FR 3160039 A1 20250912 FR 2402190 A 20240305 Synthétiseur vocal , procédé de synthèse vocale et programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un synthétiseur vocal (10) comprenant : - un module de projection (12) configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel, des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un générateur (14) de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones, un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée; - un synthétiseur vocal (16) configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres d’entrée projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable, et - dudit signal représentatif des harmoniques du signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et fourni par ledit générateur. Figure : Figure 1 Synthétiseur vocal, procédé de synthèse vocale et programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un synthétiseur vocal présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal. La présente invention concerne également un procédé de synthèse vocale mis en œuvre par ledit synthétiseur vocal. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont mises en œuvre par ledit synthétiseur vocal, mettent en œuvre un tel procédé. L’invention concerne le domaine du vocodage, de la synthèse vocale et de la transmission de la voix. Par la suite, selon la présente invention « vocodage » et par extension le dispositif correspondant « synthétiseur vocal » est associé à la contraction des mots anglais Voice Coding respectivement Voice coder , autrement dit le codage vocal par un dispositif électronique de traitement du signal sonore, correspondant sensiblement à un procédé selon lequel, à partir d’une décomposition en propriétés importantes (e.g. principales composantes spectrales) d’une voix en entrée ou d’un autre son, synthétise en sortie une voix synthétique associée. Ces dernières années des solutions de vocodage comprenant des capacités d’intelligence artificielle IA ont été proposées. Toutefois, de telles solutions sont généralement très gourmandes en paramètres d’entrée, requérant par exemple en entrée un nombre de l’ordre de quatre-vingt fréquences Mel pour fournir une synthèse vocale. De plus, de telles solutions IA ne sont généralement pas pensées pour permettre une mise en œuvre en temps réel, privilégiant un fonctionnement adapté à des usages de type transformation du texte en discours (de l’anglais text-to-speech ) ou assistants vocaux. Par ailleurs, le nombre de paramètres généralement associés à la mise en œuvre de telles solutions IA, de l’ordre de la dizaine de millions de paramètres, réduit les possibilités d’implémentations dans du matériel embarqué avec de fortes contraintes de mémoire et de capacité de calculs. Dans les synthétiseurs vocaux numériques à bas débit classiques, les paramètres d’entrée sont souvent limités en nombre et compressés de sorte à utiliser le moins de débit possible, cependant une telle diminution du nombre de paramètres d’entrée exploités par le synthétiseur vocal s’accompagne généralement d’une dégradation de la qualité de la synthèse vocale. Ainsi, les solutions bas débit classiques souffrent généralement d’une détérioration de la voix synthétisée assez importante, ces solutions bas débit classiques ne pouvant compenser le manque d’information par des informations a priori , comme c’est le cas pour les solutions IA précitées. Par exemple, pour ces solutions bas débit classiques, diminuer le nombre de fréquences d’entrée entraine une détérioration des composantes hautes fréquences, et sans mécanisme de compensation, les synthétiseur vocaux classiques bas débit fournissent souvent une voix très robotique. Pour résumer, actuellement, la baisse du nombre de paramètres d’entrée s’accompagne donc systématiquement par une baisse de la qualité de synthèse vocale, et les synthétiseur vocaux bas débit classiques ne peuvent compenser la perte d’information liée à la diminution du nombre de paramètres, tandis que les synthétiseur vocaux IA compensent la perte d’informations mais sont souvent caractérisés par de lourd calculs numériques, ainsi que par un nombre important de paramètres de mis en œuvre, ces propriétés étant inhérentes au fait que les synthétiseur vocaux IA apprennent une distribution a priori pour compenser les zones sans informations. Le but de l’invention est alors de proposer un synthétiseur vocal propre à synthétiser une voix humaine de qualité suffisante pour de la communication vocale tout en exploitant un très petit nombre de paramètres en entrée. A cet effet, l’invention a pour objet un synthétiseur vocal présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal comprenant au moins : - un module de projection configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel, des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un générateur de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones, un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - un synthétiseur vocal configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres d’entrée projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques du signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et fourni par ledit générateur. Un tel synthétiseur vocal est avantageux