FR 3161978 A1 20251107 FR 2404627 A 20240502 Procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore, et dispositif d’analyse correspondant La présente invention concerne un procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore, comprenant les étapes suivantes : une étape (11) de captation d’un signal sonore ; une étape (12) de filtrage du signal ; une étape (13) de redressement du signal ; une étape (14) de calcul d’une première moyenne mobile (STA) sur une première période de temps courte ; une étape (15) de calcul d’une seconde moyenne mobile (LTA) sur une seconde période de temps plus longue ; une étape (17) de comparaison de la première moyenne mobile (STA) avec un seuil (S) ; une étape (18) d’émission d’un signal en cas de dépassement du seuil (S) ; le seuil (S) étant variable en fonction de la valeur de la seconde moyenne mobile (LTA). L’invention concerne également un dispositif mettant en œuvre ce procédé. Figure d’abrégé : Figure 1 Procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore, et dispositif d’analyse correspondant Domaine de l'invention Le domaine de l’invention est celui des procédés d’analyse en temps réel d’un signal sonore. En particulier, l’invention concerne un tel procédé d’analyse d’un signal sonore visant à détecter, dans ce signal sonore, des évènements sonores particuliers. L’invention concerne également des détecteurs, ou dispositifs de détection, mettant en œuvre un tel procédé d’analyse d’un signal sonore permettant la détection des évènements sonores. Art antérieur On connaît différentes méthodes d’analyse, en temps réel, d’un signal sonore. Il est ainsi connu, par exemple, d’analyser le volume sonore d’un signal, sa fréquence, etc. Il est par exemple connu d’analyser le volume sonore d’un signal, afin de détecter un évènement sonore particulier correspondant au dépassement d’un seuil par ce volume sonore. On connaît également des méthodes visant à identifier des sons particuliers dans un signal sonore complexe. On connait par exemple, de l’article de Hengel, Peter & Andringa, T.C. (2007). « Verbal aggression detection in complex social environments » (15-20. 10.1109/AVSS.2007.4425279), un procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore, comprenant un calcul des caractéristiques d’un signal sonore capté, pour émettre une alarme en cas de détection d’un événement sonore. Dans certains environnements, un tel procédé permet de détecter efficacement des évènements sonores correspondant à des éclats de voix. Il apparait cependant qu’un tel procédé entraine la détection de très nombreux faux positifs, quand il est mis en œuvre dans un environnement bruyant. Par ailleurs, il nécessite une grande puissance de calcul, pour analyser en continu les caractéristiques du signal pouvant être représentatives d’un tel évènement sonore. De telles analyses peuvent être mises en œuvre par des méthodes informatiques d’apprentissage automatique consistant, en pratique, à comparer des échantillons du signal sonore à une bibliothèque d’échantillons sonores comprenant des sons identifiés, afin de rattacher l’échantillon sonore au son identifié présentant le plus de similitudes. De telles méthodes nécessitent généralement l’utilisation de systèmes informatiques tels que des réseaux de neurones artificiels. La mise en œuvre de telles méthodes nécessite une grande puissance de calcul, une mémoire de travail importante et la disposition d’une très importante base de sons de référence. En conséquence, il est difficile de la mettre en œuvre dans un simple terminal informatique tel qu’un téléphone mobile ou un boîtier de détection. Au contraire, pour mettre en œuvre une telle méthode, il est souvent nécessaire de transférer le son à analyser vers un serveur informatique de grande puissance, capable d’effectuer l’analyse. Un tel transfert nécessite une connexion de grande capacité. Par ailleurs, le transfert d’un enregistrement sonore vers un serveur distant peut, dans de nombreux cas, être interdit par les législations de protection de la vie privée et des données personnelles. Il existe donc un besoin de fournir d’autres procédés d’analyse en temps réel d’un signal sonore et, en particulier, pour la détection d’un son pouvant être considéré comme une anomalie, ou un évènement sonore se distinguant dans une ambiance sonore. Un objectif particulier de l’invention est de fournir un tel procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore permettant de détecter de façon fiable des évènements sonores pouvant correspondre à des éclats de voix. Un autre objectif de l’invention est de fournir une telle méthode d’analyse en temps réel d’un signal sonore permettant de détecter efficacement de tels évènements sonores, y compris dans une ambiance sonore bruyante, en limitant le nombre de détections erronées, dites « faux positifs ». En particulier, un objectif de l’invention est de fournir une telle méthode qui nécessite une puissance de calcul et une capacité de mémoire relativement faibles. Un autre objectif est de fournir une telle méthode de détection qui ne nécessite pas l’utilisation de bases de sons pré-enregistrés. Un autre objectif est de fournir une telle méthode de détection qui puisse être mise en œuvre sans conserver ou transmettre des enregistrements sonores pouvant être considérés comme des données personnelles. