FR 3107982 A1 20210910 FR 2002241 A 20200305 Procédé et système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio L’invention concerne un procédé et un système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul adapté à mettre en œuvre au moins un filtre d’égalisation. Ce système comporte des modules configurés pour émettre un signal de mesure, et pour un premier emplacement spatial prédéterminé, obtenir (32) une courbe d’amplitude spectrale d’un signal audio reçu, calculer (34) une courbe d’amplitude spectrale cible, puis effectuer une première détermination (36) d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables qui, lorsqu’ils sont appliqués au signal audio, permettent de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale du signal audio et la courbe d’amplitude spectrale cible, et une deuxième détermination (38), à partir du premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, par application d’une méthode à base d’apprentissage itératif. Un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés est obtenu (40) à partir du deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio La présente invention concerne un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio et un système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio associé. L’invention se situe dans le domaine de l’optimisation de la restitution de signaux audio, en particulier l’égalisation sonore automatique pour un ou plusieurs emplacements d’écoute. Elle trouve une application privilégiée dans le domaine de l’optimisation de la restitution des signaux diffusés par un ou plusieurs haut-parleurs d’un système audio d’un habitacle de véhicule de transport, en particulier de véhicule automobile. De manière classique, un habitacle de véhicule est équipé d’un système audio comportant un ou plusieurs haut-parleurs, par exemple deux haut-parleurs placés de part et d’autre de l’habitacle et permettant de diffuser des signaux sur deux canaux audio distincts. De plus, dans un habitacle de véhicule, les passagers sont placés à des emplacements spatiaux distincts, déterminés par des rangées de sièges, par exemple les sièges avant conducteur et passager, ainsi que les sièges arrière. Une des problématiques de l’industrie automobile, notamment pour une certaine catégorie de véhicules, est de fournir des systèmes audio permettant d’assurer une restitution sonore optimisée, selon des paramètres acoustiques objectifs et/ou subjectifs, dans une large plage de fréquences, à des emplacements spatiaux prédéterminés. L’optimisation recherchée comprend notamment l’égalisation sonore, appliquée avant la diffusion des signaux par le(s) haut-parleur(s) du système audio, consistant à appliquer des filtres d’égalisation pour amplifier ou filtrer certaines bandes de fréquence, pour obtenir un résultat souhaité. Pour ce faire, il est connu de faire intervenir un ingénieur expérimenté pour effectuer une optimisation manuelle des filtres d’égalisation à utiliser. En effet, le processus nécessite une expertise particulière et s’avère complexe, en particulier lorsque l’optimisation de la restitution sonore à plusieurs emplacements spatiaux est recherchée. Dans ce cas, plusieurs opérations d’optimisation manuelle successives sont mises en œuvre. Une telle optimisation manuelle est longue et coûteuse, et il est souhaitable de mettre au point un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore qui soit automatisé, réalisable par des dispositifs de calcul en un temps limité, les filtres obtenus par le procédé permettant d’obtenir des performances de restitution sonore satisfaisantes. A cet effet, l’invention propose un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul adapté à mettre en œuvre au moins un filtre d’égalisation, le procédé comportant des étapes de: a)-émission d’un signal de mesure, de préférence un bruit rose, à travers lesdits haut-parleurs du système audio, et, pour un premier emplacement spatial prédéterminé, des étapes mises en œuvre par un processeur du dispositif de calcul de: b)-acquisition de valeurs d’amplitude d’un signal audio reçu audit premier emplacement spatial prédéterminé, en fonction de la fréquence, sur une plage de fréquences prédéterminée, formant une courbe d’amplitude spectrale. Le procédé comporte en outre des étapes de: c)-calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible, d)-première détermination d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables qui, lorsqu’ils sont appliqués au signal audio, permettent de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale du signal audio et la courbe d’amplitude spectrale cible, e)-deuxième détermination, à partir du premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, par application d’une méthode à base d’apprentissage itératif, f)-obtention d’un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés, à mettre en œuvre dans le système audio, à partir au moins dudit deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables. Avantageusement, le procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio permet d’obtenir automatiquement des filtres d’égalisation qui sont optimisés grâce à une mise en œuvre d’une double détermination de filtres d’égalisation paramétrables, permettant de rapprocher la courbe d’amplitude spectrale du signal audio à un