permutation au sens de l'invention s'appuie sur une première étape de détection d'au moins un instant de dominance de chacune des sources à extraire. Ces instants peuvent être détectés de différentes manières après l'étape initiale de séparation. Par exemple, sur la plage temporelle sélectionnée comportant différents instants (trames 15 de signal par exemple), la sélection de ces instants de dominance peut être réalisée : - par des critères énergétiques en calculant un simple "rapport signal à bruit" (rapport énergétique entre une source et les autres sources), - ou par des critères spatiaux comme la direction d'arrivée, - ou plus généralement par tout autre critère ou combinaison de ces critères. 20 La deuxième étape consiste à sélectionner N instants, un instant pour chacune des N sources où celle-ci est dominante par rapport aux autres. La troisième étape consiste à classer ces N instants par ordre croissant de pertinence. 25 Pour réaliser cette phase, on peut avantageusement utiliser comme critère de pertinence l'information de dominance précitée qui est généralement issue d'une mesure continue. Par exemple, le "rapport signal sur bruit" est une mesure de pertinence (plus ce rapport est élevé, plus une source est dominante par rapport aux autres). Une variante possible consiste à prendre comme critère la probabilité que la source vienne d'une direction 30 donnée, ou de façon générale toute autre mesure caractérisant le degré de dominance d'une source. Ainsi, on obtient une classification dans l'ordre croissant de la dominance des sources représentée par une fonction bijective D (qui peut être construite comme un vecteur de 35 taille N) :5 D:(1,2,...,N) ~(1,2,...,N) A cette classification, on associe le vecteur des instants de dominance TN de taille N qui associe à chaque source repérée par le vecteur D son instant (la trame) de dominance : TN :(1,2,...,N) ~(1,2,...,T) Après cette étape de classification, les sources sont classées par ordre de dominance. Ainsi, la notation s, fait référence à la source admettant la mesure de dominance la plus faible. La source s, est alors dominante à un instant t, qui lui est assigné. Par contre, la notation sN fait référence à la source admettant la valeur de dominance la plus forte. L'instant de dominance de la source sN est noté tN. Bien entendu, il n'existe a priori aucune relation de succession des instants t, à tN (par exemple l'instant tN peut précéder dans le temps l'instant t,, si simplement la source sN a été dominante avant la source s,). On relèvera que ce critère de pertinence peut permettre d'optimiser la deuxième étape 15 précitée en sélectionnant, pour chaque source, l'instant de dominance le plus fort (ou probable) sur la fenêtre temporelle choisie. La recherche des instants de dominance maximale de chaque source peut être réalisée en utilisant un critère de type énergétique. En variante, on peut utiliser avantageusement aussi la procédure basée sur un critère de type DOA et la mesure de pertinence ,u(r) qui permet de détecter, sur une fenêtre 20 temporelle donnée, les probabilités maximales de présence d'avoir une source seule dans la direction z . Cette mesure permet également de détecter les instants tn où chaque source sn est la plus dominante suivant un critère spatial (avec n compris entre 1 et N), et donc le vecteur TN. 25 Une étape suivante, d'identification de la matrice de permutation P, est réalisée en N itérations en procédant par exemple comme décrit ultérieurement en référence à la figure 3. Le fait d'avoir une information de pertinence de la dominance permet alors d'estimer les 30 matrices Po, en N passes au lieu de N! (au mieux) avec les techniques classiques de l'état de l'art. Il apparaît en outre qu'il convient de travailler suivant l'ordre croissant de dominance et en particulier de finir le traitement par l'information la plus probable pour minimiser les risques d'erreur dans l'estimation de la matrice de permutation Pw tout en corrigeant les erreurs potentielles faites durant les étapes précédentes où la dominance 35 d'une source est plus faible. 10 On décrit ci-après à titre d'exemple un mode particulier de réalisation. On se place dans le cas où N sources sont observées sur deux microphones. Si Tp représente l'ensemble des instants où une source sp est dominante, alors r c.S"'L sa r k FL tâ s.)) 