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront plus clairement par la suite, sont atteints à l’aide d’un procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore, comprenant les étapes suivantes : une étape de captation d’un signal sonore par au moins un capteur ; une étape de filtrage passe-haut du signal sonore capté, coupant au moins les fréquences inférieures à 100 Hz ; une étape de redressement du signal sonore capté ; une étape de calcul d’une première moyenne mobile du signal filtré et redressé sur une première période de temps glissante, comprise entre 1 ms et 20 ms ; une étape de calcul d’une seconde moyenne mobile du signal redressé sur une seconde période de temps glissante d’une durée comprise entre 100 ms et 10 s, et supérieure à 10 fois la durée de la première période de temps glissante ; une étape de comparaison de la première moyenne mobile avec un seuil ; une étape d’émission d’un signal représentatif d’un événement sonore, en cas de dépassement du seuil par la première moyenne mobile ; le seuil étant variable en fonction de la valeur de la seconde moyenne mobile (LTA), tel que : quand la valeur de la seconde moyenne mobile est inférieure à une valeur V prédéfinie, comprise entre 50 dB et 75 dB, le seuil est compris entre 60 dB et 85 dB, et supérieur à V + 6 dB ; quand la valeur de la seconde moyenne mobile est supérieure à la valeur V prédéfinie, le seuil est compris entre la valeur de la seconde moyenne mobile additionnée de 6 dB et la valeur de la seconde moyenne mobile (LTA) additionnée de 14 dB. Un tel procédé permet avantageusement de détecter efficacement des événements sonores dans une ambiance sonore. Il s’avère très efficace à la fois dans une ambiance peu bruyante, dans laquelle le seuil de détection relativement élevé permet d’éviter les fausses alertes, et dans une ambiance bruyante, dans laquelle le seuil s’adapte au niveau sonore. Avantageusement, le filtrage passe-haut coupe au moins les fréquences inférieures à 500 Hz. Un tel filtrage permet d’éviter de prendre en compte, dans la détection, des sons de basse fréquence très présents sur la voie publique, tels que les sons émis par les véhicules. Selon un mode de réalisation préférentiel, le filtrage est un filtrage passe-bande coupant au moins les fréquences supérieures à 8 kHz. Un tel filtrage permet d’éviter de prendre en compte, dans la détection, des sons de haute fréquence peu pertinents pour la détection des évènements sonores. Selon des modes de réalisation préférentiels, le filtrage passe-bande coupe au moins les fréquences supérieures à 4 kHz, et préférentiellement au moins les fréquences supérieures à 3 kHz. Un tel filtrage coupant les fréquences supérieures à 4 kHz permet avantageusement de focaliser la détection sur les fréquences de la voix humaine. Le filtrage coupant les fréquences supérieures à 4 kHz permet avantageusement de limiter la prise en compte, dans la détection d’évènements sonores, des sons générés par les pleurs de bébés. Selon un mode de réalisation avantageux, la première moyenne mobile et la seconde moyenne mobile (LTA) sont des moyennes quadratiques du signal filtré. Dans un tel cas, le calcul de la moyenne quadratique permet de réaliser en un seul calcul l’étape de redressement du signal sonore et l’étape de calcul de la moyenne. De préférence, la première période de temps glissante a une durée comprise entre 2 et 5 ms. De préférence, la valeur V est comprise entre 60 dB et 70 dB. Il a été observé qu’un tel choix permet de limiter le nombre de fausse alertes. Selon un mode de réalisation avantageux, quand la valeur de la seconde moyenne mobile est inférieure à la valeur V prédéfinie, le seuil S est égal à une valeur constante C, comprise entre 60 dB et 85 dB, et supérieure à V + 6 dB. De préférence, quand la valeur de ladite seconde moyenne mobile est inférieure à ladite valeur V prédéfinie, ledit seuil S est compris entre 70 dB et 80 dB. Selon un mode de réalisation avantageux, quand la valeur de la seconde moyenne mobile est supérieure à la valeur V, le seuil est supérieur à la valeur de la seconde moyenne mobile additionnée de 10 dB. Selon un mode de réalisation