emplacement prédéterminé d’une courbe d’amplitude spectrale cible. Le procédé d’égalisation sonore d’un système audio selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. La méthode à base d’apprentissage itératif met en œuvre un apprentissage profond à base de matrice d’états et/ou un réseau de neurones. La méthode à base d’apprentissage itératif met en œuvre un premier critère d’optimisation calculé en fonction d’une distance entre la courbe d’amplitude spectrale et la courbe d’amplitude spectrale cible. Le calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible comporte une sélection d’un modèle de courbe d’amplitude spectrale, et une translation dudit modèle de courbe d’amplitude spectrale d’une valeur qui minimise une distance entre ladite courbe d’amplitude spectrale et le modèle de courbe d’amplitude spectrale. La première détermination comporte, pour au moins un pic de ladite courbe d’amplitude spectrale, un calcul de paramètres d’un filtre d’égalisation paramétrable permettant de réduire une distance entre ledit pic et un point correspondant de la courbe d’amplitude spectrale cible. Chaque filtre d’égalisation paramétrable est défini par un ensemble de paramètres, l’obtention du premier groupe de filtres d’égalisation optimisés à mettre en œuvre dans le système audio comprenant une étape d’ajustement des paramètres d’au moins une partie des filtres dudit deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, ledit ajustement étant effectué en fonction d’un deuxième critère d’optimisation prédéterminé. L’étape d’ajustement des paramètres comprend la mise en œuvre d’une minimisation d’une fonction coût par descente de gradient régularisée. Le procédé comporte en outre une répétition des étapes b) à e) pour un deuxième emplacement spatial prédéterminé, permettant d’obtenir par ladite étape e) un troisième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, associé audit deuxième emplacement spatial. Le procédé comporte en outre une étape d’optimisation conjointe permettant d’obtenir un deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés, à partir desdits deuxième et troisième ensembles de filtres d’égalisation paramétrables, ledit deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés comprenant des filtres d’égalisation optimisés pour le premier emplacement spatial, des filtres d’égalisation optimisés pour le deuxième emplacement spatial et des filtres d’égalisation optimisés conjointement pour le premier emplacement spatial et pour le deuxième emplacement spatial. L’étape d’optimisation conjointe comprend un calcul d’une mesure de similarité entre les filtres d’égalisation paramétrables du deuxième ensemble et les filtres d’égalisation paramétrables du troisième ensemble, et une comparaison de la mesure de similarité calculée à un seuil de similarité prédéterminé, permettant de déterminer un sous-ensemble de filtres d’égalisation paramétrables liés, applicables à la fois pour le premier emplacement spatial et pour le deuxième emplacement spatial. L’étape d’optimisation conjointe comprend en outre une détermination d’un sous-ensemble de filtres d’égalisation paramétrables associés au premier emplacement spatial, d’un sous-ensemble de filtres d’égalisation paramétrables associés au deuxième emplacement spatial, et comprend une sous-étape d’ajustement des paramètres des filtres d’égalisation paramétrables, mettant en œuvre une descente de gradient régularisée. Les filtres d’égalisation paramétrables sont des filtres biquadratiques. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul adapté à mettre en œuvre au moins un filtre d’égalisation de signal audio déterminé par un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore tel que brièvement décrit ci-dessus. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul comportant un processeur configuré pour mettre en œuvre un module génération d’un signal de mesure, de préférence un bruit rose, pour émission à travers lesdits haut-parleurs du système audio, et, pour un premier emplacement spatial prédéterminé, un module d’acquisition de valeurs d’amplitude d’un signal audio reçu audit premier emplacement spatial prédéterminé, en fonction de la fréquence, sur une plage de fréquences prédéterminée, formant une courbe d’amplitude spectrale. Le processeur est configuré pour mettre en œuvre: -un module de calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible, -un module de première détermination d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables qui, lorsqu’ils sont appliqués au signal audio, permettent de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale du signal audio et la courbe d’amplitude spectrale cible, - un module de deuxième détermination, à partir du premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, par application d’une méthode à base d’apprentissage itératif, - un module d’obtention d’un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés, à mettre en œuvre dans le système audio, à partir au moins dudit deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description qui en est donnée ci-dessous, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, parmi lesquelles: la figure 1 illustre schématiquement un véhicule muni d’un système audio à deux haut-parleurs; la figure 2 est une représentation schématique d’un