car contrairement aux architectures source-filtre (de l’anglais source-filter ) neuronaux de la littérature, l’utilisation de réseaux de neurones récurrents monodirectionnels compatibles avec une utilisation temps réel, c’est-à-dire avec une latence inférieure à 50ms. En outre, le synthétiseur vocal selon la présente invention est configuré pour fournir une solution de synthèse vocale frugale, car il est basé sur une architecture peu gourmande en données. En effet, le modèle source-filtre est certes un modèle classique de décomposition de la voix en composantes source et filtre(s), toutefois l’utilisation de ce modèle, dopée aux réseaux de neurones « modernes » récurrents monodirectionnels (i.e. propres à restituer la causalité) permet d’offrir un cadre propice à la modélisation de la voix. Un tel « dopage par intelligence artificielle » entraine une meilleure reconstruction de la voix avec un coût en mémoire et en calcul moindre. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le synthétiseur vocal comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - ledit signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine est une somme pondérée du signal correspondant au pitch de ladite voix humaine et de ses harmoniques, ladite pondération étant apprise au préalable par ledit deuxième réseau de neurones ; - un bruit blanc est ajouté à ladite somme pondérée ; - lesdits paramètres d’entrée caractérisant ledit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine sont des paramètres fréquentiels correspondant à l’un des éléments appartenant au groupe comprenant au moins : - un spectre de Fourier dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - un cepstre défini par des coefficients cepstraux fréquence Mel calculés par une transformée en cosinus discrète appliquée au spectre de puissance dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - la transformée Q constante dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - le synthétiseur comprend en outre un module d’entrainement adverse comprenant deux discriminateurs configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs étant entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal, ledit synthétiseur vocal étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs ; - l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences ; - le synthétiseur comprend en outre : - un module de reconstitution configuré pour reconstituer des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou - un module d’extension de bande configuré pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle dudit signal sonore d’entrée. - au moins un desdits réseaux de neurones dudit synthétiseur vocal est également configuré pour extraire les biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ledit signal sonore d’entrée. L’invention concerne également un procédé de synthèse vocale mis en œuvre par un tel synthétiseur vocal présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - projection, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel dudit synthétiseur vocal, des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - génération, via un deuxième réseau de neurones dudit synthétiseur vocal, d’un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - synthèse vocale, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, d’une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres d’entrée projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques du signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et fourni par ledit générateur. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un synthétiseur vocal, mettent en œuvre un procédé de synthèse vocale, tel que défini ci-dessus. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est une représentation schématique générale d’un synthétiseur vocal selon la présente invention ; FIG. 2 la FIG. 2 illustre l’utilisation du synthétiseur vocal de la FIG. 1 ; FIG. 3 la FIG. 3 illustre un exemple d’architecture du synthétiseur vocal de la FIG. 1 ; FIG. 4 la FIG. 4 illustre la mise en œuvre d’un module optionnel du synthétiseur vocal de la FIG. 1 lors de sa phase d’entrainement ; points d’intérêt de ladite zone géographique FIG. 5 ] la FIG. 5 est un organigramme d’un procédé de synthèse vocale mis en œuvre par le synthétiseur vocal de la FIG. 1 selon un mode de réalisation. Dans la suite de la description, l’expression « sensiblement égal à » s’entend comme une relation d’égalité à plus ou moins 10%, c’est-à-dire avec une variation d’au plus 10%, de préférence encore comme une relation d’égalité à plus ou moins 5%, c’est-à-dire avec une variation d’au plus 5%. De plus, par la suite, on considère qu’un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Une couche de neurones entièrement connectée est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». Le dispositif 10 électronique de traitement du signal sonore, également appelé par la suite synthétiseur vocal, est illustré sur la FIG. 1 . Comme cela est visible sur cette FIG. 1 , le synthétiseur vocal 10 comprend un module de projection 12 configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 , des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine, dans un espace latent (de l’anglais embedding ) de dimension