avantageux, la valeur du seuil (S) est définie par la relation S = max (C, LTA + k), la valeur de C étant une constante comprise entre 70 dB et 80 dB, et la valeur de k étant une constante comprise entre 6 dB et 14 dB. La présente invention concerne également un dispositif d’analyse en temps réel d’un signal sonore, comprenant un capteur apte à capter un signal sonore, des moyens de calcul et des moyens d’émission d’un signal, ce dispositif étant configuré pour la mise en œuvre du procédé d’analyse décrit ci-dessus. Liste des figures L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante de modes de réalisation préférentiels, donnée à titre de simple exemple figuratif et non limitatif, et accompagnée des figures parmi lesquelles : La FIG. 1 est une représentation schématique des différentes étapes d’un procédé d’analyse d’un signal sonore selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 2 est un graphique montrant la courbe représentative d’un signal sonore pouvant être capté par un capteur tel qu’un microphone. La FIG. 3 est un graphique montrant la courbe représentative de la valeur absolue du signal sonore représenté par la courbe de la FIG. 2 , constituant le signal redressé. La FIG. 4 est un graphique superposant une courbe représentative d’une première moyenne mobile du signal redressé représenté par la courbe de la FIG. 3 , une courbe représentative d’une seconde moyenne mobile du signal redressé représenté par la courbe de la FIG. 3 , et une courbe représentative d’un seuil variable, selon un mode de réalisation de l’invention, en fonction de la seconde moyenne mobile. La FIG. 5 est un graphique représentant les courbes de la FIG. 4 , représentées selon une échelle logarithmique. La FIG. 6 est un graphique montrant la variation du seuil en fonction de la seconde moyenne mobile, selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée de modes de réalisation de l’invention La FIG. 1 représente schématiquement les étapes d’un procédé d’analyse d’un signal sonore selon un mode de réalisation de l’invention. Ces étapes sont de préférence mises en œuvre séquentiellement, de façon répétée à haute cadence, jusqu’à l’identification d’un évènement sonore. De façon courante, elles sont mises en œuvre par un processeur analysant un échantillon temporel des données numériques provenant d’un microphone numérique ou d’un convertisseur analogique/numérique, avant d’analyser l’échantillon temporel suivant. De façon alternative, ces étapes peuvent également être mises en œuvre de façon continue par un circuit électronique analysant les données analogiques provenant d’un microphone. Dans ce procédé d’analyse, une première étape 11 correspond à la captation d’un signal sonore. Ce signal sonore peut correspondre au signal capté par un ou plusieurs capteurs, tels que des microphones, qui peut éventuellement subir des pré-traitements tels qu’une suppression de sa composante continue et une numérisation. Le graphique de la FIG. 2 montre la courbe 21 représentative d’un tel signal sonore capté par un capteur tel qu’un microphone, qui consiste en des oscillations autour d’une valeur neutre 20. Ce signal sonore peut par exemple correspondre aux sons captés sur un lieu public. Sur la FIG. 2 , son amplitude est normalisée de telle façon que les valeurs maximale et minimale du signal correspondent respectivement à 1 et à -1. Ce signal sonore capté par un ou plusieurs microphones subit avantageusement une étape de filtrage 12 en temps réel. Cette étape de filtrage permet avantageusement de supprimer toutes les composantes fréquentielles du signal sonore qui ne doivent pas faire l’objet de l’analyse. Ainsi, le signal sonore subit selon l’invention un filtrage passe-haut coupant au moins les fréquences inférieures à 100 Hz et, de préférence, au moins les fréquences inférieures à 500 Hz. Un tel filtrage permet souvent de réduire fortement le volume sonore du signal filtré, par rapport au volume sonore du signal capté. En effet, dans un environnement bruyant, une grande partie du bruit est constituée de sons de basses fréquences. C’est notamment le cas d’une grande partie des bruits de moteurs et des bruits de roulement des véhicules. Quand le procédé d’analyse selon l’invention est mis en œuvre sur le son capté dans un véhicule, tel qu’un autobus, l’application d’un filtrage passe-haut coupant les fréquences inférieures à 500 Hz permet ainsi, dans certains cas, d’obtenir un signal sonore filtré dans lequel le volume sonore est inférieur de 15 dB par rapport au volume sonore du signal sonore capté. Dans un mode de réalisation préférentiel, le signal sonore subit un filtrage passe-bande qui coupe également les fréquences supérieures à 8 kHz et, de préférence, les fréquences supérieures à 4 kHz. La