système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio selon un mode de réalisation; la figure 3 est un organigramme des principales étapes d’un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio selon un premier mode de réalisation de l’invention; la figure 4 est un organigramme des principales étapes d’un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. L’invention sera décrite ci-après dans son application à la détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio pour véhicule automobile. La figure 1 illustre schématiquement un véhicule automobile 1 comportant un habitacle 2 comportant une pluralité de sièges, par exemple répartis en rangées, par exemple une rangée dite avant et une rangée dite arrière, adaptés à recevoir des passagers. L’habitacle 2 comporte notamment un siège avant gauche 4 et un siège avant droit 6. L’habitacle comporte un système audio 10, comportant, dans l’exemple de la figure 1, un premier haut-parleur 12 1 et un deuxième haut-parleur 12 2 , le premier haut-parleur 12 1 étant situé sur le côté gauche de l’habitacle 2, à proximité du siège avant gauche 4, et le deuxième haut-parleur 12 2 étant situé sur le côté droit de l’habitacle 2, à proximité du siège avant droit 6. Il s’agit bien entendu d’un exemple, tout autre emplacement des haut-parleurs étant envisageable. Les haut-parleurs 12 1 , 12 2 sont adaptés à émettre des signaux audio, issus d’une source de signaux sonore, par exemple un dispositif de lecture de musique ou un autoradio, puis traités par un système de traitement (non représenté), mettant en œuvre plusieurs modules de traitement des signaux dont l’application de filtres d’égalisation. Les signaux audio émis sont captés respectivement par des microphones 14 1 , 14 2 , situés respectivement, dans l’exemple de la figure 1, au niveau du siège avant gauche 4 et du siège avant droit 6. Chaque microphone est situé à un emplacement spatial associé, qui est par exemple localisé dans un référentiel spatial associé à l’habitacle 2. Des flèches illustrées à la figure 1 montrent schématiquement la diffusion des signaux audio à partir des deux haut-parleurs 12 1 , 12 2 , ces signaux audio étant captés respectivement par les deux microphones 14 1 , 14 2 . La figure 2 représente schématiquement un système 20 de détermination de filtres d’égalisation selon un mode de réalisation de l’invention, pour l’égalisation sonore d’un système audio 10. Le système audio 10, comporte P haut-parleurs 12 1 à 12 P , le nombre P étant un entier supérieur ou égal à un. Un nombre K de microphones 14 1 à 14 K , K étant un entier supérieur ou égal à 1, adaptés à capter le son émis par les haut-parleurs, fait partie du système de détermination de filtres d’égalisation 20. Les microphones sont placés à des emplacements spatiaux d’intérêt pour l’écoute, comme expliqué en référence à la figure 1. Le système audio 10 comporte également un système 16 de réglage de la restitution des signaux audio (en anglais, «tuning firmware»), adapté pour mettre en œuvre divers traitements ayant pour objectif d’optimiser la restitution des signaux audio à différents emplacements d’écoute. Le système de réglage 16 de la restitution des signaux audio comporte des modules 18 1 à 18 N configurés pour appliquer des filtres d’égalisation sonore. Par exemple, le système de réglage 16 est un dispositif de calcul du système audio 10. Les filtres d’égalisation sont des filtres paramétrables, par exemple des filtres biquadratiques. Un filtre biquadratique est connu en soi et est un filtre linéaire récursif du second ordre. La fonction de transfert d’un tel filtre biquadratique est un rapport entre deux fonctions quadratiques. Les modules 18 1 à 18 N du système de réglage 16 du système audio 10 mettent en œuvre des filtres d’égalisation optimisés, dont les paramètres sont déterminés par un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore selon l’invention, tel que décrit plus en détail ci-après, mis en œuvre par un système de détermination de filtres d’égalisation 20. Le système de détermination de filtres d’égalisation 20 comporte en outre un dispositif de détermination de filtres d’égalisation 22, qui est un dispositif de calcul, par exemple un ordinateur, comportant une unité électronique de calcul 24, une mémoire électronique 25 et une mémoire électronique 26, adaptées à mémoriser des données sous forme de fichiers ou de registres. Le système de détermination de filtres d’égalisation 20 comporte: un module 30 de génération d’un signal de mesure, ce signal de mesure étant transmis aux haut-parleurs 12 1 à 12 N pour émission de ce signal audio par le système audio 10; un module 32 d’obtention de signal de mesure reçu par chacun des microphones 14 1 à 14 K , sous forme de valeurs d’amplitude en fonction de la fréquence, chaque microphone étant placé à un emplacement spatial prédéterminé. un module 34 de calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible, pour chaque emplacement spatial considéré, à partir de modèles de courbes d’amplitude spectrale 28 préalablement enregistrés; un module 36 de première détermination d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables; un module 38 de deuxième détermination d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables; un module 40 d’obtention