'v T k où (sv_) est un bruit additif provenant de la mauvaise modélisation (milieu non anécho'ique) et de la présence des autres sources. L'équation ci-dessus montre que la différence de phases des deux observations à l'instant t; peut être utilisée pour estimer la direction d'arrivée ., de la source dominante sp. Cette estimation peut être réalisée par une simple régression linéaire. L'identification des instants de dominance Tp des différentes sources peut être réalisée de différentes manières. Par exemple, une approche consiste à utiliser la cohérence entre la direction d'arrivée théorique (linéaire) et celle observée. En effet, quand la cohérence est élevée, le bruit additif q'7( È.) admet des petites valeurs et donc une seule source peut être considérée comme dominante. La cohérence est calculée par une variable L z) représentant la probabilité qu'une source s provienne de la direction -3 à l'instant t. Dans cet exemple, on suppose connaître le nombre de sources N (l'estimation du nombre de sources N n'étant pas l'objet du développement ci-après et des techniques pour ce faire étant connues en soi). On estime donc des instants de dominance (ou l'instant de dominance) Tp de chacune des N sources. Les N instants de dominance des sources peuvent être obtenus par les instants où la variable C (t 17) admet des maxima en définissant alors la fonction g( 0, telle que : g (7 ). = r,:ati . C (t, r) Cette technique est décrite dans le document FR - 09 54814. En substance, on applique ce qui suit : - soit m = {ma l'ensemble des valeurs des N maximas de r3' :r_$ et soit T _ (1:0 l'ensemble des retards temporels (que l'on peut assimiler également à des directions d'arrivées) où l'on obtient ces maxima : donc on peut déduire de T les N 35 directions d'arrivées des N sources,30 - soit t={tp} l'ensemble des instants pour lesquels chaque valeur mp est obtenue, On calcule ainsi pour chaque source sp sa direction d'arrivée z., l'instant tp pour lequel cette source est la plus dominante, avec un coefficient de dominance égale à mp. L'exemple représenté sur la figure 2 illustre les trois ensembles de variables m, t et r, pour un mélange de quatre sources (dont les signaux acoustiques sont illustrés sur la partie du haut de la figure). La partie du bas de la figure (en échelle de gris) illustre la fonction C(t, T . La partie de droite représente la fonction m(T). Le nombre de sources N peut être connu a priori. On décrit néanmoins ci-après une réalisation dans laquelle on peut le déterminer. Dans l'exemple représenté, à l'aide d'au moins deux capteurs (microphones), on identifie 15 des directions d'arrivée (par exemple selon un critère de corrélation). Il s'agit de directions dans lesquelles on peut supposer la présence d'une source. Dans l'exemple de la figure 2, on a pu identifier la présence de quatre sources provenant de quatre directions différentes (échelle 0 in ° en abscisse de la partie de droite de la figure 2). Quatre sources sont alors présentes dans le mélange, ici. Sur la partie du bas de la figure 2 (en échelle de gris), on 20 identifie (par rapport aux quatre directions repérées, indexées respectivement I, T 2, t 3, T 4) des instants de dominance t,, t2i t3, t4 pour chaque source (en pratique, un pour chaque direction). Par ailleurs (en revenant sur la partie de droite de la figure 2), on détermine des maxima (par exemple d'énergie) propres à chaque direction, référencés m,, m2i m3, m4 sur la figure 2. 25 On constitue ainsi les ensembles m = {mp}, _.z'; et t={tp} précités. Dès lors qu'il est possible d'identifier le nombre de sources, il est possible alors de séparer les sources par bandes de fréquences et déterminer ainsi un signal temporel 30 distinct par source (en réalité un signal temps-fréquence, ce qui correspond à un signal temporel par bande de fréquences 6u). Toutefois, le problème qui se pose et que l'invention propose de résoudre consiste en ce que cette séparation de sources reste propre à une bande de fréquences donnée et indépendante des autres bandes de fréquences. Ainsi, du fait de cette ambiguïté (appelée « ambiguïté de permutation » dans 35 les techniques de séparation de sources), le classement (ordre) des signaux séparés peut être différent d'une bande de fréquences à l'autre. Il est possible de séparer les sources 10 dans une première bande tcl et que leur classement (a priori arbitraire) soit différent pour une autre bande 61)2. Par exemple, dans la première bande de fréquences on peut avoir le classement suivant (1,3,4,2) qui indique la présence de la première source sur une première sortie, la troisième source sur une deuxième sortie, la quatrième source sur une troisième sortie et la deuxième source sur une dernière sortie, alors qu'un classement dans une autre bande de fréquences x,12, par exemple (2,1,3,4), donnerait la deuxième source sur la première sortie, la première source sur la deuxième sortie, la troisième source sur une troisième sortie et la quatrième source sur la dernière sortie. L'ordre des sources par bande de fréquences n'étant pas connu a priori (car arbitraire), l'invention propose alors de classer les sources dans un même ordre, selon un critère unique s'appliquant à toutes les bandes de fréquences. Ce critère est ici l'ordre de dominance qui, dans un exemple de réalisation, est identifié en fonction d'un instant de dominance propre à une source donnée. L'ordre de dominance de ces sources, basé sur l'ensemble