coupure des hautes fréquences permet également de réduire fortement le volume sonore du signal filtré, par rapport au volume sonore du signal capté. Les fréquences de coupures utilisées pour le filtrage sont choisies de préférence en fonction de la nature des évènements sonores que l’on souhaite détecter. Quand les évènements sonores que l’on souhaite détecter sont causés par des voix humaines, par exemple des éclats de voix, on peut utiliser de préférence un filtre passe-bande coupant les fréquences inférieures à 500 Hz et les fréquences supérieures à 4 kHz. En effet, des signaux sonores provenant de voix humaines ne contiennent pas de fréquences supérieures à 4 kHz. De telles fréquences n’ont donc pas d’utilité pour détecter des éclats de voix. Si on souhaite éviter que les pleurs de bébés ne soient détectés comme des évènements sonores par le procédé d’analyse de l’invention, on peut avantageusement utiliser un filtre passe-bande coupant les fréquences supérieures à 3 kHz et, par exemple, les fréquences inférieures à 500 Hz. Quand, au contraire, les évènements sonores que l’on souhaite détecter sont des bruits de machine, par exemple le bruit d’une perceuse, on peut avantageusement utiliser un filtre passe-bande coupant les fréquences inférieures à 1 kHz et supérieures à 8 kHz. De façon plus générale, les seuils de coupure peuvent, dans des variantes de ce mode de réalisation, être fixés à des valeurs différentes pour s’adapter aux sources sonores causant les événements sonores que doit détecter le dispositif. Ce signal filtré au cours de l'étape de filtrage 12 est ensuite traité, au cours d’une étape de redressement 13, de façon à obtenir un signal redressé. Pour cela, il est par exemple possible de calculer la valeur absolue du signal filtré. Selon un autre mode de réalisation, il est également possible de calculer le carré de la valeur du signal filtré. Ce carré, étant toujours positif, est un signal redressé représentatif du signal filtré. Le graphique de la FIG. 3 montre ainsi la courbe 22 représentative de la valeur absolue du signal sonore représenté par la courbe 21 de la FIG. 2 . Ce signal redressé, représentatif de la pression sonore du signal filtré, est constamment positif par rapport à la valeur neutre 20, et il est possible d’en calculer des valeurs moyennes, communément appelées « enveloppes », représentatives du volume sonore du signal sonore filtré. Dans le mode de réalisation représenté, le signal sonore capté subit dans un premier temps un filtrage, et dans un second temps un redressement. Un tel ordre dans les étapes est avantageux, le filtrage étant souvent plus efficace sur le signal sonore brut que sur le signal sonore redressé. Il est cependant possible également, dans un mode de réalisation alternatif, que le filtrage du signal sonore soit réalisé sur la base du signal redressé. Les évènements sonores, au sens de la présente description, correspondent à une évolution d’un signal sonore qui est inattendu, dans une ambiance sonore donnée. Ces évènements sonores correspondent à une réalité physique, mais la définition de ce qu’est un évènement sonore peut bien sûr varier en fonction des circonstances. A titre d’exemple, la présente invention est particulièrement bien adaptée pour permettre la détection d’évènements sonores tels que des éclats de voix, y compris dans un environnement bruyant. Il est normal que l’ambiance sonore d’un environnement recevant des personnes comprenne des voix humaines. Ces voix peuvent parfois représenter un volume sonore élevé, par exemple quand l’environnement est bruyant, ce qui oblige les personnes à parler plus fort pour se faire entendre de leur interlocuteur. Ces voix ne constituent cependant pas nécessairement des évènements sonores inattendus, méritant d’être signalés. En revanche, dans de tels environnements, on peut parfois entendre des éclats de voix qui correspondent à des bruits violents et soudains, manifestant généralement une émotion vive, de la colère et/ou de l’agressivité. Il est particulièrement utile de détecter de tels évènements sonores, qui sont souvent liés à des agressions. Leur détection peut en effet permettre, par exemple, une focalisation de l’attention de services de surveillance et, éventuellement, l’intervention de services de sécurité. Dans d’autres situations, les évènements sonores que l’on cherche à détecter pourront être de nature différente. Il pourrait par exemple s’agir d’un événement tel qu’une détonation, ou d’un son causé par une machine particulière, telle qu’une perceuse… Pour réaliser la détection des évènements sonores dans le signal sonore, on effectue en temps réel, au cours d’une étape 14, le calcul d’une première moyenne mobile, sur une première période de temps glissante, du