d’un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés pour un emplacement spatial prédéterminé, et optionnellement, d’un deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés pour deux emplacements spatiaux. Les filtres d’égalisation optimisés sont à mettre en œuvre dans le système audio 10, avant l’émission de signal par le haut-parleurs 12 1 à 12 P . Dans l’exemple de la figure 2, les modules 30 à 40, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel et exécutables par le processeur 24. Ces logiciels qui forment un programme d’ordinateur, comportant des instructions de code qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur de calcul 24, mettent en œuvre le procédé de détermination de filtres d’égalisation selon l’invention. La mémoire 25 du dispositif de calcul 22 est alors apte à stocker un logiciel de détermination de filtres d’égalisation selon l’invention. Le programme d’ordinateur est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. En variante non représentée, les modules 30 à 40 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Un premier mode de réalisation d’un procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore selon l’invention sera décrit ci-après en référence à la figure 3. Dans ce premier mode de réalisation, le procédé comporte une première étape 50 d’obtention d’une courbe d’amplitude spectrale, correspondant à un premier emplacement spatial d’écoute prédéterminé P 1 . On entend ici par courbe d’amplitude spectrale une courbe de réponse fréquentielle à un signal audio diffusé dans le système audio. Le premier emplacement spatial P 1 est par exemple, dans le cas d’un habitacle de véhicule, associé à un siège du véhicule. Dans un mode de réalisation illustré à la figure 3, l’étape 50 comprend une émission 50 1 d’un signal de mesure à travers les haut-parleur(s) du système audio, l’acquisition 50 2 du signal de mesure par un ou plusieurs microphones disposés à proximité dudit premier emplacement spatial d’écoute P 1 , et la détermination 50 3 de valeurs d’amplitude spectrale en fonction de la fréquence, sur une plage de fréquences donnée. La courbe d’amplitude spectrale est déterminée via le protocole suivant: un signal est émis sur les haut-parleurs, puis enregistré via les microphones. On utilise alors le signal émis et le signal acquis pour calculer cette courbe. Ces valeurs d’amplitude spectrale en fonction de la fréquence forment une courbe d’amplitude spectrale associée à l’emplacement spatial P 1 . Le signal de mesure est de préférence un bruit rose, qui est un signal aléatoire dont la densité spectrale est constante par bande d’octave. Sa densité spectrale de puissance est inversement proportionnelle à la fréquence du signal. La courbe d’amplitude spectrale acquise à l’étape 50 est mémorisée dans une mémoire du dispositif de calcul. Le procédé comporte également une étape 52 de calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible pour le premier emplacement spatial P 1 , qui sera appelée plus simplement courbe cible ci-après. La courbe cible est obtenue à partir d’un modèle de courbe d’amplitude spectrale pré-calculé, par exemple pour l’habitacle dans lequel est installé le système audio, qui apporte un réglage optimisé entre les fréquences graves, medium et aigües. Lors de l’étape 52 de calcul d’une courbe cible, un modèle de courbe d’amplitude spectrale est sélectionné, et ensuite une translation est appliquée à ce modèle de courbe d’amplitude spectrale, en fonction d’un gain G min . Par exemple, le gain G min est obtenu par calcul, il s’agit du gain qui minimise une distance, par exemple la distance quadratique, entre la courbe d’amplitude spectrale acquise à l’étape 50 et le modèle de courbe d’amplitude spectrale. Ensuite, la courbe cible est calculée à partir du modèle de courbe d’amplitude spectrale auquel est ajouté le gain G min et est retranché l’écart-type de la régression. De préférence, la distance quadratique est calculée à partir de la discrétisation de la courbe d’amplitude spectrale acquise et de la courbe d’amplitude spectrale cible, selon une distribution fréquentielle de type MEL (en anglais «MEL-frequency cepstrum») ou logarithmique. La distribution de type MEL, bien connue pour le traitement des signaux audio, présente l’avantage d’une représentation sur une échelle fréquentielle mieux adaptée à la sensibilité de l’oreille. La courbe cible calculée est également mémorisée dans une mémoire du dispositif de calcul. Le procédé comprend ensuite une première détermination 54 d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables. Dans le mode de réalisation préféré, les filtres d’égalisation sont des filtres biquadratiques. De manière connue, un filtre biquadratique F 0 peut être défini par 4 paramètres qui sont: le type de filtre, la fréquence centrale f 0 , le gain g 0 et le facteur de qualité (en anglais «Q factor») q 0 où: où est la bande passante de la résonance du système. Le type de filtre indique s’il s’agit d’un filtre de type plateau ou un filtre de crête, ainsi que la bande de fréquence concernée: passe-haut, passe-bas, coupe-bande ou passe-bande. Dans un mode de réalisation, le premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables comporte tous les filtres susceptibles de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale et la courbe cible, en particulier