des paramètres m;, permet de fiabiliser la résolution du problème de permutation et de rendre plus rapide cette résolution sans passer par des étapes de calcul de corrélation au sens de l'état de l'art. En fait, on présume ici (en s'étayant par exemple sur l'observation faite sur la partie du haut de la figure 2), que, sur une tranche temporelle suffisante, une source peut être active pratiquement seule et que l'énergie dans les bandes de fréquences correspondant à cet instant est à attribuer essentiellement à la source dominante à cet instant. En d'autres termes, on considère qu'une dominance d'une source s; à un instant t; se traduit par une dominance d'énergie pratiquement sur toute les bandes de fréquences et que cette énergie est à attribuer à la source dominante. Une telle réalisation trouve une application avantageuse notamment dans la séparation spatiale « d'interlocuteurs », en tant que sources sonores (émettant des signaux vocaux). On peut alors définir une première matrice de signaux temporels propres aux sources pour une première bande = 1. En revanche, comme il est proposé de classer ces sources par ordre de dominance, on cherche à appliquer à cette matrice de signaux une matrice de permutation convenant pour cette première bande 1. On construit à cet effet une première matrice de permutation P« 1. On construit ensuite une deuxième matrice de permutation pour la bande suivante Pt.12, et ainsi de suite, pour L canaux fréquentiels.35 Cette approche est décrite ci-après. Ainsi, dans la suite du procédé, on classe les sources sp, ainsi que leur instant de dominance tp, par ordre croissant en fonction de la valeur mp. Ainsi rangées, la source s, admet le coefficient de dominance le plus faible et la source sN le plus élevé. La permutation est résolue alors par les itérations suivantes, à titre d'exemple : * Pour chaque bande de fréquences * P&)() = INxN : on initialise ici la matrice de permutation P&..3 à une matrice identité carrée (NxN) * Pour i=1 à N, on cherche l'indice de sortie j qui revient à l'indice i de la source s; tel que : * j = arg max X, (tl , k) ) k=1,...,N Cette notation signifie que l'on recherche parmi les N sources celle qui domine à l'instant t; * Pw(i) Pt.l(j) : on permute le vecteur de rang i avec le vecteur de rang j (indice de la source dominante) dans la matrice P * Fin pour i * Fin pour ,:c Ce traitement ci-dessus correspond bien au traitement présenté précédemment avec une simplification algorithmique pour la construction de la matrice de permutation, convenant pour un mode de réalisation illustré sur la figure 3. Les étapes du traitement itératif pour la construction d'une matrice de permutation PW par bande de fréquences w sont effectivement résumées sur la figure 3. Les matrices de permutations PW, carrées et de dimension NxN (N étant le nombre présumé de sources), sont calculées dans chaque bande de fréquences w. Partant de w=1 à l'étape S31, à L au test d'arrêt T38, avec l'incrémentation de l'étape S39, ces matrices sont calculées une à une. Dans chaque bande de fréquences w, à l'étape S32, le traitement commence par l'initialisation de la matrice de permutation PW par une matrice identité de dimension NxN. Ensuite, après N itérations, pour un indice de source allant de i=1 à N (partant de l'indice de la source la moins dominante i=1 à l'étape S33, à l'indice de la source N la plus dominante au test d'arrêt T34, avec l'incrémentation de l'étape S37), on construit la matrice de permutation PW. Dans chaque itération i, on recherche à l'étape 13 S35 l'indice j de sortie qui correspond à la source s;. La matrice PW est alors mise à jour à l'étape S36 dans laquelle les colonnes j et i de la matrice PW sont interverties. Ainsi, la présente invention peut viser aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en ceuvre du procédé au sens de l'invention, lorsque ce programme est exécuté par un processeur, et en particulier, la figure 3 peut correspondre à l'organigramme d'un algorithme général d'un tel programme informatique, dans un exemple possible de réalisation. La présente invention vise aussi un dispositif de traitement de données sonores pour une séparation de sources sonores, et comportant des moyens pour : a) obtenir une pluralité de signaux issus de capteurs distincts, b) identifier, à partir de ladite pluralité de signaux, une dominance d'une source par rapport aux autres sources, et classer les sources par ordre de dominance, c) appliquer un traitement de séparation de sources dans chaque bande de fréquences, et définir, pour chaque bande, une succession de signaux temporels propres chacun à une source, d) ranger ladite succession de signaux temporels pour toutes les bandes de fréquences selon un critère unique correspondant à l'ordre de dominance défini à l'étape b), pour obtenir un même rangement des signaux temporels de sources pour toutes les bandes. On a représenté sur la figure 4 une forme de réalisation possible d'un tel dispositif (portant la référence DIS) comportant ici des capteurs Cl à cm pour acquérir M signaux de mélange. Dans une variante, ces signaux peuvent simplement être obtenus préalablement et importés en mémoire du dispositif DIS. Ces M signaux sont alors traités par des moyens informatiques (tels qu'un processeur PROC et une mémoire de travail MEM) appliquant les étapes ci-avant en vue de fournir N signaux propres chacun à une source S1 à SN. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas à la forme de réalisation décrite ci-avant à titre d'exemple ; elle s'étend à d'autres variantes. Ainsi, par exemple, dans la description ci-avant, il a été utilisé comme outil pour repérer une source son instant de dominance sur une tranche temporelle donnée. Toutefois, des variantes de réalisation sont possibles. Par exemple, il peut être défini comme outil pour identifier une source une signature harmonique de cette source (par exemple le ratio entre l'amplitude de ses premières fréquences harmoniques et l'amplitude de sa fréquence fondamentale). Une telle réalisation trouve une application avantageuse par exemple à la séparation d'instruments de musique d'un orchestre, en tant que sources sonores. REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données sonores pour une séparation de sources dans une pluralité de bandes de fréquences, comportant les étapes : a) obtenir une pluralité de signaux issus de capteurs distincts (x1, x2), b) identifier, à partir de ladite pluralité de signaux, une dominance d'une source par rapport aux autres sources, et classer les sources (i) par ordre de dominance (m;), c) appliquer un traitement de séparation de sources dans chaque bande de fréquences, et définir, pour chaque bande, une succession de signaux temporels propres chacun à une source, d) ranger ladite succession de signaux temporels pour toutes les bandes de fréquences selon un critère unique correspondant à l'ordre de dominance défini à l'étape b), pour obtenir un même rangement des signaux temporels de sources pour toutes les bandes (w). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel : à l'étape a), on identifie un instant de dominance d'une source (t;) par rapport aux autres sources, ainsi qu'une mesure (m;) de cette dominance à cet instant, pour chaque source, et on classe les sources (i) par ordre de dominance (m;) en assignant à chaque source un instant de dominance (t;), et à l'étape d), pour chaque instant de dominance, on identifie le signal temporel correspondant à la source dominante à cet instant donné, et on range successivement les signaux temporels par ordre de dominance de sources. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel : on établit une matrice ( YG, ( ) ) représentant ladite succession de signaux temporels obtenue à l'étape c), et pour la mise en ceuvre de l'étape d), on construit une matrice de permutation (Pa)) par bande de fréquences définissant un classement par ordre de dominance des sources dans cette bande, à appliquer à la matrice (Y~, ( ) ) représentant ladite succession de signaux temporels à l'étape c), pour obtenir à l'étape d) une nouvelle matrice de signaux temporels rangés par ordre de dominance de sources (Ya)( )). 1635 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, à l'étape b), on classe les sources (Si) par ordre croissant de dominance (m;). 5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que, à l'étape b), on sélectionne chaque instant sur une tranche temporelle donnée où chacune des sources est la plus dominante par rapport aux autres. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, à l'étape b), l'identification des dominances des sources comporte une détermination d'informations spatiales ( 1, T 2, ~ 3, .l 4) basée sur des mesures énergétiques et/ou de corrélation. 7. Dispositif de traitement de données sonores pour une séparation de sources sonores, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens (C1, ..., CM, PROC, MEM) pour : a) obtenir une pluralité de signaux issus de capteurs distincts (x1, x2), b) identifier, à partir de ladite pluralité de signaux, une dominance d'une source par rapport aux autres sources, et classer les sources (i) par ordre de dominance (m;), c) appliquer un traitement de séparation de sources dans chaque bande de fréquences, et définir, pour chaque bande, une succession de signaux temporels propres chacun à une source, d) ranger ladite succession de signaux temporels pour toutes les bandes de fréquences selon un critère unique correspondant à l'ordre de dominance défini à l'étape b), pour obtenir un même rangement des signaux temporels de sources pour toutes les bandes. 8. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en ceuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 6, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.