FR 3088766 A1 20200522 FR 1871614 A 20181120 Description Titre de l'invention : PROCEDE et système DE TRAITEMENT DE SIGNAUX AUDIO POUR MICROPHONE DE MASQUE A OXYGENE D'UN AERONEF Domaine technique 100011 La présente invention concerne un procédé et un système d'atténuation de signaux audio pour microphone de masque à oxygène destiné à être utilisé par des pilotes d'aéronef. Technique antérieure [0002] Les cockpits d'aéronefs sont équipés de masques à oxygène pour permettre aux pilotes de respirer lorsque survient un incendie ou une dépressurisation. Ces masques à oxygène sont munis de microphones pour permettre aux pilotes de communiquer. Cependant, lorsque les pilotes d'aéronefs portent leur masque à oxygène, la qualité de la communication peut être dégradée par le niveau sonore de leur respiration. Ce problème provient principalement du bruit de respiration d'un pilote qui ne parle pas pendant que quelqu'un d'autre (e.g., un autre pilote...) parle. [0003] 11 est souhaitable de pallier cet inconvénient de l'état de la technique. Il est ainsi sou- haitable d'améliorer la qualité de communication lorsque les pilotes d'aéronefs portent leurs masques à oxygène. Il est par ailleurs souhaitable de modifier le moins possible les signaux voix captés par les microphones des masques à oxygène, tout en améliorant l'intelligibilité des communications. Exposé de l'invention [0004] Un objet de la présente invention est de proposer un système de traitement de signaux audio pour microphone de masque à oxygène d'aéronef, le système de traitement de signaux audio étant adapté pour recevoir des signaux audio x ( t ) qui sont captés par le microphone de masque à oxygène, caractérisé en ce que le système de traitement de signaux audio comporte : un module de détection de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) comportant un module de décomposition fréquentielle effectuant une décomposition fréquentielle des signaux audio X ( t ) et un premier réseau neuronal de classification configuré pour détecter une présence ou non de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) à partir de la décomposition tréquentielle des signaux audio x ( t ) ; un module de détection de signaux de voix dans les signaux audio x ( t ) comportant un second réseau neuronal de classification configuré pour détecter une présence ou non à partir des signaux de voix dans les signaux audio x ( t ) ; et un module d'atténuation sélective des signaux audio x ( t ) fournissant des signaux audio x ( t ) correspondant aux signaux audio x ( t ) sélec- 2 tivement atténués en amplitude, aucune atténuation étant appliquée en présence dc signaux voix dans les signaux audio x ( t ) , et sinon, une atténuation étant appliquée en présence de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t) . Ainsi, r intelligibilité des communications impliquant un pilote portant Ic masque à oxygène est améliorée. [0005] Selon un modo de réalisation particulier, en l'absence de signaux voix dans les signaux audio x ( t ) , le module d'atténuation sélective des signaux audio x ( t ) applique une première atténuation d'un facteur Fl sur les signaux audio X ( t ) en présence de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) et applique une seconde atténuation d'un facteur F2 sur les signaux audio X ( ) en l'absence de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) le facteur F2 étant inférieur strictement au facteur fi. [0006] Selon un modo de réalisation particulier, les signaux audio x f ( t ) sont définis comme suit : 100071 [0008] où Y1 représente une sortie du module de détection de signaux de voix et Y2 re- présente une sortie du module de détection de bruits de respiration, et où Y prend la valeur '0' en l'absence de signaux voix dans les signaux audio x ( t ) et '1' sinon, et Y 2 prend la valeur '1' en l'absence de bruits de respiration dans les signaux audio X ( t ) et '0' sinon. [0009] Selon un mode de réalisation particulier, le module de décomposition fréquentielle applique une transformée de Fourier à court terme sur les signaux audio x ( t ) et fournit au premier réseau neuronal de classification une matrice de magnitude de décomposition fréquentielle résultant de l'application de la transformée de Fourier à court terme. 100101 Selon un mode de réalisation particulier, le premier réseau neuronal de classification est un réseau neuronal convolutif 100111 Selon un mode de réalisation particulier, le second réseau neuronal de classification est un réseau neuronal à mémoire court et long terme. 