paramétrable. Un tel module de projection 12 est également appelé encodeur, et est donc propre à « plonger » les paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine dans un espace latent (i.e. un espace vectoriel) de dimension paramétrable, par exemple de taille égale à 128 (i.e. pouvant comprendre 128 composantes). Le réseau de neurones RN 1 , préalablement entrainé comme on le verra par la suite, prend en charge la projection non linéaire desdits paramètres d’entrée dans l’espace latent contenant potentiellement plus d’information que les paramètres d’entrée puisque des relations temporelles peuvent y être incorporées grâce à la nature récurrente et monodirectionnelle du réseau de neurones RN 1 . Les paramètres d’entrée propres à être pris en charge par ledit module de projection 12 sont des paramètres qui caractérisent ledit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et correspondent notamment à des paramètres fréquentiels correspondant à l’un des éléments appartenant au groupe comprenant au moins : - un spectre de Fourier dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - un cepstre défini par des coefficients cepstraux fréquence Mel calculés par une transformée en cosinus discrète appliquée au spectre de puissance dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - la transformée Q constante CQT (de l’anglais constant-Q transform ) dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine - etc. Comme illustré par la FIG. 1 , le synthétiseur vocal 10 comprend en outre un générateur 14 de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones RN 2 , un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine. En complément facultatif, un tel générateur de signal harmonique 14 est configuré pour générer ledit signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine qui est une somme pondérée du signal correspondant au pitch de ladite voix humaine et de ses harmoniques, ladite pondération étant apprise au préalable par ledit deuxième réseau de neurones. Selon une variante de ce complément facultatif, un bruit blanc est ajouté à ladite somme pondérée. Autrement dit, ledit générateur de signal harmonique 14 est configuré pour produire un signal composé d’un signal sinusoïdal au pitch de la voix et de ses harmoniques. Le signal en sortie de ce générateur 14 est une somme pondérée du pitch de la voix et de ses harmoniques. La pondération est apprise par le deuxième réseau de neurones RN 2 lors d’une phase d’entrainement préalable. Un bruit blanc est ajouté à ce signal harmonique pour servir de base aux composantes stochastiques de la voix. Les trames non-voisées ou ne contenant pas de voix ne sont composées que d’un bruit blanc sans composante harmonique. Selon une architecture de synthétiseur vocal selon le modèle connu « source-filtre », la sortie générée par le générateur de signal harmonique 14 joue le rôle de la partie « source » de cette architecture « source-filtre ». Comme illustré par la FIG. 1 , le synthétiseur vocal 10 comprend en outre un synthétiseur vocal 16 configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 , une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres d’entrée projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection 12, et - dudit signal représentatif des harmoniques du signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et fourni par ledit générateur 14. Un tel synthétiseur vocal 16 est également appelé décodeur, et comme les éléments précédents 12 et 14 du synthétiseur vocal 10 est également basé sur une architecture de réseau de neurone récurrent. Un tel synthétiseur vocal 16 a donc pour entrées la sortie du modèle de projection 12 et la sortie du générateur de signal harmonique 14. Le modèle de projection 12 et le générateur de signal harmonique 14 sont propres à fonctionner en parallèle ou successivement selon un ordre quelconque, du moment que la sortie du modèle de projection 12 et la sortie du générateur de signal harmonique 14 associées à une même trame du signal sonore d’entrée sont traitées simultanément par ledit synthétiseur vocal 16. Selon une architecture de synthétiseur vocal selon le modèle connu « source-filtre », le synthétiseur vocal 16 joue le rôle de la partie « filtre » de cette architecture « source-filtre ». Ainsi, contrairement aux architectures source-filtre neuronales selon l’état de la technique actuel, l’utilisation de réseaux de neurones récurrents monodirectionnels proposé selon la présente invention permet de fonctionner en temps réel. Par exemple, le synthétiseur vocal 10 selon la présente invention est propre à fonctionner avec une signal sonore d’entrée décomposé au préalable en trames de 40ms avec une zone tampon d’anticipation (de l’anglais look ahead ) de 40ms, essentiellement due à l’extraction des paramètres spectraux en entrée du module de projection 12 (i.e. de l’encodeur). En complément facultatif, tel que représenté en pointillés, ledit synthétiseur vocal 10 comprend en outre un module 18 d’entrainement adverse comprenant deux discriminateurs D 1 et D 2 configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal 10 lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs D 1 et D 2 étant entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal 10, ledit synthétiseur