une distance entre un pic de la courbe d’amplitude spectrale et la courbe cible. Par exemple, pour chaque maximum local de la courbe d’amplitude spectrale, un filtre de crête ayant pour fréquence centrale la fréquence associée au maximum local et un gain égal à l’écart relatif entre le maximum local et la valeur correspondante de la courbe cible, est ajouté au premier ensemble de filtres d’égalisation candidats. De plus, dans une variante de réalisation, des paramètres de filtres plateau permettant de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale acquise et la courbe cible sont également calculés, et les filtres ainsi déterminés sont ajoutés au premier ensemble de filtres d’égalisation candidats. Le premier ensemble de filtres d’égalisation ainsi déterminé est mémorisé. Le premier ensemble de filtres d’égalisation ainsi obtenu comporte un nombre de filtres par exemple de l’ordre de 20 à 30 filtres. Le procédé comporte ensuite une deuxième détermination 56 d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, à partir du premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables mémorisé. Avantageusement, la deuxième détermination 56 est effectuée par application d’une méthode à base d’apprentissage itératif. De préférence, la méthode d’apprentissage itératif met en œuvre un apprentissage profond à base de matrice d’états et/ou un réseau de neurones. Il s’agit de méthodes utilisées dans le domaine de l’intelligence artificielle. La méthode d’apprentissage profond à base de matrice d’états, également connue sous le nom de «méthode de Q-learning», permet de tester plusieurs combinaisons de filtres d’égalisation du premier ensemble de filtres d’égalisation, pour retenir la meilleure combinaison selon un premier critère d’optimisation, qui est la minimisation d’une distance, par exemple la distance quadratique, entre la courbe d’amplitude spectrale après application des filtres d’égalisation et la courbe cible. De préférence, la distance quadratique est calculée selon une distribution fréquentielle MEL ou logarithmique. Pour mettre en œuvre la méthode de Q-learning, un nombre maximal N de filtres à combiner, ainsi qu’une valeur de facteur d’apprentissage (facteur α) et une valeur de facteur d’actualisation (facteur γ) sont fixés. Par exemple, α=0,5, γ=0,5 et N =12. Dans un mode de réalisation, le nombre d’itérations est par exemple fixé à 5000. Dans un mode de réalisation alternatif, la deuxième détermination 56 est mise en œuvre par application d’un réseau de neurones, entraîné à partir des résultats de la méthode d’apprentissage profond à base de matrice d’états, sur un ensemble de courbes spectrales mesurées dans différents véhicules. Par exemple, la base d’apprentissage comporte environ une cinquantaine de courbes d’amplitude spectrale. Par exemple, à chaque filtre d’égalisation paramétrable F k est associé un score qui est calculé sous la forme d’une somme pondérée par des coefficients de pondération, de caractéristiques associées au filtre F k , en particulier des caractéristiques calculées à partir des paramètres f k , q k et g k du filtre, du nombre de filtres d’égalisation paramétrables proches du filtre F k dans une limite d’un tiers d’octave autour de la fréquence centrale f k , du gain du filtre F k , de la résolution spectrale. Les coefficients de pondération sont obtenus par entraînement du réseau de neurones à partir des résultats de la méthode d’apprentissage profond à base de matrice d’états. Les N filtres d’égalisation ayant le score associé le plus élevé sont retenus pour former le deuxième ensemble de filtres d’égalisation candidats. Le procédé comprend en outre, de manière optionnelle, une étape 58 d’ajustement des paramètres des filtres du deuxième ensemble de filtres d’égalisation candidats, afin d’obtenir un premier groupe de filtres d’égalisation optimisé. Cette étape a pour objet de modifier légèrement, en fonction de marges de modifications prédéterminées, les paramètres de chaque filtre, ou au moins certains des filtres, du deuxième ensemble de filtres en fonction d’un deuxième critère d’optimisation prédéterminé. Les marges de modifications prédéterminées sont par exemple les suivantes: les fréquences des filtres peuvent varier dans une limite d’une demi-octave, les gains peuvent varier dans une limite de quelques dB et les facteurs de qualités peuvent varier de quelques points. Par exemple, l’étape 58 met en œuvre un algorithme d’optimisation dit de descente de gradient régularisée (en anglais «regularized gradient descent»), connu dans le domaine de l’optimisation numérique. Le deuxième critère d’optimisation est la minimisation d’une fonction de coût, dépendant de la distance quadratique entre la courbe d’amplitude spectrale égalisée par application de tous les filtres du deuxième ensemble de filtres d’égalisation et la courbe cible, dans une plage de fréquences prédéterminée. Dans un mode de réalisation, pour un filtre d’égalisation F i , les paramètres sont les paramètres de fréquence centrale f i , le gain g i et le facteur de qualité q i . Une matrice globale B des paramètres des filtres du deuxième ensemble de filtres d’égalisation s’écrit : Un gradient par rapport à chaque paramètre de chaque filtre d’égalisation est estimé, et la matrice des gradients est donnée parla formule: Où est