signal sonore filtré et redressé. Cette première moyenne mobile est appelée par la suite « moyenne instantanée » du signal filtré et redressé, ou « STA » (acronyme pour l’expression anglaise « Short Term Average »). Elle est de préférence représentative de l’enveloppe du signal redressé, correspondant aux variations instantanées de l’amplitude de la pression sonore. Pour cela, cette moyenne instantanée STA est calculée sur une première période de temps T1 glissante, ou première fenêtre temporelle glissante, d’une durée donnée relativement courte. Le choix de la durée de cette première période de temps T1 peut être variable en fonction du type de d’évènements sonores que l’on cherche à détecter. Quand les évènements sonores que l’on souhaite détecter sont causés par des voix humaines, par exemple des éclats de voix, cette première période de temps T1 est de préférence supérieure à 1 ms, afin d’éviter que la moyenne instantanée STA ne soit représentative de sons très brefs, tels qu’un choc bref sur un microphone. Cette première période de temps T1 est également, de préférence, inférieure à 20 ms, afin que la moyenne instantanée STA soit représentative de sons brefs constituant du langage, tels qu’une interjection. Cette première période de temps T1 est donc préférentiellement comprise entre 1 ms et 20 ms. De préférence, elle est comprise entre 2 ms et 10 ms et, encore préférentiellement, entre 2 ms et 5 ms. Une telle plage de valeurs s’est en effet avérée particulièrement efficace pour détecter, dans un environnement bruyant, un évènement sonore correspondant à un éclat de voix. Ainsi, dans le mode de réalisation de l’invention représenté par les figures, au cours de l’étape 14 du procédé selon le mode de réalisation de l’invention représenté, il est ainsi calculé en temps réel une valeur moyenne STA du signal sonore filtré et redressé, sur une première période de temps T1 de 4 ms venant de s’écouler. Ce calcul de la valeur moyenne STA est de préférence réalisé en temps réel, la valeur de la moyenne à chaque instant étant calculée sur la première période de temps T1 qui précède cet instant. La courbe 23, sur le graphique de la FIG. 4 , représente selon une échelle linéaire l’évolution au cours du temps de la valeur de la moyenne arithmétique instantanée STA représentative de l’enveloppe du signal sonore filtré et redressé représenté par la courbe 22 sur la FIG. 3 . Le graphique de la FIG. 5 représente la même courbe 24 selon une échelle logarithmique. Pour réaliser la détection des évènements sonores dans le signal sonore, on effectue également en temps réel, au cours d’une étape 15, le calcul d’une seconde moyenne mobile, sur une seconde période de temps glissante du signal sonore filtré et redressé. Cette seconde moyenne mobile est appelée par la suite « moyenne longue » du signal sonore filtré et redressé, ou « LTA » (acronyme pour l’expression anglaise « Long Term Average »). Elle constitue avantageusement une variable représentative de l’ambiance sonore sur une seconde période de temps T2 glissante, ou seconde fenêtre temporelle, d’une durée donnée relativement longue, du signal sonore à analyser. Cette seconde période de temps T2 est choisie pour être sensiblement plus longue que la première période de temps T1. De façon générale, la durée de cette seconde période T2 est ainsi supérieure à 10 fois la durée de la première période T1. De préférence, la durée de cette seconde période de temps T2 est comprise entre 100 ms et 10 s. Ainsi, au cours d’une étape 15 du procédé selon le mode de réalisation de l’invention représenté, il est calculé en temps réel une moyenne longue LTA du signal traité, et donc de la valeur absolue du signal sonore filtré, sur une seconde période de temps T2, venant de s’écouler, d’une durée de 1 s. Une telle période de temps permet à la valeur moyenne d’être représentative d’une ambiance sonore à un moment donné. Il est cependant possible de choisir cette seconde période de temps T2 entre 100 ms et 10 s . Ce calcul de la moyenne longue LTA est de préférence réalisé en temps réel, la valeur de la moyenne à chaque instant étant calculée sur la période de temps T2 qui précède cet instant. La courbe 24, sur le graphique de la FIG. 4 , représente selon une échelle linéaire l’évolution au cours du temps de la valeur de cette moyenne longue LTA calculée sur la base du signal sonore filtré redressé représenté par la courbe 22 sur la FIG. 3 . Le graphique de la FIG. 5 représente la même courbe 24 selon une échelle logarithmique. Comme le montrent les courbes 23 et 24, la moyenne longue LTA est peu sensible aux variations rapides de l’amplitude du signal sonore. Au contraire, la moyenne instantanée STA suit l’enveloppe du signal sonore. Le calcul des valeurs