FR 3127839 A1 20230407 FR 2110510 A 20211005 P rocédé d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance de mot s clé s de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité analysé Un aspect de l’invention concerne un procédé d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance d’au moins un groupe de mots clés de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité analysé, le signal sonore bruité étant enregistré par un microphone et le procédé comprenant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une signature sonore obtenue à partir d’un signal sonore bruité, une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité de signatures sonores chacune associées à un locuteur et à au moins un groupe de mots clés de commande ; Calcul d’une signature sonore du signal sonore bruité analysé ; Utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné sur la signature sonore calculée, pour obtenir une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande. Procédé d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance de mots clé de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité analysé DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de l’analyse de signaux sonores et en particulier celui de l’analyse de signaux sonores bruités pour la reconnaissance de mots clés de commande et de leur locuteur. La présente invention concerne un procédé d’analyse d’un signal sonore bruité et en particulier un procédé d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance d’au moins un groupe de mots clés de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité. La présente invention concerne également un système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Avec l’explosion du nombre d’objets domotiques dans les foyers, le besoin d’une commande centralisée permettant de contrôler à distance chaque objet domotique est apparu. Pour répondre à ce besoin, des passerelles de communication et plus particulièrement des enceintes connectées ont été développées. Ces passerelles de communication existent également dans le milieu industriel pour d’autres types d’équipements, tels que des robots, des machines-outils ou encore des portails commandés. Ces enceintes connectées sont capables d’analyser des signaux sonores pour identifier et reconnaître des mots clés de commande prédéfinis présents dans le signal sonore analysé et envoyer via une liaison sans fil les commandes correspondantes, aux objets domotiques concernés. L’identification et la reconnaissance des mots clés de commande est en général réalisée dès qu’un mot clé particulier, dit mot clé d’activation, a été détecté pour éviter de déclencher des commandes de manière intempestive. Ces enceintes utilisent un algorithme d’apprentissage automatique en ligne, ayant été entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement stockée sur un nuage informatique, ou « cloud » en anglais. La base de données d’entraînement comporte une multitude de signaux sonores chacun associés au mot clé d’activation et aux mots clés de commande présents dans le signal sonore. A l’issue de l’entraînement, l’algorithme est capable de détecter le mot clé d’activation et de reconnaître chaque mot clé de commande présent dans un signal sonore que l’algorithme a rencontré lors de son entraînement. Cependant, l’enceinte connectée ne parvient pas toujours à reconnaître les mots clés de commande présents dans un signal sonore, en particulier quand le locuteur a un accent particulier ou utilise une langue non représentée dans la base de données d’entraînement. Il existe donc un besoin d’un algorithme permettant d’analyser des signaux sonores pour reconnaître des mots clés de commande, quelles que soient les spécificités linguistiques du locuteur. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de reconnaître chaque mot clé de commande présent dans un signal sonore quelles que soient les spécificités linguistiques de son locuteur. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance d’au moins un groupe de mots clés de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité analysé, le signal sonore bruité à analyser étant enregistré par au moins un microphone et le procédé comprenant les étapes suivantes : Constitution d’une base de données d’entraînement comprenant les sous-étapes suivantes : Pour chaque locuteur à reconnaître, enregistrement d’au moins un signal sonore non bruité prononcé par le locuteur ; Enregistrement par le microphone du bruit environnant ; Pour chaque signal sonore non bruité enregistré, ajout du bruit enregistré au signal sonore non bruité pour obtenir un signal sonore bruité ; Pour chaque signal sonore bruité obtenu, calcul d’une signature sonore du signal sonore bruité obtenu ; Pour chaque signature sonore calculée, association de la signature sonore calculée au locuteur ayant prononcé le signal sonore non bruité correspondant et à au moins un groupe de mots clés de commande ; Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels sur la base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une signature sonore obtenue à partir d’un signal sonore bruité, une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande ; Calcul d’une signature sonore du signal sonore bruité analysé ; Utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné sur la signature sonore calculée, pour obtenir une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande. Grâce à l’invention, le réseau de neurones artificiels est entraîné pour être capable à la fois de reconnaître chaque mot clé de commande présent dans le signal sonore analysé, et d’identifier le locuteur du signal sonore analysé. Comme le locuteur du signal sonore est identifié, il est possible de n’autoriser le déclenchement des commandes correspondant aux mots clés de commande reconnus que quand le