vocal 10 étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs D 1 et D 2 . Il est à noter qu’une fois la phase d’apprentissage effectuée, un tel module d’entrainement adverse 18 n’est plus utilisé lors de la phase d’inférence utilisant le synthétiseur vocal 10 ainsi entrainé au préalable de manière adverse. Selon une variante avantageuse de ce complément facultatif, l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences. Autrement dit, les deux discriminateurs D 1 et D 2 sont entrainés en même temps que le synthétiseur vocal 10 à différencier les signaux réels des signaux synthétisés par le synthétiseur vocal 10 en créant un jeu à somme nulle où les discriminateurs D 1 et D 2 essaient de différentier les signaux créés par le synthétiseur vocal 10 des signaux originaux et où le synthétiseur vocal 10 est entrainé pour duper les deux discriminateurs D 1 et D 2 . Un tel jeu à somme nulle permet d’équilibrer le synthétiseur vocal résultant dudit entrainement adverse, et l’utilisation de deux discriminateurs, sensibles à des informations basses et hautes fréquences, permet au synthétiseur vocal 10 de corriger ses défauts sur des plages de fréquences étendues, et est particulièrement efficace pour enlever les artefacts métalliques de la voix synthétisée via le synthétiseur vocal 10. Par exemple, les deux discriminateurs correspondent aux discriminateurs D 1 et D 2 décrits dans l’article de J.Kong et al intitulé « HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis » NeurIPS 2020, mais appliqués dans un autre contexte, sans mise en œuvre combinée d’une architecture de synthétiseur vocal selon un modèle source-filtre, et du jeu à somme nulle selon la présente invention où lesdits discriminateurs D 1 et D 2 sont entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal 10, ledit synthétiseur vocal 10 étant entraîné à duper lesdits discriminateurs D 1 et D 2 . L’entrainement adversaire mis en œuvre via ledit module optionnel d’entrainement adverse 18 est davantage décrit par la suite en relation avec la FIG. 4 . Un tel module facultatif d’entrainement adverse 18 permet donc d’améliorer la qualité de synthèse. En complément facultatif, ledit synthétiseur vocal 10 comprend en outre un module 20 de reconstitution configuré pour reconstituer (de l’anglais inpainting ) des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou un module d’extension de bande 22 configuré pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle dudit signal sonore d’entrée. Le module optionnel 20 de reconstitution permet d’améliorer la transmission globale du signal synthétisé via ledit synthétiseur vocal 10 en compensant les microcoupures qui surviendraient sans sa mise en œuvre du fait de trame(s) manquante(s), tandis que le module optionnel d’extension de bande 22 permet d’augmenter la fréquence d’échantillonnage en sortie. En complément facultatif, au moins un desdits réseaux de neurones dudit synthétiseur vocal 10, par exemple le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 du module de projection 12 ou encore le deuxième réseau de neurones RN 2 , est également configuré pour extraire les biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ledit signal sonore d’entrée, après avoir été préalablement entrainé à cette finalité de manière supervisée. En variante non représentée, le synthétiseur vocal 10 est également propre à comprendre optionnellement autre réseau de neurones dédié à l’extraction biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ledit signal sonore d’entrée après avoir été préalablement entrainé à cette finalité de manière supervisée. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le synthétiseur vocal 10 comprend une unité de traitement d’informations 26 formée par exemple d’une mémoire 28 et d’un processeur 30 associé à la mémoire 28. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module de projection 12, le générateur 14 et le synthétiseur vocal 16, ainsi qu’en complément facultatif le module d’entrainement adverse 18, le module de reconstitution 20 et le module d’extension de bande 22, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur 30. La mémoire 28 du synthétiseur vocal 10 est alors apte à stocker un logiciel de projection, un logiciel de génération de signal harmonique, et un logiciel de synthèse vocale, ainsi qu’en complément facultatif un logiciel d’entrainement adverse, un logiciel de reconstitution et un logiciel d’extension de bande. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de projection, le logiciel de génération de signal harmonique, et le logiciel de synthèse vocale, ainsi qu’en complément facultatif le logiciel d’entrainement adverse, le logiciel de reconstitution, le logiciel d’extension de bande. En variante non représentée, le module de projection 12, le générateur 14 et le synthétiseur vocal 16, ainsi qu’en complément facultatif le module d’entrainement adverse 18, le module de reconstitution 20 et le module d’extension de bande 22, 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 ). Lorsque le synthétiseur vocal 10 est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des 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 FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. La FIG. 2 illustre l’utilisation 