des moyennes instantanées STA et longues LTA peut être réalisé de plusieurs façons connues en elles-mêmes de l’homme du métier. Ces moyennes peuvent par exemple être des moyennes arithmétiques, des moyennes quadratiques, ou des moyennes harmoniques. Dans des modes de réalisation particuliers, ces moyennes peuvent être pondérées, par exemple pour donner plus d’importance aux valeurs plus récentes, dans la période de temps T1 ou T2. Dans un mode de réalisation avantageux, on utilise une moyenne quadratique. Une telle moyenne donne plus d’importance aux valeurs des sons les plus élevées, ces sons étant particulièrement importants pour la détection d’évènements sonores. L’utilisation de la moyenne quadratique est par ailleurs cohérente avec la définition du niveau sonore en décibels. Il est à noter que le calcul de la moyenne quadratique suppose la mise au carré du signal sonore. Le calcul d’une tel moyenne quadratique sur le signal sonore filtré, mais non redressé, permet de réaliser en même temps l’étape de redressement du signal sonore et l’étape de calcul de la moyenne. Dans un autre mode de réalisation particulièrement avantageux, l’étape de redressement du signal est réalisée en calculant le carré de la valeur du signal filtré, et l’étape de calcul de la moyenne est effectuée en calculant une moyenne arithmétique. Une telle moyenne arithmétique, portant sur des valeurs précédemment mises au carré, est représentative d’une moyenne quadratique. Ainsi, si le signal sonore filtré est un signal numérique, la moyenne instantanée STA, ou respectivement la moyenne longue LTA, peut correspondre à la moyenne arithmétique, ou de préférence quadratique, des valeurs absolues de ce signal sonore filtré au cours de la première période de temps T1, ou respectivement de la seconde période de temps T2. La moyenne instantanée STA, ou respectivement la moyenne longue LTA, peut également être obtenue par un filtre passe-bas du signal filtré et redressé, dont la constante de temps correspond à la période de temps T1, ou respectivement à la seconde période de temps T2. Il est à noter que la mise en œuvre de l’invention ne suppose pas nécessairement que la moyenne instantanée STA et la moyenne longue LTA soient calculées par les mêmes méthodes de calcul. Il est possible de détecter en temps réel un évènement sonore correspondant à une augmentation soudaine et brusque de l’amplitude du signal sonore, en analysant l’évolution de la moyenne instantanée STA. Pour identifier de telles augmentations soudaines et brusques de l’amplitude du signal sonore, représentatives des évènements sonores qu’on souhaite détecter, on compare en temps réel, au cours d’une étape 17, la moyenne instantanée STA à un seuil S. On considère ainsi que, si la valeur de la moyenne instantanée STA, représentative de l’enveloppe du signal sonore STA, dépasse le seuil S, c’est que l’environnement sonore a subi une évolution imprévisible caractéristique d’un évènement sonore. Dans un tel cas, le procédé d’analyse s’interrompt, après une étape 18 d’émission d’un signal de détection d’un évènement sonore dans le signal sonore. Selon l’invention, le seuil S, que doit dépasser la moyenne instantanée STA pour déclencher l’étape 18 d’émission d’un signal de détection d’un évènement sonore, n’est pas un seuil fixe, mais présente une valeur variable qui est elle-même déterminée, au cours d’une étape 16, en fonction de la moyenne longue LTA. La FIG. 6 montre ainsi la courbe de l’évolution du seuil S en fonction de la moyenne longue LTA, dans un mode de réalisation préféré de l’invention. Comme le montre cette figure, en dessous d’une valeur donnée V de LTA, qui est prédéfinie et comprise entre 50 dB et 75 dB, le seuil S est compris entre 60 dB et 85 dB, et supérieur à V + 6 dB. Sur la FIG. 6 , la zone hachurée 61, pour les valeurs de LTA inférieures à V = 64 dB, représente les valeurs que peut prendre le seuil S. De préférence, en dessous de cette valeur V, le seuil S est égal à une valeur constante C, comprise entre 60 dB et 85 dB, et supérieure à V + 6 dB. Ainsi, dans le mode de réalisation représenté, le seuil S est égal à une valeur constante C = 74 dB, tant que la valeur de LTA est inférieure à V = 64 dB. Cette valeur est représentée par la portion de courbe 62 sur la FIG. 6 . Sur les figures 4 et 5, la courbe 25 représente le seuil S, respectivement selon une échelle linéaire et selon une échelle logarithmique. Quand la valeur de LTA reste inférieure à une valeur V = 64 dB, c’est-à-dire avant le point 241 marqué sur la courbe 24 de LTA, le seuil S reste constant et égal à C = 74 dB, ce qui correspond au segment rectiligne 251 de la courbe 25, avant le point 252. Ainsi, quand la valeur de LTA est minimale ou faible, ce qui correspond à