100121 Selon un mode de réalisation particulier, le système de traitement de signaux audio est cadencé par cycles, le module de détection de signaux de voix comporte en outre un module de post-traitement, et lorsque le second réseau neuronal de classification détecte une présence de voix dans tout cycle, le module de post-traitement est configuré pour indiquer au module d'atténuation sélective une présence de signaux de voix pendant une quantité N > 1 prédéfinie de cycles consécutifs. 100131 Selon un mode de réalisation particulier, chaque cycle a une durée de 62 5 milli- 3 secondes et N = 5. [0014] Un autre objet de la présente invention est de proposer un masque à oxygène pour aéronef comportant un microphone et un système de traitement de signaux audio tel que mentionné ci-dessus, dans l'un quelconque de ses modes de réalisation. [0015] Un autre objet de la présente invention est de proposer un aéronef comportant au moins un masque à oxygène destiné à être porté par au moins un pilote respectif de l'aéronef, chaque masque à oxygène comportant un microphone destiné à capter la voix du pilote portant ledit masque à oxygène, l'aéronef comportant en outre pour chaque masque à oxygène un système de traitement de signaux audio tel que mentionné ci-dessus, dans l'un quelconque de ses modes de réalisation. [0016] Un autre objet de la présente invention est de proposer un procédé de traitement de signaux audio pour microphone de masque à oxygène d'aéronef, le procédé comportant une étape de recevoir des signaux audio x ( t) qui sont captés par le microphone de masque à oxygène, caractérisé en cc que le procédé comporte en outre les étapes suivantes : détection de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) grâce à une décomposition fréquentielle des signaux audio x ( t ) et détection d'une présence ou non de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) par un premier réseau neuronal de classification à partir de la décomposition fréquentielle des signaux audio X ( t); détection de signaux de voix dans les signaux audio x ( t ) par un second réseau neuronal de classification à partir des signaux de voix dans les signaux audio x ( t ) ; et atténuation sélective des signaux audio x ( t ) de sorte à fournir des signaux audio x f ( t ) correspondant aux signaux audio X ( t ) sélectivement atténués en amplitude, aucune atténuation étant appliquée en présence de signaux voix dans les signaux audio x ( t), et sinon, une atténuation étant appliquée en présence de bruits de respiration dans les signaux audio x ( t ) . [0017] Un autre objet de la présente invention est de proposer un produit programme d'ordinateur, qui peut être stocké sur un support et/ou téléchargé d'un réseau de communication, afin d'être lu par un processeur du système évoqué ci-dessus. Cc programme d'ordinateur comprend des instructions pour implémenter le procédé mentionné ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté par le processeur. Un autre objet de la présente invention est de proposer un support de stockage d'informations sur lequel est stocké un tel programme d'ordinateur. Brève description des dessins [0018] Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, appa- raîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'au moins un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : [0019] [fig.1] montre une vue de côté d'un aéronef équipé d'un système de traitement de signaux audio pour microphone de masque à oxygène ; [0020] [fig.2] illustre schématiquement un agencement logique du système de traitement de signaux audio selon un mode de réalisation particulier ; [0021] [fig.3] illustre schématiquement un agencement matériel du système de traitement de signaux audio selon un mode de réalisation particulier ; et [0022] [fig.4] illustre schématiquement un organigramme d'un algorithme de traitement dc signaux audio selon un mode de réalisation particulier. [0023] EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION [0024] La Fig. 1 illustre schématiquement, en vue de côté, un aéronef 100. L'aéronef 100 comporte un cockpit dans lequel au moins un pilote est destiné à s'installer pour manoeuvrer l'aéronef 100. Parmi un ensemble d'équipements à sa disposition, chaque pilote dispose d'un masque à oxygène destiné à être porté par ledit pilote lorsqu'une situation d'urgence prédéfinic survient, comme par exemple un incendie ou une dépressurisation. Préférentiellement, l'aéronef 100 comporte une pluralité de masques à oxygène pour une pluralité de pilotes respectifs. Chaque masque à oxygène est équipé d'un microphone permettant de capter la voix du pilote qui porte le masque à oxygène. De tels masques à oxygène sont plus particulièrement des masques dc type FFQDM (« Full Face Quick Donning Masks » en langue anglo-saxonne). [0025] L'aéronef 100 comporte en outre un système SYS 101 de traitement de signaux audio pour chaque masque à oxygène. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio est connecté au microphone du masque à oxygène auquel le système SYS 101 de traitement de signaux audio est associé. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio applique une atténuation sélective sur le signal audio issu du microphone, comme détaillé par la suite. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio est connecté en série avec le microphone du masque à oxygène auquel le système SYS 101 de traitement de signaux audio est associé. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio est donc transparent pour le reste du système de communication dans lequel le microphone du masque à oxygène auquel le système SYS 101 de traitement de signaux audio est associé s'inscrit habituellement. [0026] Le système SYS 101 de traitement de signaux audio peut être intégré à chaque masque à oxygène auquel il est associé. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio peut en variante être intégré aux équipements du cockpit et le microphone du masque à oxygène est alors connecté par un câble dédié au système SYS 101 de traitement de signaux audio associé audit masque à oxygène. Cet agencement améliore la clarté de communication entre pilotes d'aéronef, ou entre pilotes d'aéronef et du personnel au sol. [0027] Dans une autre variante de réalisation, le système SYS 101 de traitement de signaux audio peut être déporté par rapport au cockpit de r aéronef 100. Par exemple, le système SYS 101 de traitement de signaux audio est situé au sol et une communication air-sol propage les signaux audio captés par le microphone du masque à oxygène depuis le cockpit de l'aéronef 100 vers le système SYS 101 de traitement de signaux audio associé audit masque à oxygène. Cet agencement améliore la clarté de communication entre pilotes d'aéronef et du personnel au sol. [0028] La Fig. 2 illustre schématiquement un agencement logique du système SYS 101 de traitement de signaux audio selon un mode de réalisation particulier. Cet agencement logique peut être implémenté sous forme de modules matériels correspondants, par exemple grâce à un ou plusieurs composants de type FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en langue anglo-saxonne) ou ASIC (« Application-Spccific Integrated Circuit » en langue anglo-saxonne). Cet agencement logique peut être implémenté sous forme de modules logiciels exécutés par un processeur. [0029] L'agencement de la Fig. 2 comporte une interface d'entrée IN 201 via laquelle le système SYS 101 de traitement de signaux audio reçoit des signaux audio en provenance du microphone du masque à oxygène associé audit système SYS 101 de traitement de signaux audio. [0030] L'agencement de la Fig. 2 comporte aussi une interface de sortie OUT 202 via laquelle le système SYS 101 de traitement de signaux audio fournit des signaux audio qui correspondent aux signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 après éventuelle atténuation. [0031] Le système SYS 101 de traitement de signaux audio est cadencé par cycles de durée prédéfinie T. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio effectue donc une analyse de signaux audio à chaque cycle, et applique à chaque cycle une décision d'atténuation sélective des signaux audio reçus via l'interface d'entrée lN 201. Par exemple, la durée T est de 62.5 millisecondes. [0032] L'agencement de la Fig. 2 comporte un module de détection de bruits de respiration BND (« Breathing Noise Detection » en langue anglo-saxonne) 210 ainsi que, en parallèle, un module de détection de signaux de voix VD Voice Detection » en langue anglo-saxonne) 220. [0033] Le module de détection de bruits de respiration BND 210 est configuré pour analyser les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 afin d'y détecter la présence de bruits de respiration du pilote à travers le masque à oxygène. Le module de détection de bruits de respiration BND 210 est configuré pour fournir en sortie, pour chaque cycle, une information indiquant si des bruits de respiration sont détectés dans les signaux audio reçus via l'interface d'entrée LN 201. Préférentiellement, le module de détection de bruits de respiration 210 est configuré pour fournir, pour chaque cycle, en sortie un bit de valeur '0' lorsque des bruits de respiration sont ainsi détectés, et de 6 valeur '1' sinon. [0034] Le module de détection de signaux de voix VD 220 est configure pour analyser les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 afin d'y détecter la présence de signaux de voix du pilote. Le module de détection de signaux de voix VD 220 est configure pour fournir en sortie, pour chaque cycle, une information indiquant si des signaux de voix sont détectes dans les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. Préférentiellement, le module de détection de signaux de voix VD 220 est configure pour fournir, pour chaque cycle, en sortie un bit de valeur '1' lorsque des signaux de voix sont détectes, et de valeur '0' sinon. [0035] Les sorties du module de détection de bruits de respiration BND 210 et du module de détection de signaux de voix VD 220 sont connectées en entrée d'un module d'atténuation sélective ATT 230, qui prend aussi en entrée les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. En fonction des sorties du module de détection de bruits de respiration BND 210 et du module de détection de signaux de voix VD 220, le module d'atténuation sélective ATT 230 est configure pour décider d'appliquer ou pas une atténuation d'amplitude sur les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201, et le cas échéant, de décider quelle valeur d'atténuation appliquer. Ainsi : [0036] - lorsque le module de détection de signaux de voix VD 220 notifie que des signaux de voix sont détectes, le module d'atténuation sélective ATT 230 fournit via l'interface de sortie OUT 202 les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 ; [0037] - lorsque le module de détection de signaux de voix VD 220 notifie que des signaux de voix ne sont pas détectés, et qu'en outre le module de détection de bruits de respiration BND 210 notifie que des bruits de respiration sont détectés, le module d'atténuation sélective ATT 230 fournit via l'interface de sortie OUT 202 les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 atténués en amplitude par un facteur Fi ; et [0038] - préférentiellement, lorsque le module de détection de signaux de voix VD 220 notifie que des signaux de voix ne sont pas détectés, et qu'en outre le module de détection de bruits de respiration BND 210 notifie que des bruits de respiration ne sont pas détectés, le module d'atténuation sélective ATT 230 fournit via l'interface de sortie OUT 202 les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 atténués en amplitude par un facteur F2, le facteur F2 étant inférieur strictement au facteur FI. [0039] En d'autres termes, le module d'atténuation sélective ATT 230 effectue, en l'absence de signaux voix, une plus grande atténuation lorsque des bruits de respiration sont détectés que lorsque seul un bruit de fond subsiste, ce bruit de fond correspondant notamment à la distribution de l'oxygène dans le masque à oxygène. [0040] Dans un mode de réalisation particulier, le module d'atténuation sélective ATT 230 fournit en sortie des signaux audio xi. ( t ) définis comme suit : 7 [0041] [0042] où X ( t ) représente les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201, Y1 re- présente la sortie du module de détection de signaux de voix VD 220 et Y 2 représente la sortie du module de détection de bruits de respiration BND 210, [0043] où Y ] prend la valeur '0' en l'absence de signaux voix et '1' en présence de signaux voix, et Y9 prend la valeur '1' en l'absence de bruits de respiration et '0' en présence de bruits de respiration, les valeurs Y-1 et Y2 étant respectivement réévaluées par le module de détection de signaux de voix VD 220 et le module de détection de bruits de respiration BND 210 à chaque cycle. [0044] Ainsi, le volume sonore des signaux audio captés par le microphone de masque à oxygène est abaissé d'un facteur approximativement égal à 8 lorsqu'il n'y a ni présence de signaux voix ni présence de bruits de respiration, soit approximativement une diminution de 9 dB. Le volume sonore des signaux audio captés par le microphone de masque à oxygène est abaissé d'un facteur égal à 160 lorsqu'il y a présence de bruits de respiration, soit une diminution de 22 dB. Lorsqu'il y a présence de signaux voix, le signal audio de sortie est égal au signal audio d'entrée. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio ne modifie ainsi pas les signaux voix captés par les microphones de masques à oxygène, mais atténue significativement les bruits de fond et bruits de respiration lorsque le pilote concerné ne parle pas, ce qui permet de mieux entendre tout autre interlocuteur intervenant dans la communication. [0045] Le module de détection de bruits de respiration BND 210 comporte un premier réseau neuronal de classification 212 et un module de décomposition fréquentielle 211 qui effectue une décomposition fréquentielle des signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 en fonction du temps. En d'autres termes, le module de décomposition fréquentielle 211 obtient une information de distribution temps-fréquence TFD (« Time Frequency Distribution » en langue anglo-saxonne) correspondant aux signaux audio reçus via l'interface (l'entrée IN 201, utilisée ensuite par le premier réseau neuronal de classification 212 pour déterminer si des bruits de respiration sont présents dans les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. [0046] Dans un mode de réalisation particulier, le module dc décomposition fréquentielle 211 est configure pour appliquer une transformée de Fourier à court ternie TFCT (« Short-Time Fourier Transform (STFT) » en langue anglo-saxonne), aussi appelée transformée dc Fourier locale ou encore transformée dc Fourier à fenêtre glissante, sur les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. Les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201 sont traités sur une fenêtre glissante de durée Tsw. Différentes instances successives de la fenêtre glissante sont utilisées sur la durée T dc 8 chaque cycle, avec un chevauchement (« overlap » en anglais) de durée To d'une instance de la fenêtre glissante par rapport à l'instance précédente. La transformée de Fourier à court terme permet ainsi d'obtenir en sortie deux matrices de décomposition fréquentielle en fonction du temps (une colonne pour chaque instance de la fenêtre glissante pendant le cycle considéré) : une première matrice fournissant une information de magnitude et une seconde matrice fournissant une information de phase. Seule la première matrice fournissant une information de magnitude est utilisée par le premier réseau neuronal de classification 212 pour déterminer si des bruits de respiration sont présents dans les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. Un avantage de la transformée de Fourier à court ternie TFCT est un bon rapport efficacité - coût d'implémentation et d'exécution. [0047] Dans une variante de réalisation, le module de décomposition fréquentielle 211 est configure pour appliquer une transformée de Hilbert sur les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. La transformée de Hilbert permet d'obtenir une nouvelle forme de signal temporel, sur laquelle le module de décomposition fréquentielle 211 calcule des fonctions en mode intrinsèque IMF (« Intrinsic Mode Functions » en langue anglo-saxonne) en partant de la fréquence la plus haute du spectre fréquentiel considéré jusqu'à la fréquence la plus basse du spectre fréquentiel considéré. Pour rappel, une fonction IMF répond aux exigences suivantes : dans l'intervalle de temps considéré, le nombre d'extrema et le nombre de passages par zéro (« zero-crossing » en langue anglo-saxonne) doivent être égaux ou différer au plus d'une unité ; et en tout point, la valeur moyenne de l'enveloppe définie par les maxima locaux et celle définie par les minima locaux est égale à zéro. Dès qu'une fonction IMF est obtenue, elle est soustraite du signal à traiter et une nouvelle fonction IMF est recherchée sur le résidu après soustraction. Les amplitudes de chaque fonction IMF ainsi obtenue permettent de remplir deux matrices de décomposition fréquentielle en fonction du temps : une première matrice fournissant une information de magnitude de chaque fonction IMF et une seconde matrice fournissant une information de phase de chaque fonction IMF. Comme dans le cas de la transformée de Fourier à court terme TFCT, seule la première matrice fournissant une information de magnitude est utilisée par le premier réseau neuronal de classification 212 pour déterminer si des bruits de respiration sont présents dans