32 du synthétiseur vocal de la FIG. 1 . Selon cette utilisation, un locuteur 34 produit un signal sonore 36 comprenant sa propre voix. Un tel signal sonore 36 est au préalable décomposé au moyen d’un outil de décomposition connu en paramètres d’entrée 38 le caractérisant. Ces paramètres d’entrée 38 sont notamment des paramètres fréquentiels correspondant à l’un des éléments appartenant au groupe comprenant au moins : - un spectre de Fourier dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - un cepstre défini par des coefficients cepstraux fréquence Mel calculés par une transformée en cosinus discrète appliquée au spectre de puissance dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - la transformée Q constante dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine. Ces paramètres d’entrée 38 sont fournis en entrée du module de projection 40 (correspondant au module de projection 12 de la FIG. 2 ) qui comprend le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 configuré pour lesdits paramètres d’entrée dans un espace latent de dimension paramétrable. En parallèle, ledit signal sonore d’entrée 36 comprenant ladite voix humaine est fourni en entrée du générateur 42 de signal harmonique (correspondant au générateur 14 de la FIG. 1 ), ledit générateur 42 fournissant en sortie un signal 44 représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine. Ledit signal 44 représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ainsi que le résultat fourni par le module de projection 40 sont associé à la même trame du signal sonore d’entrée 36 et fournis simultanément en entrée du synthétiseur vocal 46 configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 , une voix encodée 48 associée à ladite voix humaine du signal sonore d’entrée 36. La FIG. 3 illustre un exemple 50 d’architecture du synthétiseur vocal de la FIG. 1 . Selon cet exemple 50, le synthétiseur vocal reçoit en entrée le signal sonore 52 comprenant une voie humaine. Comme illustré par l’exemple d’architecture 50, le module de projection 12 comprend optionnellement tout d’abord un module 54 propre à extraire les paramètres qui caractérisent ledit signal sonore d’entrée 52 comprenant ladite voix humaine et correspondent notamment à des paramètres fréquentiels. Selon l’exemple 50 de la FIG. 3 ces paramètres correspondent au cepstre défini par des coefficients cepstraux fréquence Mel MFCC (de l’anglais Mel-Frequency Cepstral Coefficients ) calculés par une transformée en cosinus discrète appliquée au spectre de puissance dudit signal sonore d’entrée 52 comprenant ladite voix humaine. Le module de projection 12 comprend en outre le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 configuré pour projeter ces coefficients MFCC dans un espace latent de dimension paramétrable, par exemple de dimension 128 (i.e. pouvant comprendre 128 composantes). Comme illustré par l’exemple 50 de la FIG. 3 , le premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 comprend successivement une couche de normalisation LN (de l’anglais Layer-norm ), suivie de trois couches denses, d’une unité récurrente à porte GRU (de l’anglais Gate Recurrent Unit ) et d’une couche dense, de sorte à fournir en sortie la projection Z desdits paramètres MFCC dans l’espace latent de dimension paramétrable. A titre de variante à l’unité GRU, une couche avec mémoire longue à court terme type LSTM (de l’anglais Long Short Term Memory ) ou encore plus classiquement une couche récurrente RNN (de l’anglais Recurrent Neural Network ) est utilisée. A noter que selon une autre option de mise en œuvre, non représentée, le module de projection 12 ne comprend pas le module 54 propre à extraire les paramètres qui caractérisent ledit signal sonore d’entrée 52 mais reçoit directement ces paramètres, déterminés en dehors du synthétiseur vocal, en entrée du réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 1 . De plus, comme illustré par l’exemple d’architecture 50, le générateur 14 de signal harmonique comprend optionnellement tout d’abord un module 56 propre à extraire le pitch du signal sonore d’entrée 52. Le générateur 14 de signal harmonique comprend en outre un deuxième réseau de neurones RN 2 comprenant notamment une couche Sin Gen, configurée pour générer un signal sinusoïdal au pitch de la voix, suivie d’une couche dense de sorte que le signal produit par le générateur 14 est un signal composé d’un signal sinusoïdal au pitch de la voix et de ses harmoniques, ce signal correspondant à une somme pondérée E du pitch de la voix et de ses harmoniques. La pondération est apprise par le deuxième réseau de neurones RN 2 lors d’une phase d’entrainement préalable. La sortie générée E par le générateur de signal harmonique 14 joue le rôle de la partie « source » de cette architecture « source-filtre ». Le modèle de projection 12 et le générateur de signal harmonique 14 sont propres à fonctionner en parallèle ou successivement selon un ordre quelconque, du moment que la sortie Z du modèle de projection 12 et la sortie E du générateur de signal harmonique 14 associées à une même trame du signal sonore d’entrée sont fournies en entrée et traitées simultanément par ledit synthétiseur vocal 16. A partir desdites entrée Z et E, le synthétiseur vocal 16, via son troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 , est configuré pour synthétiser une voix encodée associée à ladite voix humaine dudit signal d’entrée 52. Plus précisément, le synthétiseur vocal 16 joue le rôle de la partie « filtre » de cette architecture « source-filtre » du synthétiseur vocal selon la présente invention. Selon l’exemple 50 de la FIG. 3 , le troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 du synthétiseur vocal 16 comprend successivement une première couche dense correspondant notamment à un perceptron classique et ayant uniquement pour entrée, l’entrée E. Cette première couche dense du troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 est suivie de deux unités de filtrage F 1 et F 2 (de l’anglais Filter Unit ) successives. La première unité de filtrage F 1 reçoit deux entrées à savoir à la fois la sortie Z du modèle de projection 12 et la sortie de la première couche dense, tandis que la deuxième unité de filtrage F 2 , placée à la suite de la première unité de filtrage F 1 , reçoit également deux entrées à savoir à la fois la sortie Z du modèle de projection 12 et la sortie de la première unité de filtrage F 1 . Ces deux unités de filtrage F 1 et F 2 présentent une structure identique tel qu’illustré au niveau du zoom 57 à l’intérieur de ladite structure d’unité de filtrage. Plus précisément, chaque unité de filtrage F 1 ou F 2 comprend tout d’abord une couche de concaténation propre à concaténer les deux entrées reçues représentées d’une part par la lettre « y » (correspondant à la sortie S de la première couche dense du troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 pour la première unité de filtrage F 1 ou à la sortie S 11 de la première unité de filtrage F 1 pour la deuxième unité de filtrage F 2 ), et d’autre part par la lettre « Z » correspondant à la sortie Z du modèle de projection 12. En sortie de ladite couche de concaténation, chaque unité de filtrage F 1 ou F 2 comprend une unité récurrente à porte GRU (de l’anglais Gate Recurrent Unit). A titre de variante à l’unité GRU, une couche avec mémoire longue à court terme type LSTM (de l’anglais Long Short Term Memory ) ou encore plus classiquement une couche récurrente RNN (de l’anglais Recurrent Neural Network ) est utilisée. L’unité GRU de chaque unité de filtrage F 1 ou F 2 fournit deux sorties notées dans le zoom 57 S 1 et S 2 en entrée chacune d’une couche dense, l’entrée représentée par la lettre « y », tel que précisé précédemment, étant ajoutée comme illustré au sein du zoom 57 de la FIG. 3 à la sortie S 1 d’une de ces deux couches denses. Pour la première unité de filtrage F 1 , les sorties S 1 et S 2 indiquées dans le zoom 57 correspondent respectivement aux sorties S 1 1 et S 1 2 , tandis que pour la deuxième unité de filtrage F 2 , les sorties S 1 et S 2 indiquées dans le zoom 57 correspondent respectivement aux sorties S 21 et S 2 2 . Enfin, comme illustré par l’exemple 50 de la FIG. 3 , la sortie S 21 de la deuxième unité de filtrage F 2 est fournie en entrée d’une dernière couche dense dudit troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 . Optionnellement, tel qu’illustré par la FIG. 3 , la dernière couche dense dudit troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 reçoit également une deuxième entrée égale à la somme de : la sortie S 1 2 de la première unité de filtrage F 1 à laquelle est ajoutée la sortie S 2 2 de la deuxième unité de filtrage F 2 , à laquelle est en outre ajoutée un bruit blanc aléatoire représenté par la lettre a notamment pour servir de base aux composantes stochastique de la voix. La sortie 58 de la dernière couche dense dudit troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel RN 3 correspond à la voie encodée (i.e. la voix de synthèse) fournie par le synthétiseur vocal 16. La FIG. 4 illustre le principe d’entrainement adverse mis en œuvre optionnellement selon la présente invention. Plus précisément, dans la FIG. 4 le module d’entrainement adverse 60 comprend deux discriminateurs (non représentés dans la FIG. 4 ) configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal 10 lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs étant entraînés à différencier les signaux réels 36 générés par un locuteur humain 34 de ceux 48 propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal 10, ledit synthétiseur vocal 10 étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs. Par exemple, les deux discriminateurs correspondent aux discriminateurs D 1 et D 2 décrits dans l’article de J.Kong et al intitulé « HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis » NeurIPS 2020, mais appliqués dans un autre contexte sans mise en œuvre combinée d’une architecture de synthétiseur vocal selon un modèle source-filtre, et du jeu à somme nulle selon la présente invention où lesdits discriminateurs D 1 et D 2 sont entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal 10, ledit synthétiseur vocal 10 étant entraîné à duper lesdits discriminateurs D 1 et D 2 . Comme indiqué précédemment, avantageusement l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences, l’utilisation de deux discriminateurs, sensibles à des informations basses et hautes fréquences, permet au synthétiseur vocal 10 de corriger ses défauts sur des