une situation de silence ou de très faible bruit ambiant, le seuil S devant être franchi par STA pour qu’un événement sonore soit détecté est constant et relativement élevé. Un tel seuil élevé permet avantageusement d’éviter que, dans un environnement silencieux ou quasi silencieux, le moindre son, même de faible intensité, soit détecté comme une anomalie de l’environnement sonore. Cela permet donc d’éviter de nombreuses fausses alertes. En revanche, tous les dépassements par STA du seuil de 74 dB sont considérés comme des événements sonores. Cette valeur constante C est de préférence choisie à l’installation du dispositif de détection, en fonction de la distance entre ce dispositif de détection et les sources de bruit prévisibles. A titre d’exemple, on pourra avantageusement fixer cette valeur constante C à 80 dB si cette distance est de 1 m, et la diminuer de 6 dB à chaque fois que cette distance double. Cette valeur constante C pourra ainsi être de 74 dB si la distance est de 2 m, de 68 dB si la distance est de 4 m, et ainsi de suite. Quand la valeur de LTA est supérieure à la valeur V prédéfinie, le seuil S présente une valeur augmentant avec LTA, et supérieure à LTA. Avantageusement, quand la valeur de LTA est supérieure à la valeur V prédéfinie, le seuil S est défini par la relation S = LTA + k, avec 6 dB Sur la FIG. 6 , la zone hachurée 63, pour les valeurs de LTA supérieures à V = 64 dB, représente les valeurs que peut prendre le seuil S. Ainsi, dans le mode de réalisation représenté, quand la valeur de LTA est supérieure à V = 64 dB, le seuil S est égal à LTA + k, avec k =10 dB. Cette valeur est représentée par la portion de courbe 64 sur la FIG. 6 . Ainsi, sur les figures 4 et 5, quand la valeur de LTA devient supérieure à une valeur V = 64 dB, c’est-à-dire après le point 241 marqué sur la courbe 24 de LTA, le seuil S représenté par le segment 253 de la courbe 25 est égal à LTA + 10 dB. Une telle définition du seuil S permet, quand l’ambiance sonore est considérée comme bruyante (la valeur de LTA étant supérieure à 64 dB), que les dépassements par STA d’une valeur de LTA + 10 dB soient considérés comme des événements sonores du signal sonore. Ainsi, quand la valeur de LTA est forte, ce qui correspond à un environnement sonore bruyant, le seuil prédéterminé S devant être franchi par STA pour qu’un événement sonore soit détecté est supérieur à LTA mais relativement proche de LTA. Ce seuil proche de LTA permet ainsi, avantageusement, de détecter une discontinuité dans le signal sonore quand un évènement sonore dépasse le bruit moyen, même si ce dépassement est, en proportion, relativement faible. Dans le mode de réalisation représenté, on peut donc considérer qu’il y a une discontinuité dans le signal sonore quand STA > max (C, LTA + k 1 ), avec k 1 une constante qui, dans le mode de réalisation représenté, est égal à 10 dB. Dans la situation représentée par les graphiques des figures 4 et 5, un tel dépassement intervient huit fois, au moment où la valeur de LTA forme les pics 331 à 338. Les différentes valeurs définies ci-dessus sont exprimées en dB, ce qui correspond à l’échelle logarithmique couramment utilisée pour mesurer des niveaux sonores. La FIG. 5 représente les valeurs selon cette échelle. Bien évidemment, ces mêmes valeurs peuvent également être exprimées de façon linéaire. Les figures 1 à 4 les représentent selon cette échelle linéaire. Selon une échelle linéaire, on peut considérer, dans le mode de réalisation représenté ci-dessus, qu’il y a une discontinuité dans le signal sonore quand STA > max (10 C , k 2 x LTA), avec k 2 une constante qui, dans le mode de réalisation représenté, est environ égale à 3. Quand au cours de l’étape 17, la moyenne instantanée STA est mesurée comme inférieure au seuil S, le procédé selon l’invention se poursuit sans qu’il y ait d’identification d’un évènement sonore. Quand au contraire la moyenne instantanée STA est mesurée comme supérieure au seuil S, un événement sonore est identifié, au cours d’une étape 18. Cette étape peut par exemple correspondre à l’émission d’un signal informatique signalant l’événement sonore, ou au déclenchement d’une alarme. Dans un mode de réalisation préférentiel, la première identification d’un événement sonore interrompt le procédé d’analyse en temps réel selon l’invention. Un autre procédé d’analyse peut alors être mis en œuvre, par exemple pour identifier plus précisément la nature de l’évènement sonore, avant que le procédé d’analyse en temps réel selon l’invention ne reprenne. Dans un tel cas, dans la situation représentée par les graphiques des figures 4 et 5, le procédé d’identification serait interrompu dès le pic 231 de la valeur de STA. Il est également possible, dans d’autres modes de