les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. Par rapport à la transformée de Fourier à court terme TFCT, la transformée de Hilbert offre une plus grande précision de décomposition, à un coût plus élevé en termes d'implémentation et d'exécution. [0048] Dans une autre variante de réalisation, le module de décomposition fréquentielle 211 est configuré pour appliquer une transformée en ondelettes. Il est rappelé qu'une ondelette (1-1 est une fonction temporelle, qui dépend donc du temps t, et qui répond 9 aux exigences suivantes : [0049] [0050] Une ondelette repose sur deux paramètres : un paramètre temporel u, appelé paramètre de translation, et un paramètre d'échelle s qui décrit une modification en fréquence, ce qui peut s'exprimer comme suit : [0051] [0052] En appliquant alors une transformée en ondelettes continue sur les signaux audio x t ) reçus via l'interface d'entrée IN 201, une matrice complexe X de s lignes et u colonnes peut être formée de la manière suivante : [0053] [0054] Une information de magnitude X (s, U ) est alors obtenue pour chaque cellule X ( s, u ) de la matrice complexe X. Une information de phase angle (X (s, u)) peut aussi être obtenue pour chaque cellule X(s, u) de la matrice complexe X. Cependant, comme dans le cas de la transformée de Fourier à court terme TFCT, seule l'information de magnitude est utilisée par le premier réseau neuronal de classification 212 pour déterminer si des bruits de respiration sont présents dans les signaux audio reçus via l'interface d'entrée IN 201. Pm rapport aux alternatives précédemment exposées, la transformée en ondelettes offre une précision encore plus importante, au détriment toutefois du coût d'implémentation et d'exécution notamment dû aux redondances dans les composantes matricielles. [0055] Dans un mode de réalisation particulier, le premier réseau neuronal de classification 212 est un réseau neuronal convolutif CNN (« Convolutional Neuronal Network » en anglais). Pour rappel, le réseau neuronal convolutif CNN est un type de réseau de neurones artificiels acycliques, dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Ce type de réseau neuronal est particulièrement adapté à la reconnaissance de motifs, notamment en imagerie. Il permet une reconnaissance facile et efficace de bruits de respiration, plus particulièrement lorsqu'il est couplé à la transformée de Fourier à court terme TFCT. [0056] Le module de détection de signaux de voix VD 220 comporte un second réseau neuronal de classification 221 et éventuellement un module de post-traitement VDPP (« Voice Detection Post-Processing » en langue anglo-saxonne) 222. [0057] Dans un mode de réalisation particulier, le second réseau neuronal de classification 221 est un réseau à mémoire court et long terme LSTM (« Long Short-Term Memory » en langue anglo-saxonne). Pour rappel, le réseau à mémoire court et long terme LSTM est un réseau neuronal récurrent RNN (« Recurrent Neuronal Network » en langue anglo-saxonne) dont l'entrée est dépendante partiellement d'entrées et/ou de sorties d'itérations précédentes. Par construction, le réseau à mémoire court et long terme LSTM manipule des informations à court-ternie ainsi que des informations à long-terme. Il est alors particulièrement adapté à des traitements de signaux de voix, du fait du caractère à court-terme de leurs caractéristiques spectrales et du caractère à long-terme de leurs modulations de fréquences. [0058] Dans une variante de réalisation, le second réseau neuronal de classification 221 est un réseau neuronal convolutif CNN. A noter que le premier réseau neuronal de classification 212 peut aussi être un réseau à mémoire court et long terme LSTM. [0059] Les réseaux neuronaux requièrent une phase d'apprentissage par le biais de bases de données d'apprentissage. Chaque base de données d'apprentissage comporte une multitude de jeux de données d'entrées pour lesquelles les données attendues en sortie du réseau neuronal considéré sont connues et répertoriées dans la base de données d'apprentissage. Pour chaque jeu de données d'entrée fourni au réseau neuronal en question, les données en sortie du réseau neuronal sont comparées avec les données sorties attendues en théorie, et l'erreur constatée est rétropropagée via le réseau neuronal. A chaque couche du réseau neuronal, les poids des liens entre les neurones sont mis à jour par la rétropropagation. Différents types d'algorithmes d'apprentissage peuvent être utilisés, en