locuteur identifié appartient à un groupe de locuteurs approuvés. L’entraînement est réalisé sur une base de données d’entraînement comportant pour chaque locuteur à reconnaître, une pluralité de signatures sonores obtenues à partir de signaux sonores non bruités enregistrés par le locuteur lui-même, présentant donc les spécificités du locuteur comme sa langue ou son accent, et les mots clés de commande que le locuteur souhaite utiliser. La reconnaissance du locuteur par le réseau de neurones artificiels est donc facilitée sans qu’il y ait besoin d’étape de traduction en phonème ou d’étape de compréhension du langage, et chaque locuteur peut personnaliser les mots clés de commande utilisés. De plus, la base de données d’entraînement prend en compte le bruit à proximité du microphone, ce qui améliore les performances du réseau de neurones artificiels sur les signaux sonores enregistrés par le microphone présentant un bruit similaire. Par ailleurs, l’entraînement est réalisé sur une unique base de données d’entraînement permettant d’une part l’apprentissage des mots clé de commande par le réseau de neurones artificiels, et d’autre part l’identification de caractéristiques biométriques permettant de reconnaître le locuteur par le réseau de neurones artificiels. La quantité de données nécessaires à l’apprentissage du réseau de neurones artificiels est donc bien inférieure à ce qui est nécessaire dans l’état de l’art où ces deux tâches sont réalisées séparément sur deux bases de données d’entraînement distinctes. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, une prédiction de binaire d’activation relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés d’activation, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à un binaire d’activation, l’étape d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire d’activation. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, une prédiction de binaire de terminaison relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés de terminaison, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à un binaire de terminaison, l’étape d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire de terminaison. Ainsi, les performances du réseau de neurones artificiels pour la reconnaissance des mots clés de commande sont augmentées puisque la plage du signal sonore analysé comprenant des mots clés de commande est délimitée par le groupe de mots clés d’activation d’une part et le groupe de mots clés de terminaison d’autre part. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, au moins une prédiction de binaire de liaison relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés de liaison, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à au moins un binaire de liaison et, si la valeur du binaire de liaison correspond à la détection d’au moins un groupe de mots clés de liaison, à au moins un deuxième groupe de mots clés de commande, l’étape d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire de liaison et au moins une prédiction de deuxième groupe de mots clés de commande. Ainsi, les performances du réseau de neurones artificiels pour la reconnaissance des mots clés de commande sont augmentées dans le cas où le signal sonore analysé présente au moins un premier groupe de mots clés de commande et un deuxième groupe de mots clés de commande, puisque la plage du signal sonore analysé comprenant le premier groupe de mots clés de commande est délimitée par le groupe de mots clés d’activation d’une part et le groupe de mots clés de liaison d’autre part. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, au moins un signal sonore non bruité enregistré lors de l’étape de constitution de la base de données d’entrainement est prononcé par un locuteur en mouvement. Ainsi, le réseau de neurones artificiels présente de meilleures performances pour la reconnaissance des mots clés de commande sur les signaux sonores prononcés par des locuteurs mobiles, sans avoir à multiplier le nombre de microphones nécessaires, grâce à la spatialisation des données. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, la base de données d’entraînement est mise à jour sur requête, à intervalle régulier, ou automatiquement après détection d’une modification de l’environnement sonore du microphone. Ainsi, la base de données d’entraînement est mise à jour pour s’adapter au bruit à proximité du microphone qui peut varier. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente, l’étape d’entraînement supervisé du réseau de neurones artificiels est réalisée dès que la base de données d’entraînement est mise à jour. Un deuxième aspect de l’invention concerne un système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention comprenant : au moins un microphone configuré pour enregistrer des signaux sonores bruités ou non bruités, et le bruit environnant ; au moins un calculateur local configuré pour : calculer des signatures sonores à partir de signaux sonores bruités obtenus via au moins un microphone ; utiliser le réseau de neurones artificiels entraîné sur des signatures sonores calculées ; au moins un calculateur principal configuré pour : constituer la base de données d’entraînement à partir de signatures sonores calculées par le calculateur local ; entraîner de manière supervisée le réseau de neurones artificiels sur la base de données d’entraînement constituée. Selon une variante de réalisation, le système selon l’invention comprend en outre au moins un dispositif de stockage configuré pour stocker chaque signal sonore non bruité enregistré. Ainsi, le procédé selon l’invention peut être réalisé hors ligne, c’est-à-dire en local. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, le système selon l’invention comprend une pluralité de microphones indépendants ou couplés. Ainsi, la qualité des signaux sonores enregistrés est meilleure, en particulier les erreurs dues aux échos sont diminuées. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le système selon l’invention comprend un calculateur local par microphone. Ainsi, le calculateur central réalise l’entraînement du réseau de neurones artificiels qui nécessite des ressources de calcul importantes, et communique le réseau de neurones artificiels entraîné à chaque calculateur local qui traite les signaux sonores enregistrés par le microphone correspondant. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le calculateur local et le calculateur central correspondent à un unique calculateur. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un premier mode de réalisation d’un système selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un deuxième mode de réalisation du système selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un troisième mode de réalisation du système selon l’invention. Procédé (100) d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance d’au moins un groupe de mots clés de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité analysé, le signal sonore bruité à analyser étant enregistré par au moins un microphone (201) et le procédé (100) étant caractérisé en ce qu’ il comprend les étapes suivantes : Constitution (101) d’une base de données d’entraînement comprenant les sous-étapes suivantes : Pour chaque locuteur à reconnaître, enregistrement d’au moins un signal sonore non bruité prononcé par le locuteur (1011) ; Enregistrement par le microphone (201) du bruit environnant (1012) ; Pour chaque signal sonore non bruité enregistré, ajout du bruit enregistré au signal sonore non bruité pour obtenir un signal sonore bruité (1013) ; Pour chaque signal sonore bruité obtenu, calcul d’une signature sonore du signal sonore bruité obtenu (1014) ; Pour chaque signature sonore calculée, association de la signature sonore calculée au locuteur ayant prononcé le signal sonore non bruité correspondant et à au moins un groupe de mots clés de commande (1015) ; Entraînement supervisé (102) d’un réseau de neurones artificiels sur la base de données d’entraînement constituée pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une signature sonore obtenue à partir d’un signal sonore bruité, une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande ; Calcul (103) d’une signature sonore du signal sonore bruité analysé ; Utilisation (104) du réseau de neurones artificiels entraîné sur la signature sonore calculée, pour obtenir une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, une prédiction de binaire d’activation relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés d’activation, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à un binaire d’activation, l’étape (104) d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire d’activation. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, une prédiction de binaire de terminaison relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés de terminaison, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à un binaire de terminaison, l’étape (104) d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire de terminaison. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, au moins une prédiction de binaire de liaison relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés de liaison, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à au moins un binaire de liaison et, si la valeur du binaire de liaison correspond à la détection d’au moins un groupe de mots clés de liaison, à au moins un deuxième groupe de mots clés de commande, l’étape (104) d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire de liaison et au moins une prédiction de deuxième groupe de mots clés de commande. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel au moins un signal sonore non bruité enregistré lors de l’étape (101) de constitution de la base de données d’entrainement est prononcé par un locuteur en mouvement. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base de données d’entraînement est mise à jour sur requête, à intervalle régulier, ou automatiquement après détection d’une modification de l’environnement sonore du microphone (201). Procédé (100) selon la revendication 6, dans lequel l’étape (102) d’entraînement supervisé du réseau de neurones artificiels est réalisée dès que la base de données d’entraînement est mise à jour. Système (200) pour la mise en œuvre du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant : Au moins un microphone (201) configuré pour enregistrer des signaux sonores bruités ou non bruités et le bruit environnant ; Au moins un calculateur local (202-1) configuré pour : calculer des signatures sonores à partir de signaux sonores bruités obtenus via au moins un microphone (201) ; utiliser le réseau de neurones artificiels entraîné sur des signatures sonores calculées ; Au moins un calculateur principal (202-2) configuré pour : constituer la base de données d’entraînement à partir de signatures sonores calculées par le calculateur local (202-1) ; entraîner de manière supervisée le réseau de neurones artificiels sur la base de données d’entraînement constituée. Système (200) selon la revendication 8, comprenant en outre au moins un dispositif de stockage (203) configuré pour stocker chaque signal sonore non bruité enregistré. Système selon la revendication 8 ou 9, comprenant une pluralité de microphones (101) indépendants ou couplés. Système selon l’une quelconque des revendications 8 à 10, comportant un calculateur local (202-1) par microphone (201). Système selon l’une quelconque des revendications 8 à 11, dans lequel le calculateur local (202-1) et le calculateur central (202-2) correspondent à un unique calculateur (202). Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.