la distance quadratique entre la courbe d’amplitude spectrale égalisée par application de tous les filtres du deuxième ensemble de filtres d’égalisation et la courbe cible. L’algorithme d’optimisation par descente de gradient est bien connu pour un homme du métier. La succession d’ajustements par itérations des paramètres de la matrice globale de paramètres B est effectuée par: L’optimisation par descente de gradient est effectuée sous contraintes sur les valeurs minimale et maximale de chaque paramètre de filtre d’égalisation. Par exemple α=0,02 et λ=1. Une optimisation itérative pour un nombre prédéterminé d’itérations est appliquée. Par exemple, le nombre d’itérations est égal à 500. A l’issue de l’étape 58 d’ajustement des paramètres, un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés est obtenu, et les paramètres des filtres optimisés sont mémorisés à l’étape de mémorisation 60 en association avec le premier emplacement spatial prédéterminé. Dans une variante, le deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables obtenu à l’étape 56 est mémorisé en tant que premier groupe de filtres d’égalisation optimisés, à mettre en œuvre dans le système audio 10. Bien entendu, le procédé décrit ci-dessus est applicable pour plusieurs emplacements spatiaux, pour obtenir, pour chaque emplacement spatial, un groupe de filtres d’égalisation optimisés associés. Les filtres d’égalisation optimisés sont appliqués par la suite dans le système audio. Un deuxième mode de réalisation du procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore est décrit ci-après en référence à la figure 4. Dans ce deuxième mode de réalisation le procédé de détermination de filtres d’égalisation s’applique pour deux emplacements spatiaux prédéterminés, P 1 et P 2 . Par exemple, lorsqu’il est appliqué pour un véhicule automobile, le premier emplacement spatial P 1 correspond au siège avant gauche et le deuxième emplacement spatial P 2 correspond au siège avant droit. Le procédé comporte des étapes 50A d’obtention d’une courbe d’amplitude spectrale, 52A de calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible, 54A de première détermination d’un premier ensemble de filtres d’égalisation et 56A de deuxième détermination d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation, analogues aux étapes 50 à 56 préalablement décrites, mises en œuvre pour le premier emplacement spatial P 1 , ainsi que des étapes 50B à 56B, analogues aux étapes 50 à 56 mises en œuvre pour le deuxième emplacement spatial P 2 . A l’issue de l’étape 56A est obtenu un deuxième ensemble de filtres d’égalisation associés au premier emplacement spatial. A l’issue de l’étape 56B est obtenu un troisième ensemble de filtres d’égalisation associés au deuxième emplacement spatial. Selon une alternative, des étapes d’ajustement des paramètres des filtres 58A et 58B sont appliquées respectivement après les étapes 56A et 56B, afin d’obtenir un deuxième ensemble de filtres d’égalisation optimisés et un troisième ensemble de filtres d’égalisation optimisés. Le procédé comprend en outre une étape 62 d’optimisation conjointe des filtres d’égalisation du deuxième ensemble de filtres d’égalisation associés au premier emplacement spatial et du troisième ensemble de filtres d’égalisation associés au deuxième emplacement spatial. L’étape 62 comprend une sous-étape 64 de calcul d’une mesure de similarité entre les filtres d’égalisation du deuxième ensemble et les filtres d’égalisation du troisième ensemble, et la comparaison de la mesure calculée à un seuil de similarité Sim_th prédéterminé, permettant de déterminer lors d’une sous-étape de détermination 66, un sous-ensemble S 0 de filtres d’égalisation paramétrables liés, applicables à la fois pour le premier emplacement spatial et pour le deuxième emplacement spatial. Dans un mode de réalisation, considérons le deuxième ensemble B ( 1) de filtresd’égalisationassocié à au premier emplacement spatial: Et le troisième ensemble B ( 2) de filtresd’égalisation associé à au deuxième emplacement spatial: Dans cet exemple de réalisation, les deuxième et troisième ensembles de filtres d’égalisation comportent le même nombre N de filtres. Dans une variante, le deuxième ensemble de filtres d’égalisation comporte un nombre N1 de filtres et le troisième ensemble de filtres d’égalisation comporte un nombre N2 de filtres, N1 et N2 étant des entiers différents. A l’étape 62, pour chaque filtre de l’ensemble B ( 1 ) , on calcule la mesure de similarité suivante: Où est la norme du filtre , égale à l’aire du module de la réponse en fréquence du filtre et est l’intersection entre l’aire du module de la réponse en fréquence du filtre et l’aire du module de la réponse en fréquence du filtre . Deux filtres d’égalisation et sont considérés similaires si: Par exemple, le seuil de similarité Sim_th est égal à 70%. Lorsqu’il est déterminé que deux filtres d’égalisation et sont similaires, ils sont liés et ajoutés au sous-ensemble S 0 de filtres d’égalisation liés. Les paramètres des deux filtres liés sont égalisés. Ainsi, à l’issue de la sous-étape 66, à partir du deuxième ensemble de filtres d’égalisation et du troisième ensemble de filtres d’égalisation sont obtenus trois sous-ensembles de filtres d’égalisation qui sont: -le sous-ensemble S 0 de filtres d’égalisation