fonction de la fonction d'activation des neurones et du type de données traitées. La phase d'apprentissage est complétée par une phase de validation de sorte à affiner la structure interne du réseau neuronal (sans agir cette fois sur les poids des liens). [0060] Une base de données d'apprentissage pour le premier réseau neuronal de classi- fication 212 est constituée d'échantillons de signaux audio de respiration à travers différents masques à oxygène utilisés dans les aéronefs du marché. Les signaux audio de la base de données d'apprentissage ont une fréquence d'échantillonnage en adéquation avec les signaux audio traités par la suite par le premier réseau neuronal de classification 212, par exemple 8 kHz. Ces signaux audio de la base de données d'apprentissage peuvent être bruités ou pas. [0061] Une autre base de données d'apprentissage pour le second réseau neuronal de classi- fication 212 est constituée d'échantillons de signaux audio de différents types de voix. 11 Cette base de données d'apprentissage peut être peuplée grâce à des enregistrements effectués par le contrôle aérien ATC (« Air Traffic Control » en langue anglo-saxonne) dans ses communications avec les pilotes d'aéronefs. Ces signaux audio de la base de données d'apprentissage peuvent être issus de bases de données de référence contenant des enregistrements audio de voix de femmes et d'hommes s'exprimant avec des accents variés, comme par exemple les bases de données CMU (Carnegie Mellon University) Artic du projet Festvox. De telles bases de données ont souvent l'avantage d'être exemptes de bruit de fond, ce qui améliore l'efficacité d'apprentissage. Les signaux audio de cette base de données d'apprentissage ont aussi une fréquence d'échantillonnage en adéquation avec les signaux audio traités par la suite par le second réseau neuronal de classification 221, par exemple 8 kHz. [0062] Une base de données de validation est utilisée pour effectuer la phase de validation. Par exemple, des enregistrements issus d'un ou plusieurs enregistreurs vocaux de cockpit CVR (« Cockpit Voicc Recorder » en langue anglo-saxonne), également appelés « boîte noire » des aéronefs, peuvent être utilisés puisqu'y sont stockés des enregistrements de tout ce qui se dit dans le cockpit via les différents microphones mis à la disposition des pilotes, donc y compris les microphones de leurs masques à oxygène. Ici aussi la fréquence d'échantillonnage utilisée est en adéquation avec les signaux audio traités par la suite par les premier 212 et second 221 réseaux neuronaux de classification, par exemple 8 kHz. D'autres signaux issus des enregistrements effectués par le contrôle aérien ATC et/ou d'autres signaux issus desdites bases de données de référence peuvent aussi être utilisés pour la phase de validation. [0063] Les signaux audio stockés dans les bases de données susmentionnées sont di- mensionnés selon la durée prédéfinie T des cycles de cadencement du système SYS 101 de traitement de signaux audio. Pour une fréquence d'échantillonnage de 8 kHz et une durée T de 62.5 millisecondes, cela constitue des signaux audio composés de 500 valeurs, chacun étant marqué dans la base de données correspondante avec une information indiquant s'il y a présence ou non de bruits de respiration et avec une information indiquant s'il y a présence ou non de signaux de voix. [0064] Le module de post-traitement VDPP 222 permet de modifier la valeur de sortie du second réseau neuronal classification 221 dans certaines conditions. Plus particulièrement, lorsque le second réseau neuronal de classification 221 détecte une présence de voix dans tout cycle, la sortie du module de post-traitement VDPP 222 indique une présence de signaux de voix au module d'atténuation sélective ATT 230 pendant une quantité N> 1 prédéfinie de cycles consécutifs. Dans un mode de réalisation particulier, N = 5 pour une durée T de cycle égale à 62.5 millisecondes, ce qui équivaut à 312.5 millisecondes. Une telle durée évite la diminution du volume sonore entre les mots prononcés. Le résultat entendu est alors plus lisse et plus naturel, car il y aura 12 moins de modifications de l'amplitude du signal en sortie du système SYS 101 de traitement de signaux audio. [0065] Il a été implicitement considéré ci-dessus qu'en présence de signaux voix les bruits de respiration captés par le même microphone de masque à oxygène sont négligeables et non détectés. Si toutefois cela ne devait pas être le