réalisation, que le procédé d’analyse en temps réel selon l’invention se poursuive malgré l’identification d’un événement sonore. Il peut dans ce cas, dans la situation représentée par les graphiques des figures 4 et 5, identifier un évènement sonore au moment de chaque pic 231 à 238 de la valeur de STA. Il est encore possible, dans encore d’autres modes de réalisation, que le procédé d’analyse en temps réel se poursuive malgré l’identification d’un événement sonore, dans une version spécifique. Il est par exemple possible que l’indentification d’un événement sonore entraine un blocage de la valeur du seuil S, pendant une durée limitée, par exemple de 3 s. Un tel blocage permet de détecter une succession d’évènements sonores se suivant, sans que l’élévation de la valeur de LTA, due aux premiers évènements sonores, n’entraine une élévation du seuil S rendant difficile la détection des évènements suivants. Procédé d’analyse en temps réel d’un signal sonore, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape (11) de captation d’un signal sonore par au moins un capteur ; une étape (12) de filtrage passe-haut du signal sonore capté, coupant au moins les fréquences inférieures à 100 Hz ; une étape (13) de redressement du signal sonore capté ; une étape (14) de calcul d’une première moyenne mobile (STA) du signal filtré et redressé sur une première période de temps glissante, comprise entre 1 ms et 20 ms ; une étape (15) de calcul d’une seconde moyenne mobile (LTA) du signal redressé sur une seconde période de temps glissante d’une durée comprise entre 100 ms et 10 s, et supérieure à 10 fois la durée de ladite première période de temps glissante ; une étape (17) de comparaison de la première moyenne mobile (STA) avec un seuil (S) ; une étape (18) d’émission d’un signal représentatif d’un événement sonore, en cas de dépassement dudit seuil (S) par ladite première moyenne mobile (STA) ; ledit seuil (S) étant variable en fonction de la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA), tel que : quand la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) est inférieure à une valeur V prédéfinie, comprise entre 50 dB et 75 dB, ledit seuil (S) est compris entre 60 dB et 85 dB, et supérieur à V + 6 dB ; quand la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) est supérieure à ladite valeur V prédéfinie, ledit seuil (S) est compris entre la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) additionnée de 6 dB et la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) additionnée de 14 dB. Procédé d’analyse selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit filtrage passe-haut coupe au moins les fréquences inférieures à 500 Hz. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit filtrage est un filtrage passe-bande coupant au moins les fréquences supérieures à 8 kHz. Procédé d’analyse selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit filtrage passe-bande coupe au moins les fréquences supérieures à 4 kHz, et préférentiellement au moins les fréquences supérieures à 3 kHz. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite première moyenne mobile (STA) et ladite seconde moyenne mobile (LTA) sont des moyennes quadratiques dudit signal filtré. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite première période de temps glissante a une durée comprise entre 2 et 5 ms. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite valeur V est comprise entre 60 dB et 70 dB. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, quand la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) est inférieure à ladite valeur V prédéfinie, le seuil S est égal à une valeur constante C, comprise entre 60 dB et 85 dB, et supérieure à V + 6 dB. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, quand la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) est inférieure à ladite valeur V prédéfinie, ledit seuil S est compris entre 70 dB et 80 dB. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, quand la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) est supérieure à ladite valeur V, ledit seuil (S) est supérieur à la valeur de ladite seconde moyenne mobile (LTA) additionnée de 10 dB. Procédé d’analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la valeur dudit seuil (S) est définie par la relation S = max (C, LTA + k), la valeur de C étant une constante comprise entre 70 dB et 80 dB, et la valeur de k étant une constante comprise entre 6 dB et 14 dB. Dispositif d’analyse en temps réel d’un signal sonore, comprenant un capteur apte à capter un signal sonore, des moyens de calcul et des moyens d’émission d’un signal, caractérisé en ce qu’il est configuré pour la mise en œuvre du procédé d’analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes.