FR 3085784 A1 20200313 FR 1858058 A 20180907 DISPOSITIF DE REHAUSSEMENT DE LA PAROLE PAR IMPLEMENTATION D'UN RESEAU DE NEURONES DANS LE DOMAINE TEMPOREL DOMAINE DE L'INVENTION L'invention concerne un dispositif de rehaussement de la parole, adapté pour isoler et rehausser un signal sonore cible d'un bruit interférant dans un signal sonore. Un tel dispositif de rehaussement peut être intégré dans une prothèse auditive ou dans un téléphone mobile. L'invention concerne également un procédé de rehaussement de la parole mis en oeuvre par un tel dispositif. ETAT DE LA TECHNIQUE On appelle « l'effet cocktail party » la capacité pour un individu à diriger son attention pour suivre une source sonore particulière dans une ambiance bruyante, en séparant la scène auditive en un avant-plan et un arrière-plan. Le syndrome du banquet, à l'inverse, concerne une incapacité chronique, pour un individu, à percevoir de façon audible une source sonore particulière au milieu d'un bruit interférant jugé parasitaire. Afin de permettre aux individus atteints de ce type de dysfonctionnement de recouvrer une audition satisfaisante, de nombreux dispositifs d'aide auditive mettant en oeuvre des méthodes d'apprentissage profond ont été développés. De façon plus générale, dans le traitement du signal sonore, des dispositifs mettant en oeuvre des réseaux de neurones ont été développés et entrainés spécialement pour réaliser des tâches spécifiques. Ainsi un dispositif de reconnaissance vocale est configure et entraine pour arriver à retranscrire ce qu'un locuteur a pu dire à partir d'un fichier audio d'entrée propre ou bruité. Un dispositif de séparation est quant à lui configuré pour réaliser une séparation de sources de sorte à permettre l'extraction de plusieurs fichiers audio retranscrivant séparément la parole de chacun des locuteurs d'intérêt, sans être spécifique à l'un ou l'autre. Un dispositif de rehaussement est quant à lui configuré pour améliorer l'intelligibilité du signal sonore cible de parole perceptible entouré d'un bruit parasitaire. Or, la mesure de l'intelligibilité du signal sonore cible rehaussé par un dispositif de rehaussement implique de faire appel à un sujet humain, ce qui la rend difficile à mettre en oeuvre sur des masses de données importantes. Il n'existe pas à 2 ce jour de moyen satisfaisant de mesure d'intelligibilité par la mise en oeuvre d'un traitement du signal. Par conséquent, à défaut d'évaluer les performances d'un dispositif de rehaussement par une mesure directe de l'intelligibilité du signal sonore produit, on 5 peut évaluer des performances à partir de deux indicateurs qui sont le rapport signal sur bruit (SNR) et le rapport signal sur distorsion (SDR). Le rapport signal sur bruit est une mesure qui sert à caractériser la puissance relative d'un signal (ici le signal cible de la parole) par rapport à un bruit (ici le bruit interférant) en décibels. En notant s(t) et n(t) respectivement le signal et 10 le bruit, le rapport signal sur bruit est défini par : Et s2(0\ SN R = 10/ogio (E/ n2(0, Le rapport signal sur distorsion permet quant à lui de caractériser la puissance relative d'un signal (ici le signal cible de parole) par rapport à une distorsion (pour un dispositif de rehaussement, une distorsion induite par le débruitage) en décibel. En effet le signal débruité peut inclure certaines distorsions 15 en plus du signal cible. En notant s(t) le signal cible de parole et .§ @je signal débruité, le rapport signal sur distorsion est défini par : t s2 E (0 sDR = 101 0 (EL(s(t) - (t))) Un indicateur de performances d'un dispositif de rehaussement peut donc être la différence SDR-SNR, où SDR est évalué sur le signal de sortie du dispositif 20 de rehaussement et SNR est évalué sur le signal d'entrée du dispositif de rehaussement. Outre la dépendance de l'architecture du réseau de neurones à la tàche à laquelle doit répondre le dispositif, l'architecture en question doit également être choisie et adaptée de sorte à garantir au dispositif de présenter un temps de latence 25 le plus faible possible (idéalement aux environs de 10 millisecondes) afin qu'il n'y ait pas de décalage ressenti par l'utilisateur entre le son bruité qui lui parvient directement depuis l'environnement, et le même son débruité par le dispositif de rehaussement. La demande de brevet US 2017/061978 met en oeuvre une méthode de 30 rehaussement de la parole comprenant une étape de capture d'un signal sonore 3 cible de parole compris dans un bruit de fond, une étape d'extraction du signal sonore cible segmenté en fenêtres de 20 ms, au moyen d'un réseau de neurones, et une étape de synthèse du signal sonore cible de parole indépendamment du bruit interférant. Dans ce document, une conversion temps-fréquence est effectuée en amont du réseau de neurones, lequel est donc appliqué sur un signal fréquentiel pour isoler la source sonore du bruit. Le fait que cette conversion ait lieu en dehors du réseau implique qu'elle n'a aucune garantie d'optimalité par rapport à la tâche. 10 Le document US 2016/111108 traite également d'une méthode de rehaussement de la parole par la mise en oeuvre d'un réseau de neurones produisant un masque multipliant la transformée de Fourier à court-terme du signal bruité pour obtenir une estimation de la transformée de Fourier à court-terme du 15 SigO8ldébrUité. Dans ce document, l'utilisation d'une transformée de Fourier à court-terme implique une décomposition du signal en composantes fréquentielles qui n'est pas optimisée pour la tâche de rehaussement, et donc le filtrage du signal n'est pas optimisé. 20 De plus, l'utilisation d'une transformée de Fourier à court-ternie pour la séparation entre la parole et le bruit ambiant nécessite une bonne résolution fréquentielle, ce qui implique de traiter des segments temporels assez longs, de l'ordre de 30 ms, ce qui accroît le temps de latence entre l'acquisition du signal à traiter et l'extraction de la parole isolée du bruit, et rend difficile une implémentation 25 en temps-réel du rehaussement de la parole. Le document de S. Venkataramani et al., «End-[&-end Source Separation with adaptive front-ends » publié sur le site www.arxiv.orq (arXiv :1705.02514v2) le 6 mai 2017, décrit un procédé de séparation de source dans lequel la transformée 30 de Fourier est remplacée par une décomposition fréquentielle optimisée pour la tâche et mise en oeuvre par un réseau de neurones. Néanmoins la structure du réseau de neurones proposé ne permet pas une mise en oeuvre en temps-réel de la séparation de source du fait d'un temps de latence trop important. En effet, la section 4.1 décrit l'utilisation de fenêtres 4 d'analyse de 64 ms (1024 échantillons à 16kHz), auxquelles s'ajoute une fenêtre de lissage de 5 ms, ce qui implique un temps de latence d'au minimum 69 ms pour le traitement d'un signal d'entrée, et donc une impossibilité d'utiliser ce dispositif en temps réel. 5 On connait enfin la publication de Y. Luo et al « TasNet Time-Domain Audio Separation Nebwork fo/ Real-Time, Single Channel Speech Separation", parue sur le site internet www.arxiv.orq (arXiv : 1711.0054v2) le 1er novembre 2017, qui traite d'une méthode de séparation vocale dans un contexte audio multi-locuteurs. Cette méthode met en oeuvre des réseaux de neurones récurrents dans le 10 domaine temporel pour permettre la séparation vocale de chaque locuteur présent dans l'environnement. Cette méthode remplace la transformée de Fourier par une décomposition fréquentielle optimisée pour la tâche et opérant sur de courtes fenêtres temporelles sans chevauchement (overlap), permettant ainsi une mise en oeuvre en temps réel. Néanmoins celle méthode n'est pas adaptée à la réalisation 15 de tâches de rehaussement de la parole. PRESENTATION DE L'INVENTION Compte-tenu de cc qui précède, l'invention a pour but de proposer un dispositif de rehaussement de la parole présentant une bonne intelligibilité du signal 20 sonore rendu, et présentant un temps de latence entre l'acquisition du signal sonore bruité et sa retranscription débruitée suffisamment faible pour pouvoir être utilisé pour le traitement en temps réel d'un flux sonore audio sans gêne de l'auditeur. Un autre objectif de l'invention est d'améliorer la valeur d'un indicateur formé par la différence entre le rapport signal sur distorsion du signal de sortie du dispositif 25 de rehaussement et le rapport signal-sur-bruit du signal d'entrée du dispositif. A cet égard, l'invention a pour objet un dispositif de rehaussement de la parole, comprenant : - un microphone, adapté pour convertir un flux sonore en une pluralité de 30 segments successifs de signal sonore, chaque segment de signal sonore comprenant un segment de signal sonore cible et un bruit interférant, et - une unité de traitement adaptée pour implémenter en temps réel et successivement sur chaque segment de signal sonore un réseau de neurones (2) configure pour mettre en oeuvre un rehaussement, dans le 5 domaine temporel, du segment du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore par rapport au bruit interférant. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones comprend : 5 - un module de transformation adapté pour générer un vecteur de poids à partir d'un segment de signal sonore, - un module de rehaussement adapté pour générer, à partir d'un vecteur de poids, un unique vecteur de masque, le vecteur de poids wk et le vecteur de masque mk étant tels que : Jx=ruxew/x 10 où d, est un vecteur de décomposition d'une estimation du segment du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore dans une base de signaux sonores élémentaires, et - un module de synthèse, adapté pour synthétiser une estimation du segment du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore à partir du 15 vecteur de décomposition. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones comprend en outre : - un module de normalisation en amont du module de transformation, adapté pour normaliser l'énergie de chaque segment de signal sonore, et 20 - un module de remise à l'échelle en sortie du module de synthèse, adapté pour mettre en oeuvre sur une estimation du segment de signal sonore cible généré par le module do synthèse une opération inverse à colle mise en oeuvre par le module de normalisation sur le segment correspondant de signal sonore. 25 Dans un mode de réalisation, le module de transformation est configuré pour : - mettre en oeuvre sur chaque segment de signal sonore deux couches densément connectées en parallèle, - appliquer respectivement une fonction d'activation en sortie de chaque 30 couche densément connectée, et - multiplier ensemble les sorties des fonctions d'activation pour obtenir le vecteur de poids, 6 les fonctions d'activation étant choisies parmi le groupe consistant en les fonctions linéaire, sigmoïde, tangente hyperbolique, unité linéaire rectifiée, et étant de préférence choisies comme la fonction sigmoïde pour la sortie d'une couche de densément connectée et la fonction unité linéaire rectifiée pour la sortie de l'autre 5 couche densément connectée. Avantageusement, mais facultativement, une fonction d'activation est la fonction unité linéaire rectifiée et l'autre fonction d'activation est la fonction sigmoïde, et le module de transformation comprend en outre une cellule récurrente préfiltrante 10 adaptée pour : - mettre en oeuvre une couche densément connectée sur une concaténation de la sortie de la fonction unité linéaire rectifiée appliquée au segment courant et appliquée au segment précédent, - appliquer une fonction sigmoïde en sortie de ladite couche densément 15 connectée, et - multiplier ladite fonction sigmoïde aux sorties des fonctions d'activation pour obtenir le vecteur de poids. Dans un mode de réalisation, le module de rehaussement met en oeuvre une 20 pluralité de couches récurrentes successives de type LSTM, et chaque couche récurrente à partir de la troisième reçoit en entrée la concaténation de la sortie de la couche précédente et de la couche précédent la couche précédente. Avantageusement, mais facultativement, le module de rehaussement est adapté 25 pour mettre en oeuvre une normalisation du vecteur de poids qu'il reçoit en entrée. Dans des modes de réalisation, le dispositif de rehaussement de la parole peut comprendre en outre un haut-parleur adapté pour diffuser chaque segment du signal sonore cible. 30 Dans un mode de réalisation, l'unité de traitement comprend en outre une mémoire dans laquelle sont mémorisées plusieurs configurations de réseaux de neurones adaptés respectivement à plusieurs locuteurs, et le dispositif de rehaussement 7 comprend en outre une interface configurée pour permettre la sélection d'une configuration de réseau de neurones. L'invention a également pour objet un procédé de rehaussement de la parole, 5 comprenant l'acquisition par un microphone d'un flux audio et sa conversion en une pluralité de segments successifs de signal sonore, chaque segment de signal sonore contenant un segment de signal sonore cible et un bruit interférant, et le rehaussement du segment de signal sonore cible par application d'un réseau de neurones à chaque segment de signal sonore dans le domaine temporel. 10 Dans un mode de réalisation, le procédé de rehaussement de la parole comprend la mise en oeuvre, par une unité de traitement adaptée pour implémenter le réseau de neurones. d'étapes de : - génération, à partir d'un segment du signal sonore, d'un vecteur de poids, 15 - génération, à partir du vecteur de poids généré, d'un unique vecteur de masque, le vecteur de poids et le vecteur de masque ink étant tels que : mketvk où d, est un vecteur de décomposition d'une estimation du segment du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore dans une base de signaux 20 sonores élémentaires, et - synthèse de l'estimation du segment du signal sonore cible à partir du vecteur de poids et du vecteur de masque. Le dispositif selon l'invention met en oeuvre un réseau de neurones dans le 25 domaine temporel pour réaliser le rehaussement de la parole. Le réseau de neurones prend en entrée un signal sonore dans le domaine temporel et effectue une décomposition en composantes fréquentielles qui est optimisée en fonction de la tâche à accomplir, et qui permet donc un filtrage optimal. De plus, la structure du réseau de neurones employé permet d'obtenir un 30 temps de latence voisin de 10 ms, ce qui permet une mise en oeuvre en temps réel du rehaussement de la parole sans susciter de décalage perceptible pour un auditeur entre le signal rehaussé et le signal provenant directement du locuteur. 8 DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue 5 en regard des dessins annexés sur lesquels - La figure 1 représente un exemple de dispositif de rehaussement selon un mode de réalisation de l'invention. - La figure 2 représente schématiquement l'architecture d'un réseau de neurones mis en oeuvre par le dispositif de rehaussement, 10 - Les figures 3a et 3b représentent schématiquement deux variantes de mise en oeuvre du module de transformation du réseau de neurones. - La figure 4 représente schématiquement les principales étapes du procédé selon un mode de réalisation de l'invention. - La figure 5 représente la variation de la [onction de coût du réseau de 15 neurones en fonction de son architecture. - La figure 6 représente la variation de l'indicateur SDR-SNR du réseau de neurones en fonction de son architecture. DESCRIPTION DETAILLEE D'AU MOINS UN MODE DE REALISATION DE 20 L'INVENTION Dans la suite, on entend par « rehaussement de signal » le fait, à partir d'un signal sonore comprenant un signal sonore cible (typiquement de parole) et un bruit environnant, d'isoler le signal sonore cible pour améliorer son intelligibilité. En référence à la figure 1, on a représenté schématiquement un dispositif de 25 rehaussement 1 de la parole selon un mode de réalisation de l'invention. Le dispositif de rehaussement comporte une unité de traitement 10 apte à recevoir un signal sonore enregistré par un capteur tel qu'un microphone 11 à partir d'un flux audio. Le microphone est avantageusement un composant du dispositif de 30 rehaussement 1 comme sur la figure 1. En variante, l'unité de traitement 10 peut recevoir le signal sonore enregistré par un microphone distant, ne faisant pas partie du dispositif, par chargement à partir d'une mémoire où le signal sonore est enregistré, ou via une interface de connexion avec le microphone distant. L'unité de traitement 10 peut comporter avantageusement au moins un calculateur 12, par exemple un processeur, microprocesseur, microcontrôleur, etc., et une mémoire 13 dans laquelle sont enregistrées des instructions de code exécutables par le calculateur pour la mise en oeuvre du procédé de rehaussement 5 de la parole décrit ci-après. L'unité de traitement 10 est configurée pour implémenter un réseau de neurones décrit ci-après pour mettre en oeuvre le procédé de rehaussement de la parole. Le réseau de neurones est un ensemble d'opérations mathématiques mises en oeuvre de manière analogique ou logicielle, de préférence de manière logicielle. 10 On peut parler de neurones artificiels pour distinguer ces neurones de neurones biologiques. Avantageusement, mais facultativement, le dispositif de rehaussement peut en outre comprendre un émetteur 14, par exemple un haut-parleur, adapté pour convertir le signal traité par l'unité de traitement 10 en un flux audio audible pour un 15 auditeur. Le dispositif de rehaussement est avantageusement adapté pour traiter en temps réel un flux audio adressé à un auditeur, pour retourner à l'auditeur le signal sonore cible contenu dans ce flux audio. Par « en temps réel », on comprend que le dispositif de rehaussement est adapté pour retourner, au fur et à mesure de 20 l'acquisition d'un flux audio par un microphone, le