cas, le module d'atténuation sélective ATT 230 ne tient compte de la sortie du module de détection de bruits de respiration 210 uniquement lorsque le module de détection de signaux de voix VD 220 n'indique pas de présence de signaux voix, et considère qu'il y a absence de bruits de respiration sinon. [0066] La Fig. 3 illustre schématiquement un agencement du système SYS 101 de traitement de signaux audio. Sur la Fig. 3 sont ainsi schématiquement illustrées l'interface d'entrée IN 201 et interface de sortie OUT 202. De plus, sur la Fig. 3, le système SYS 101 de traitement de signaux audio comporte, reliés par un bus de communication 310 : un processeur 301 ; une mémoire vive 302 ; une mémoire morte 303, par exemple de type ROM (« Read Only Memory » en langue anglo-saxonne) ou EEPROM (« Electrically-Erasable Programmable Read Only Memory » en langue anglo-saxonne) ; une unité de stockage 304, telle qu'un disque dur HDD (« Hard Disk Drive » en langue anglo-saxonne), ou un lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en langue anglo-saxonne) ; un gestionnaire d'interfaces d'entrées-sorties 305 gérant les interfaces d'entrée IN 201 et de sortie OUT 202. [0067] Le processeur 301 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la mémoire vive 302 à partir de la mémoire morte 303, d'une mémoire externe, d'un support de stockage (tel qu'une carte SD), ou d'un réseau de communication. Lorsque le système SYS 101 de traitement de signaux audio est mis sous tension, le processeur 301 est capable de lire de la mémoire vive 302 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d'ordinateur causant l'implémentation, par le processeur 301, de tout ou partie de l'algorithme et des étapes décrits ci-après en relation avec la Fig. 4. [0068] Tout ou partie de l'algorithme et des étapes décrits ci-après en relation avec la Fig. 4, de même que tout ou partie de l'agencement logique de la Fig. 2, peut ainsi être implémenté sous forme logicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, par exemple un processeur de type DSP (« Digital Signal Processor » en langue anglo-saxonne) ou un microcontrôleur, ou être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un composant FPGA ou ASIC. D'une manière générale, le système SYS 101 de traitement de signaux audio comporte de la circuiterie électronique adaptée et configurée pour implémenter, sous forme logicielle et/ou matérielle, l'algorithme et les étapes décrits ci- 13 après en relation avec la Fig. 4. [0069] La Fig. 4 illustre schématiquement un organigramme d'un algorithme de traitement de signaux audio selon un mode de réalisation de la présente invention. [0070] Dans une étape 401, le système SYS 101 de traitement de signaux audio reçoit des signaux audio x ( t ) , enregistrés par le microphone du masque à oxygène auquel le système SYS 101 de traitement de signaux audio est associé, d'une durée T d'un cycle. [0071] Dans une étape 402, le système SYS 101 de traitement de signaux audio effectue, grâce au second réseau neuronal de classification 221, une détection de signaux voix dans les signaux audio X ( t ) reçus. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio identifie alors si des signaux voix sont présents ou pas dans les signaux audio x ( t ) reçus. Cet aspect a déjà été détaillé en relation avec la Fig. 2. [0072] Dans une étape 403, le système SYS 101 de traitement de signaux audio effectue, grâce au premier réseau neuronal de classification 212 après détermination de l'information de distribution temps-fréquence TFD des signaux audio X ( t ) reçus, une détection de bruits de respiration dans les signaux audio X ( t ) reçus. Le système SYS 101 de traitement de signaux audio identifie alors si des bruits de respiration sont présents ou pas dans les signaux audio x ( t ) reçus. Cet aspect a déjà aussi été détaillé en relation avec la Fig. 2. [0073] Dans une étape 404, le système SYS 101 de traitement de signaux audio effectue une atténuation sélective des signaux audio X ( t ) afin de fournir des signaux audio x ) correspondant aux signaux audio x ( t) éventuellement atténués en amplitude, en fonction dc la présence ou non de bruits de respiration dans les signaux audio X ( t ) et de la présence ou non de signaux voix dans les signaux audio x ( t ). Cet aspect a déjà aussi été détaillé en relation avec la Fig. 2. Ensuite, l'étape 401 est réitérée pour un nouveau cycle. 14 [Revendication I] [Revendication 2] [Revendication 3]