liés, déterminé comme indiqué ci-dessus, -un sous-ensemble de filtres d’égalisation associés au premier emplacement spatial, et -un sous-ensemble de filtres d’égalisation associés au deuxième emplacement spatial. Lors d’une sous-étape 68 d’ajustement des paramètres des filtres d’égalisation, un algorithme d’optimisation de descente de gradient régularisée (en anglais «regularized gradient descent»), déjà décrit en référence à l’étape 58 décrite ci-dessus en référence à la figure 3, est appliqué afin d’obtenir un deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés, comprenant des filtres d’égalisation optimisés conjointement pour le premier emplacement spatial P 1 et pour le deuxième emplacement spatial P 2 . La sous-étape 68 met en œuvre une fonction de coût commune pour optimiser conjointement les sous-ensembles de filtres S 0 , S 1 et S 2 , mettant en œuvre les courbes cible calculées aux étapes 52A, 52B.Dans un mode de réalisation l’étape 68 met en oeuvre: -pour le sous-ensemble de filtres d’égalisation S 1 associé au premier emplacement spatial, une première fonction de coût, dépendante de la distance quadratique entre la courbe d’amplitude spectrale obtenue pour le premier emplacement spatial (à l’étape 50A), égalisée par application de tous les filtres d’égalisation du sous-ensemble S 1 et la courbe cible correspondante déterminé à l’étape 52A; -pour le sous-ensemble de filtres d’égalisation S 2 associé au deuxième emplacement spatial, une deuxième fonction de coût dépendante de la distance quadratique entre la courbe d’amplitude spectrale obtenue pour le deuxième emplacement spatial (à l’étape 50B), égalisée par application de tous les filtres d’égalisation du sous-ensemble S 2 et la courbe cible correspondante déterminé à l’étape 52B; -pour le sous-ensemble S 0 de filtres d’égalisation liés, une troisième fonction de coût qui est la somme de: Une quatrième fonction égale à la distance quadratique entre la courbe d’amplitude spectrale obtenue pour le premier emplacement spatial (à l’étape 50A), égalisée par application de tous les filtres d’égalisation du sous-ensemble S 0 et la courbe cible correspondante déterminé à l’étape 52A; Une cinquième fonction égale à la distance quadratique entre la courbe d’amplitude spectrale obtenue pour le deuxième emplacement spatial (à l’étape 50B), égalisée par application de tous les filtres d’égalisation du sous-ensemble S 0 et la courbe cible correspondante déterminé à l’étape 52B. Une fonction de coût globale est calculée par sommation des première, deuxième et troisième fonctions de coût, et une minimisation de la fonction de coût globale, effectuée comme expliqué en référence à l’étape 58, est appliquée. Les ajustements des paramètres des filtres sont effectués dans des marges de modifications prédéterminées. Avantageusement le deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés comprend des filtres d’égalisation optimisés pour le premier emplacement spatial P 1 , des filtres d’égalisation optimisés pour le deuxième emplacement spatial P 2 et des filtres d’égalisation optimisés conjointement pour le premier emplacement spatial P 1 et pour le deuxième emplacement spatial P 2 . Les paramètres des filtres d’égalisation optimisés du deuxième groupe sont mémorisés à l’étape de mémorisation 60 en association avec les premier et deuxième emplacements spatiaux. Avantageusement, l’invention permet une automatisation de la détermination de filtres d’automatisation optimisés, qui est par ailleurs longue et fastidieuse lorsqu’elle est mise en œuvre par un ingénieur spécialisé. Procédé de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul adapté à mettre en œuvre au moins un filtre d’égalisation, le procédé comportant des étapes de: a)-émission d’un signal de mesure, de préférence un bruit rose, à travers lesdits haut-parleurs du système audio, et, pour un premier emplacement spatial prédéterminé, des étapes mises en œuvre par un processeur du dispositif de calcul de: b)-acquisition (50, 50A, 50B) de valeurs d’amplitude d’un signal audio reçu audit premier emplacement spatial prédéterminé, en fonction de la fréquence, sur une plage de fréquences prédéterminée, formant une courbe d’amplitude spectrale, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte en outre des étapes de: c)-calcul (52, 52A, 52B) d’une courbe d’amplitude spectrale cible, d)-première détermination (54, 54A, 54B) d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables qui, lorsqu’ils sont appliqués au signal audio, permettent de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale du signal audio et la courbe d’amplitude spectrale cible, e)-deuxième détermination 56, 56A, 56B), à partir du premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, par application d’une méthode à base d’apprentissage itératif, f)-obtention (58, 62) d’un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés, à mettre en œuvre dans le système audio, à partir au moins dudit deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite méthode à base d’apprentissage itératif met en œuvre un apprentissage profond à base de matrice d’états et/ou un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ladite méthode à base d’apprentissage itératif met en œuvre un premier critère d’optimisation calculé en fonction d’une distance entre la courbe d’amplitude spectrale et la courbe d’amplitude spectrale cible. Procédé selon la revendication 1 à 3, dans lequel le calcul (50) d’une courbe d’amplitude spectrale cible comporte une sélection d’un modèle de courbe d’amplitude spectrale, et une translation dudit modèle de courbe d’amplitude spectrale d’une valeur qui minimise une distance entre ladite courbe d’amplitude spectrale et le modèle de courbe d’amplitude spectrale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel la première détermination (54, 54A, 54B) comporte, pour au moins un pic de ladite courbe d’amplitude spectrale, un calcul de paramètres d’un filtre d’égalisation paramétrable permettant de réduire une distance entre ledit pic et un point correspondant de la courbe d’amplitude spectrale cible. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel chaque filtre d’égalisation paramétrable est défini par un ensemble de paramètres, l’obtention du premier groupe de filtres d’égalisation optimisés à mettre en œuvre dans le système audio comprenant une étape d’ajustement (58, 68) des paramètres d’au moins une partie des filtres dudit deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, ledit ajustement étant effectué en fonction d’un deuxième critère d’optimisation prédéterminé. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’étape d’ajustement (58, 68) des paramètres comprend la mise en œuvre d’une minimisation d’une fonction coût par descente de gradient régularisée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comportant en outre une répétition des étapes b) à e) pour un deuxième emplacement spatial prédéterminé, permettant d’obtenir par ladite étape e) un troisième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, associé audit deuxième emplacement spatial. Procédé selon la revendication 8, comprenant en outre une étape d’optimisation conjointe (62) permettant d’obtenir un deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés, à partir desdits deuxième et troisième ensembles de filtres d’égalisation paramétrables, ledit deuxième groupe de filtres d’égalisation optimisés comprenant des filtres d’égalisation optimisés pour le premier emplacement spatial, des filtres d’égalisation optimisés pour le deuxième emplacement spatial et des filtres d’égalisation optimisés conjointement pour le premier emplacement spatial et pour le deuxième emplacement spatial. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l’étape d’optimisation conjointe (62) comprend un calcul (64) d’une mesure de similarité entre les filtres d’égalisation paramétrables du deuxième ensemble et les filtres d’égalisation paramétrables du troisième ensemble, et une comparaison de la mesure de similarité calculée à un seuil de similarité prédéterminé, permettant de déterminer (66) un sous-ensemble de filtres d’égalisation paramétrables liés, applicables à la fois pour le premier emplacement spatial et pour le deuxième emplacement spatial. Procédé selon la revendication 10, dans lequel l’étape d’optimisation conjointe (62) comprend en outre une détermination (66) d’un sous-ensemble de filtres d’égalisation paramétrables associés au premier emplacement spatial, d’un sous-ensemble de filtres d’égalisation paramétrables associés au deuxième emplacement spatial, et comprend une sous-étape d’ajustement (68) des paramètres des filtres d’égalisation paramétrables, mettant en œuvre une descente de gradient régularisée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel lesdits filtres d’égalisation paramétrables sont des filtres biquadratiques. Système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul adapté à mettre en œuvre au moins un filtre d’égalisation de signal audio déterminé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12. Système de détermination de filtres d’égalisation sonore d’un système audio comprenant au moins un haut-parleur adapté à émettre des signaux audio et un dispositif de calcul comportant un processeur configuré pour mettre en œuvre un module (30) génération d’un signal de mesure, de préférence un bruit rose, pour émission à travers lesdits haut-parleurs du système audio, et, pour un premier emplacement spatial prédéterminé, un module (32) d’acquisition de valeurs d’amplitude d’un signal audio reçu audit premier emplacement spatial prédéterminé, en fonction de la fréquence, sur une plage de fréquences prédéterminée, formant une courbe d’amplitude spectrale, le système étant caractérisé en ce que ledit processeur est configuré pour mettre en œuvre: -un module (34) de calcul d’une courbe d’amplitude spectrale cible, -un module (36) de première détermination d’un premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables qui, lorsqu’ils sont appliqués au signal audio, permettent de réduire une distance entre la courbe d’amplitude spectrale du signal audio et la courbe d’amplitude spectrale cible, - un module (38) de deuxième détermination, à partir du premier ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, d’un deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables, par application d’une méthode à base d’apprentissage itératif, - un module (40) d’obtention d’un premier groupe de filtres d’égalisation optimisés, à mettre en œuvre dans le système audio, à partir au moins dudit deuxième ensemble de filtres d’égalisation paramétrables.