FR 3133670 A1 20230922 FR 2205740 A 20220614 Procédé de diagnostic d’un équipement électrique (1) qui comporte une unité de traitement (4), un microphone interne (10), et des composants électriques (12) autres que des microphones ou des haut-parleurs ; le procédé de diagnostic comprenant les étapes de : - acquérir un signal audio reçu (Sar) produit, à partir d’un signal sonore ambiant (Sa), par le au moins un microphone interne ou par le au moins un microphone externe ; - produire à partir du signal audio reçu des paramètres de surveillance qui sont représentatifs d’un signal sonore parasite (Sp) compris dans le signal sonore ambiant et émis par au moins l’un des composants électriques ; - détecter à partir des paramètres de surveillance une anomalie sonore résultant d’une défaillance d’au moins un composant électrique de l’équipement électrique. FIGURE DE L’ABREGE: Fig.1 Auto-diagnostic d’un équipement électrique par empreinte sonore L’invention concerne le domaine des équipements électriques intégrant ou pouvant être reliés à au moins un microphone. ARRIERE PLAN DE L’INVENTION La mise en œuvre d’une maintenance prédictive efficace et précise est particulièrement intéressante pour l’utilisateur d’un équipement électrique de type « multimédia » ou « grand public », mais aussi pour le fabricant dudit équipement électrique – et ce, quel que soit l’équipement en question : boîtier décodeur « classique » (ou STB, pour Set-Top Box ), boîtier décodeur amélioré (intégrant par exemple un ou des haut-parleurs), enceinte connectée, ordinateur, smartphone , console de jeux, etc. La maintenance prédictive consiste à surveiller un équipement électrique en opération et à comparer les données mesurées avec des données préalablement recueillies sur d’autres équipements du même type, afin d’anticiper la survenue d’une panne. La maintenance prédictive permet donc d’agir avant que l’utilisateur ne soit privé de la jouissance de son équipement. La prise en compte anticipée d’une panne est bien sûr positive pour l’image du fabricant auprès des utilisateurs. La maintenance prédictive permet de plus au fabricant d’acquérir un certain nombre d’informations particulièrement pertinentes et utiles car issues d’équipements en service, et notamment des informations sur les modes de défaillance de l’équipement et sur des particularités possiblement associées à certains lots d’équipements. Il est bien sûr avantageux, pour le fabricant, que la maintenance prédictive soit réalisée à moindre coût et sans nécessiter un nombre élevé de composants dédiés à cette surveillance, et que la maintenance prédictive permette de surveiller le plus grand nombre possible de composants de l’équipement électrique. OBJET DE L’INVENTION L’invention a pour objet de mettre en œuvre une maintenance prédictive plus complète et donc plus efficace sur un équipement électrique qui intègre ou qui est relié à un ou des microphones. En vue de la réalisation de ce but, on propose un procédé de diagnostic d’un équipement électrique qui comporte : - une unité de traitement ; - au moins un microphone interne, et/ou des moyens de connexion à au moins un microphone externe ; - des composants électriques autres que des microphones ou des haut-parleurs ; le procédé de diagnostic étant mis en œuvre au moins partiellement dans l’unité de traitement et comprenant les étapes de : - acquérir un signal audio reçu produit, à partir d’une capture d’un signal sonore ambiant, par le au moins un microphone interne ou par le au moins un microphone externe ; - produire à partir du signal audio reçu des paramètres de surveillance qui sont représentatifs d’un signal sonore parasite compris dans le signal sonore ambiant et émis par au moins l’un des composants électriques ; - détecter à partir des paramètres de surveillance une anomalie sonore résultant d’une défaillance actuelle ou à venir d’au moins un composant électrique de l’équipement électrique. Le procédé de diagnostic selon l’invention consiste donc à capturer grâce au(x) microphone(s) le signal sonore parasite émis par les composants électriques, et à détecter à partir du signal sonore parasite une défaillance instantanée ou prochaine d’un ou de plusieurs composants de l’équipement électrique. Le procédé de diagnostic permet donc, par une analyse d’empreinte sonore, de surveiller des composants électriques de l’équipement électrique, qui ne sont pas des composants normalement prévus pour émettre ou capturer des signaux sonores. Cette méthode de surveillance, particulièrement astucieuse, permet d’élargir la surveillance à des composants habituellement non surveillés ou difficiles à surveiller et ce, de manière peu coûteuse, puisqu’aucun composant matériel ( hardware ) additionnel n’est requis pour cette surveillance. En particulier, le procédé de diagnostic ne nécessite pas que l’équipement électrique intègre ou soit relié à un haut-parleur, et ne requiert pas d’instrument de diagnostic externe. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, dans lequel l’étape de détection comprend les étapes de : - exécuter une inférence d’un modèle d’apprentissage automatique préalablement entraîné, en utilisant les paramètres de surveillance comme données d’entrée, le modèle d’apprentissage automatique étant un modèle de classification ; - détecter l’anomalie sonore en fonction d’au moins une valeur de sortie obtenue par l’exécution de ladite inférence. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, dans lequel les paramètres de surveillance forment des spectrogrammes courants issus du signal audio reçu, et dans lequel le modèle d’apprentissage automatique a été entraîné en utilisant une base de données comprenant des images représentant des spectrogrammes d’entraînement. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est un modèle de réseau de neurones artificiels de type réseau neuronal convolutif ou perceptron multicouche. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre les étapes : - de détecter si l’équipement électrique, au moment de l’étape d’acquisition, est en train d’émettre un signal sonore utile ; - si c’est le cas, d’appliquer le signal audio reçu en entrée d’un module d’annulation d’écho, pour produire un signal résultant, les paramètres de surveillance étant obtenus à partir du signal résultant. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre l’étape, si le signal audio reçu est appliqué en entrée du module d’annulation d’écho, d’augmenter une fréquence d’échantillonnage du signal résultant, de manière à obtenir un signal rééchantillonné ayant une fréquence d’échantillonnage égale à celle du signal audio reçu, les paramètres de surveillance étant obtenus à partir du signal rééchantillonné. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant l’étape, si le signal audio reçu a été appliqué en entrée du module d’annulation d’écho, d’utiliser un premier modèle d’inférence, et d’utiliser un deuxième modèle d’inférence sinon. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre les étapes de : - réaliser une pluralité d’acquisitions du signal audio reçu ; - exécuter une inférence du modèle d’apprentissage pour chaque acquisition ; - réaliser un premier filtrage des valeurs de sortie pour obtenir au moins une valeur filtrée ; - comparer la valeur filtrée avec un premier seuil prédéfini et/ou une variation de la valeur filtrée sur une première durée prédéfinie avec un deuxième seuil prédéfini pour détecter l’anomalie sonore. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, l’unité de traitement comportant un NPU dans lequel est réalisée au moins l’exécution de l’inférence du modèle d’apprentissage automatique. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, dans lequel l’étape de détection consiste à comparer les paramètres de surveillance avec des troisièmes seuils prédéfinis et/ou à comparer des variations des paramètres de surveillance, sur une deuxième durée prédéfinie, avec des quatrièmes seuils prédéfinis pour détecter l’anomalie sonore. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre les étapes de : - décomposer le signal audio reçu en signaux audio élémentaires sur des sous-bandes de fréquences ; - calculer une valeur d’énergie élémentaire de chaque signal audio élémentaire, les paramètres de surveillance étant obtenus à partir des valeurs d’énergie élémentaire. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre les étapes de : - réaliser une pluralité d’acquisitions du signal audio reçu ; - pour chaque sous-bande de fréquences, réaliser un deuxième filtrage sur les valeurs d’énergie élémentaire associées à ladite sous-bande de fréquences pour produire une valeur d’énergie élémentaire filtrée associée à ladite sous-bande de fréquences, les paramètres de surveillance étant les valeurs d’énergie élémentaire filtrées. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre les étapes de : - produire une représentation spectrale du signal audio reçu ; - détecter des pics dans la représentation spectrale ; les paramètres de surveillance étant obtenus à partir de couples comprenant chacun une fréquence ou une sous-bande de fréquences, et une amplitude d’un pic à ladite fréquence ou dans ladite sous-bande de fréquences. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant en outre les étapes de : - réaliser une pluralité d’acquisitions du signal audio reçu ; - pour chaque fréquence ou sous-bande de fréquences, réaliser un troisième filtrage sur les amplitudes des pics associés à ladite fréquence ou sous-bande de fréquences pour produire une amplitude de pic filtrée associée à ladite fréquence ou sous-bande de fréquences, les paramètres de surveillance étant les amplitudes de pic filtrées. On propose de plus un procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, comprenant l’étape de conserver dans un historique long, pour chaque fréquence ou sous-bande de fréquences, une moyenne d’un nombre prédéterminé des amplitudes de pic filtrées les plus faibles. On propose de plus un équipement électrique comportant : - une unité de traitement comprenant un NPU ; - au moins un microphone interne, et/ou des moyens de connexion à au moins un microphone externe ; - des composants électriques autres que des microphones ou des haut-parleurs ; l’unité de traitement étant agencée pour mettre en œuvre le procédé de diagnostic tel que précédemment décrit, et le NPU étant agencé pour réaliser au moins l’exécution de l’inférence du modèle d’apprentissage automatique. On propose de plus un équipement électrique tel que précédemment décrit, l’équipement électrique étant un boîtier décodeur. On propose de plus un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement de l’équipement électrique tel que précédemment décrit à exécuter les étapes du procédé de diagnostic tel que précédemment décrit. On propose de plus un support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. L’invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit de modes de mise en œuvre particuliers non limitatifs de l’invention. Il sera fait référence aux dessins annexés parmi lesquels : la représente schématiquement un boîtier décodeur dans lequel est mise en œuvre l’invention ; la est un graphique représentant un spectrogramme comprenant un bruit anormal ; la représente des étapes d’un procédé de diagnostic selon un premier mode de réalisation de l’invention ; la est un graphique comprenant une courbe de la réponse fréquentielle d’un microphone ; la représente des étapes d’un traitement des données post-classification ; la représente des étapes d’un procédé de diagnostic selon un deuxième mode de réalisation de l’invention ; la est un graphique comprenant une courbe d’une représentation fréquentielle obtenue par mise en œuvre d’une FFT sur le signal audio reçu ; la est un graphique comprenant un spectrogramme obtenu pour un signal audio reçu similaire à celui de la . Procédé de diagnostic d’un équipement électrique (1) qui comporte : - une unité de traitement (4) ; - au moins un microphone interne (10), et/ou des moyens de connexion à au moins un microphone externe ; - des composants électriques (12) autres que des microphones ou des haut-parleurs ; le procédé de diagnostic étant mis en œuvre au moins partiellement dans l’unité de traitement (4) et comprenant les étapes de : - acquérir un signal audio reçu (Sar) produit, à partir d’une capture d’un signal sonore ambiant (Sa), par le au moins un microphone interne ou par le au moins un microphone externe ; - produire à partir du signal audio reçu des paramètres de surveillance qui sont représentatifs d’un signal sonore parasite (Sp) compris dans le signal sonore ambiant et émis par au moins l’un des composants électriques (12) ; - détecter à partir des paramètres de surveillance une anomalie sonore résultant d’une défaillance actuelle ou à venir d’au moins un composant électrique (12) de l’équipement électrique. Procédé de diagnostic selon la revendication 1, dans lequel l’étape de détection comprend les étapes de : - exécuter une inférence d’un modèle d’apprentissage automatique préalablement entraîné, en utilisant les paramètres de surveillance comme données d’entrée, le modèle d’apprentissage automatique étant un modèle de classification ; - détecter l’anomalie sonore en fonction d’au moins une valeur de sortie obtenue par l’exécution de ladite inférence. Procédé de diagnostic selon la revendication 2, dans lequel les paramètres de surveillance forment des spectrogrammes courants issus du signal audio reçu, et dans lequel le modèle d’apprentissage automatique a été entraîné en utilisant une base de données comprenant des images représentant des spectrogrammes d’entraînement. Procédé de diagnostic selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est un modèle de réseau de neurones artificiels de type réseau neuronal convolutif ou perceptron multicouche. Procédé de diagnostic selon l’une des revendications 2 à 4, comprenant en outre les étapes : - de détecter si l’équipement électrique (1), au moment de l’étape d’acquisition, est en train d’émettre un signal sonore utile (Su) ; - si c’est le cas, d’appliquer le signal audio reçu (Sar) en entrée d’un module d’annulation d’écho (11), pour produire un signal résultant (Sr), les paramètres de surveillance