signal source de parole débruité contenu dans ce signal, avec un temps de latence entre l'acquisition par le microphone et l'obtention du signal source de parole, voisin de, ou inférieur à 10 ms. Dans un mode de réalisation, le dispositif de rehaussement de la parole est un dispositif intégré contenant un microphone, l'unité de traitement, un haut-parleur, 25 ainsi qu'une source d'alimentation électrique de ces composants (batterie, pile - la source d'alimentation n'est pas représentée sur les figures), le dispositif pouvant par exemple prendre la forme d'une oreillette portée par l'auditeur. En référence aux figures 2, 3a, 36 et 4, on va maintenant décrire le procédé 30 de rehaussement de la parole contenue dans un signal sonore, mis en oeuvre par l'unité de traitement 10. Dans toute la suite, on appelle signal sonore l'enregistrement par un capteur ou un microphone d'un flux audio, le flux audio étant une vibration de l'air perceptible par l'humain. 10 Le signal sonore sur lequel est mis en oeuvre le procédé de rehaussement est constitué d'un signal sonore cible et un bruit interférant. Le signal sonore cible est l'enregistrement d'un flux audio de parole correspondant à une personne qui parle. Le bruit interférant peut être composé de bruits ambiants divers tels que de la 5 parole, de la musique ou encore des sons ou bruits d'autres natures. De préférence, un flux audio acquis par le microphone 11 est converti lors d'une étape 100, par le microphone, au fur et à mesure de l'acquisition du flux audio, en segments de signal sonore d'une durée constante et déterminée, avantageusement inférieure à 10 ms, et de préférence égale à 5 ms. 10 L'unité de traitement 10 est configure& pour traiter successivement chaque segment de signal sonore transmis depuis le microphone. Chaque segment de signal sonore contient donc un segment de signal sonore cible et du bruit interférant. On note dans la suite xk E R"1 un segment de signal sonore parvenant en 15 entrée de l'unité de traitement, où L est la durée d'un segment (par exemple 5 ms, soit 80 échantillons à 16kHz). xk comprend donc un nombre L d'échantillons. On note également ske lext un segment de signal sonore cible contenu dans le segment xk. Dans la suite on cherche à estimer sk en déterminant une estimation gk de 5, 20 représentée comme une somme pondérée de N signaux sonores élémentaires B = [b1, e RN*1-, où les signaux sonores élémentaires ne sont pas prédéfinis mais sont optimisés lors de la phase d'apprentissage du réseau de neurones. On note: k = (-1kB Où dkc 111,11*" est un vecteur de décomposition de l'estimation dans la base 25 des signaux sonores élémentaires B. Dans la suite, on cherche à déterminer dk pour pouvoir synthétiser la source isolée du bruit interférant. Pour ce faire, on détermine un vecteur de masque E xN mke R1> REVENDICATIONS1. Dispositif (1) de rehaussement de la parole, comprenant : - un microphone (11), adapté pour convertir un flux sonore en une pluralité de segments successifs de signal sonore, chaque segment (xk) de signal sonore comprenant un segment de signal sonore cible (sk) et un bruit interférant, et - une unité de traitement (10) adaptée pour implémenter en temps réel et successivement sur chaque segment de signal sonore un réseau de neurones (2) configuré pour mettre en oeuvre un rehaussement, dans le domaine temporel, du segment du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore par rapport au bruit interférant. 2. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones (2) comprend : - un module de transformation (20) adapté pour générer (300) un vecteur de poids (wK) à partir d'un segment de signal sonore (xk), - un module de rehaussement (21) adapté pour générer (420), à partir d'un vecteur de poids (vvk), un unique vecteur de masque (mk), le vecteur de poids et le vecteur de masque étant tels que : dk mk (1)kyk où d, est un vecteur de décomposition d'une estimation du segment (s,, yk) du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore (xk) dans une base de signaux sonores élémentaires (B), et - un module de synthèse (22), adapté pour synthétiser (500) une estimation du segment (sk, yk) du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore (x,), à partir du vecteur de décomposition (dK). 3. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon la revendication 2, dans lequel le réseau de neurones (2) comprend en outre : - un module de normalisation (23) en amont du module de transformation (20), adapté pour normaliser l'énergie de chaque segment (xk) de signal sonore, et 20 - un module de remise à l'échelle (24) en sortie du module de synthèse (22), adapté pour mettre en oeuvre sur une estimation du segment de signal sonore cible (sk, yk) généré par le module de synthèse une opération inverse à celle mise en oeuvre par le module de normalisation sur le segment 5 correspondant de signal sonore. 4. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon l'une des revendications 2 ou 3, dans lequel le module de transformation (20) est configuré pour : - mettre en oeuvre sur chaque segment (xk) de signal sonore deux couches 10 densément connectées (U, V) en parallèle, - appliquer respectivement une fonction d'activation en sortie de chaque couche densément connectée, et - multiplier ensemble les sorties des fonctions d'activation pour obtenir le vecteur de poids (wk), 15 les fonctions d'activation étant choisies parmi le groupe consistant en les fonctions linéaire, sigmoïde, tangente hyperbolique, unité linéaire rectifiée, et étant de préférence choisies comme la fonction sigmoïde pour la sortie d'une couche densément connectée et la fonction unité linéaire rectifiée pour la sortie de l'autre couche densément connectée. 20 5. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon la revendication 4, dans lequel une fonction d'activation est la fonction unité linéaire rectifiée et l'autre fonction d'activation est la fonction sigmoïde, et le module de transformation comprend en outre une cellule récurrente préfiltrante 25 adaptée pour : - mettre en oeuvre une couche densément connectée (U2) sur une concaténation de la sortie de la fonction unité linéaire rectifiée appliquée au segment courant et appliquée au segment précédent, - appliquer une fonction sigmoïde en sortie de ladite couche densément 30 connectée (U2), et - multiplier ladite fonction sigmoïde aux sorties des fonctions d'activation pour obtenir le vecteur de poids (wk). 21 6. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon l'une des revendications 2 à 5 dans lequel le module de rehaussement (21) met en oeuvre une pluralité de couches récurrentes successives de type LSTM, et dans lequel chaque couche récurrente à partir de la troisième reçoit en entrée la concaténation de la sortie de la 5 couche précédente et de la couche précédent la couche précédente. 7. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon l'une des revendications 2 à 6, dans lequel le module de rehaussement (21) est adapté pour mettre en oeuvre une normalisation (410) du vecteur de poids qu'il reçoit en entrée. 10 8. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre un haut-parleur (14) adapté pour diffuser chaque segment du signal sonore cible. 15 9. Dispositif (1) de rehaussement de la parole selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'unité de traitement (10) comprend en outre une mémoire (13) dans laquelle sont mémorisées plusieurs configurations de réseaux de neurones (2) adaptées respectivement à plusieurs locuteurs, et le dispositif (1) de rehaussement comprend en outre une interface configure& 20 pour permettre la sélection d'une configuration de réseau de neurones. 10. Procédé de rehaussement de la parole, comprenant l'acquisition par un microphone d'un flux audio et sa conversion (100) en une pluralité de segments successifs de signal sonore, chaque segment de signal sonore contenant un 25 segment de signal sonore cible et un bruit interférant, et le rehaussement du segment de signal sonore cible par application d'un réseau de neurones (2) à chaque segment de signal sonore dans le domaine temporel. 11. Procédé de rehaussement de la parole selon la revendication précédente, 30 comprenant la mise on couvre, par unc unité de traitement (10) adaptée pour implémenter le réseau de neurones (2), d'étapes de : - génération (300), à partir d'un segment du signal sonore (xk), d'un vecteur de poids (wk), - génération (420), à partir du vecteur de poids généré, d'un unique vecteur de masque (mk), 22 le vecteur de poids et le vecteur de masque étant tels que : du=nvu{}w/u où dk est un vecteur de décomposition d'une estimation du segment (sk, yk) du signal sonore cible contenu dans le segment de signal sonore (xk) dans une base de signaux sonores élémentaires (B), et 5 synthèse (500) de l'estimation du segment du signal sonore cible (sk) à partir du vecteur de poids et du vecteur de masque.