étant obtenus à partir du signal résultant. Procédé de diagnostic selon la revendication 5, comprenant en outre l’étape, si le signal audio reçu (Sar) est appliqué en entrée du module d’annulation d’écho (11), d’augmenter une fréquence d’échantillonnage du signal résultant (Sr), de manière à obtenir un signal rééchantillonné ayant une fréquence d’échantillonnage égale à celle du signal audio reçu, les paramètres de surveillance étant obtenus à partir du signal rééchantillonné. Procédé de diagnostic selon la revendication 5, comprenant l’étape, si le signal audio reçu (Sar) a été appliqué en entrée du module d’annulation d’écho (11), d’utiliser un premier modèle d’inférence, et d’utiliser un deuxième modèle d’inférence sinon. Procédé de diagnostic selon l’une des revendications 2 à 7, comprenant en outre les étapes de : - réaliser une pluralité d’acquisitions du signal audio reçu (Sar) ; - exécuter une inférence du modèle d’apprentissage pour chaque acquisition ; - réaliser un premier filtrage des valeurs de sortie pour obtenir au moins une valeur filtrée ; - comparer la valeur filtrée avec un premier seuil prédéfini et/ou une variation de la valeur filtrée sur une première durée prédéfinie avec un deuxième seuil prédéfini pour détecter l’anomalie sonore. Procédé de diagnostic selon l’une des revendications 2 à 8, l’unité de traitement (4) comportant un NPU (5) dans lequel est réalisée au moins l’exécution de l’inférence du modèle d’apprentissage automatique. Procédé de diagnostic selon la revendication 1, dans lequel l’étape de détection consiste à comparer les paramètres de surveillance avec des troisièmes seuils prédéfinis et/ou à comparer des variations des paramètres de surveillance, sur une deuxième durée prédéfinie, avec des quatrièmes seuils prédéfinis pour détecter l’anomalie sonore. Procédé de diagnostic selon la revendication 10, comprenant en outre les étapes de : - décomposer le signal audio reçu (Sar) en signaux audio élémentaires sur des sous-bandes de fréquences ; - calculer une valeur d’énergie élémentaire de chaque signal audio élémentaire, les paramètres de surveillance étant obtenus à partir des valeurs d’énergie élémentaire. Procédé de diagnostic selon la revendication 11, comprenant en outre les étapes de : - réaliser une pluralité d’acquisitions du signal audio reçu ; - pour chaque sous-bande de fréquences, réaliser un deuxième filtrage sur les valeurs d’énergie élémentaire associées à ladite sous-bande de fréquences pour produire une valeur d’énergie élémentaire filtrée associée à ladite sous-bande de fréquences, les paramètres de surveillance étant les valeurs d’énergie élémentaire filtrées. Procédé de diagnostic selon la revendication 10, comprenant en outre les étapes de : - produire une représentation spectrale du signal audio reçu ; - détecter des pics dans la représentation spectrale ; les paramètres de surveillance étant obtenus à partir de couples comprenant chacun une fréquence ou une sous-bande de fréquences, et une amplitude d’un pic à ladite fréquence ou dans ladite sous-bande de fréquences. Procédé de diagnostic selon la revendication 13, comprenant en outre les étapes de : - réaliser une pluralité d’acquisitions du signal audio reçu ; - pour chaque fréquence ou sous-bande de fréquences, réaliser un troisième filtrage sur les amplitudes des pics associés à ladite fréquence ou sous-bande de fréquences pour produire une amplitude de pic filtrée associée à ladite fréquence ou sous-bande de fréquences, les paramètres de surveillance étant les amplitudes de pic filtrées. Procédé de diagnostic selon la revendication 14, comprenant l’étape de conserver dans un historique long, pour chaque fréquence ou sous-bande de fréquences, une moyenne d’un nombre prédéterminé des amplitudes de pic filtrées les plus faibles. Equipement électrique comportant : - une unité de traitement (4) comprenant un NPU (5) ; - au moins un microphone interne (10), et/ou des moyens de connexion à au moins un microphone externe ; - des composants électriques (12) autres que des microphones ou des haut-parleurs ; l’unité de traitement (4) étant agencée pour mettre en œuvre le procédé de diagnostic selon la revendication 2, et le NPU étant agencé pour réaliser au moins l’exécution de l’inférence du modèle d’apprentissage automatique. Equipement électrique selon la revendication 16, l’équipement électrique étant un boîtier décodeur. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement (4) de l’équipement électrique selon l’une des revendications 16 ou 17 à exécuter les étapes du procédé de diagnostic selon l’une des revendications 1 à 15 lorsque ledit programme est exécuté sur l’unité de traitement. Support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 18.