plages de fréquences étendues, et est particulièrement efficace pour enlever les artefacts métalliques de la voix synthétisée via le synthétiseur vocal 10. Plus précisément, chaque discriminateur du module d’entrainement adverse 60 est configuré pour fournir une prédiction P R lorsque le signal entrant est bien réel 36 ou une prédiction P S lorsque le signal entrant a été synthétisé par le synthétiseur vocal 10 et le résultat de prédiction est utilisé ensuite dans une fonction de perte du synthétiseur vocal lors de l’apprentissage. Les discriminateurs et synthétiseur vocaux sont entrainés de manière conjointe (i.e. apprentissage conjoint). La fonction de perte du synthétiseur vocal est la moyenne, sur les différentes trames de l’échantillon, des (1- P S ) 2 (P S valant un si un discriminateur « dit » que le signal est réel et zéro sinon). La fonction de perte de chaque discriminateur est la somme des moyennes de : (1- P R ) 2 et de P S 2 (P S et P R valant un si le discriminateur prédit que le signal est réel et zéro sinon). La fonction de perte prenant en compte cette prédiction lors de la phase d’apprentissage supervisée du module d’entrainement adverse, comprenant les deux discriminateurs, et conjointement du synthétiseur vocal 10 est avantageusement adaptative. En particulier, lors de l’apprentissage, une moyenne temporelle des spectrogrammes est effectuée, suivie d’une moyenne glissante sur les fréquences (i.e. second axe du spectrogramme) afin de lisser la distribution en fréquence du signal utilisé pour chaque itération de l’apprentissage supervisé. Ensuite, ce spectre lissé x est transformé en v au moyen de la fonction d’activation suivante : v = 1,3 - sigmoïde (log10(amplitude(x))) afin de calculer, des poids de pondération par fréquence, dans la fonction de perte utilisant le spectrogramme, cette fonction de perte utilisant le spectrogramme correspondant à la somme pour chaque valeur temps/fréquence de l’amplitude du spectrogramme de la norme L1 (valeur absolue) de la différence entre le spectrogramme prédit et le spectrogramme de référence. Un tel traitement permet une adaptation, à chaque étape de l’apprentissage, au signal utilisé réellement et permet donc à l’apprentissage de se focaliser sur les fréquences pertinentes de la trame en question (i.e. le paquet courant de données sonores (de l’anglais batch ) afin d’avoir un apprentissage aboutissant à un modèle de meilleure qualité. Un procédé 70 de synthèse vocale mis en œuvre via ledit synthétiseur vocal 10 sera désormais expliqué en référence à la FIG. 5 présentant un organigramme des étapes de ce procédé 70. De manière générale, ledit procédé 70 comprend lors de sa phase d’inférence 72, mise en œuvre par un synthétiseur vocal entrainé V_E présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal, une étape 74 de projection P, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel dudit synthétiseur vocal, des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée S_E comprenant une voix humaine, dans un espace latent de dimension paramétrable. Ledit procédé 70 comprend également une étape 76 de génération G, via un deuxième réseau de neurones dudit synthétiseur vocal entrainé V_E, d’un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée S_E comprenant ladite voix humaine. Les étapes de projection 74 et de génération 76 du signal harmonique sont propres à être mises en œuvre en parallèle tel qu’illustré selon la FIG. 5 , ou de manière non représentée, successivement selon un ordre quelconque, du moment que la sortie de l’étape de projection 74 et la sortie de l’étape 76 de génération de signal harmonique associées à une même trame du signal sonore d’entrée S_E sont traitées simultanément lors d’une étape ultérieure 78 de synthèse vocale SYNTH en tant que telle via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, d’une voix encodée associée à ladite voix humaine du signal sonore d’entrée S_E. Optionnellement, tel que représenté en pointillés, ladite phase d’inférence 72 comprend en outre une étape 80 de reconstitution R_T_M des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou une étape 82 d’extension de bande E_B pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle dudit signal sonore d’entrée S_E, et/ou une étape 84 d’extraction BIO des biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ledit signal sonore d’entrée via au moins un desdits réseaux de neurones dudit synthétiseur vocal. En complément facultatif, lorsque le synthétiseur vocal utilisé n’a pas été préalablement entrainé, le procédé 70 comprend également au préalable une phase d’apprentissage 88 (i.e. une phase d’entrainement de chaque élément du synthétiseur vocal). Selon un aspect facultatif de ce complément facultatif, ladite phase d’apprentissage 88 comprend une étape 90 d’entrainement adverse E_A via ledit module d’entrainement adverse précédemment décrit. L’homme du métier comprendra que l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits, ni aux exemples particuliers de la description, les modes de réalisation et les variantes mentionnées ci-dessus étant propres à être combinés entre eux pour générer de nouveaux modes de réalisation de l’invention. La présente invention permet ainsi, tel que vérifié expérimentalement, de par la structure spécifique du synthétiseur vocal selon la présente invention, de fournir une amélioration par rapport au vocodage actuel à paramètres d’entrée équivalents. En particulier, l’architecture neuronale de type source-filtre du synthétiseur vocal selon la présente invention permet d’avoir une solution « légère » (i.e. frugale) en empreinte calculatoire et mémoire comparée aux solutions IA actuelles, et ouvre la possibilité de mise en œuvre d’autres « fonctionnalités » comme par exemple de reconstitution par Inpainting , d’extension de bande (de l’anglais bandwidth extension ) (il s’agit d’un ajout d’information par prédiction) ou encore de la « conversion de voix » (i.e. passage d’une voix vers une autre voix (a priori associées à des locuteurs existants) ou encore « transformation de voix) (i.e. passage d’une voix vers une autre voix (qui peut être de manière plus générale celle d’un locuteur virtuel))En délégant la synthèse vocale à des approches IA avec réseaux de neurones récurrent à chaque étage du modèle source-filtre plutôt qu’à des solutions conçues par des « experts » (i.e. solutions issues de modélisations), la solution selon la présente invention permet notamment de compenser une potentielle perte d’information liée à la diminution du nombre de paramètres d’entrée notamment dans le cadre d’une application bas-débit. Le choix d’une architecture source-filtre « biaisé » (i.e. une architecture de réseaux de neurones que l’on a « biaisée » ou plutôt spécialisée vers la synthèse vocale en ajoutant une modélisation de la parole par une somme d’harmoniques) vers la synthèse vocale permet de diminuer l’empreinte numérique, en termes de mémoire et de calcul, des réseaux de neurone implémentés. Enfin, de manière optionnelle, la difficulté pratique d’entrainer les réseaux de neurones dans une tâche aussi ouverte avec peu de paramètres en entrée pour un grand nombre de signaux temporels possible, est avantageusement mitigée par l’utilisation d’un entrainement adverse où deux discriminateurs sont entrainés à reconnaitre les signaux générés par le synthétiseur vocal selon la présente invention ou conjointement ledit synthétiseur vocal est entrainé à duper les discriminateurs. Ainsi, le synthétiseur vocal et le procédé de synthèse vocale correspondant est propre à s’intégrer dans le cadre d’applications de radiocommunications numériques, à la voix sur IP (de l’anglais Internet Protocol ) VoIP, à la compression audio, etc. Synthétiseur vocal (10) présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal caractérisé en ce qu’il comprend au moins : - un module de projection (12) configuré pour projeter, via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel, des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - un générateur (14) de signal harmonique configuré pour générer, via un deuxième réseau de neurones, un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - un synthétiseur vocal (16) configuré pour synthétiser, via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres d’entrée projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques du signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et fourni par ledit générateur. Synthétiseur vocal (10) selon la revendication 1, dans lequel ledit signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine est une somme pondérée du signal correspondant au pitch de ladite voix humaine et de ses harmoniques, ladite pondération étant apprise au préalable par ledit deuxième réseau de neurones. Synthétiseur vocal (10) selon la revendication 2, dans lequel un bruit blanc est ajouté à ladite somme pondérée. Synthétiseur vocal (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lesdits paramètres d’entrée caractérisant ledit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine sont des paramètres fréquentiels correspondant à l’un des éléments appartenant au groupe comprenant au moins : - un spectre de Fourier dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - un cepstre défini par des coefficients cepstraux fréquence Mel calculés par une transformée en cosinus discrète appliquée au spectre de puissance dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - la transformée Q constante dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine. Synthétiseur vocal (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre un module d’entrainement adverse (18) comprenant deux discriminateurs configurés pour être entrainés simultanément avec ledit synthétiseur vocal lors de sa phase d’apprentissage supervisée, selon un jeu à somme nulle, lesdits discriminateurs étant entraînés à différencier les signaux réels de ceux propres à être synthétisés par ledit synthétiseur vocal, ledit synthétiseur vocal étant entraîné à duper lesdits deux discriminateurs. Synthétiseur vocal (10) selon la revendication 5, dans lequel l’un desdits deux discriminateurs est sensible à des informations basses fréquences et l’autre desdits deux discriminateurs est sensible à des informations hautes fréquences. Synthétiseur vocal (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre : - un module de reconstitution (20) configuré pour reconstituer des trames manquantes de ladite voix encodée synthétisée à partir des trames antérieures ou postérieures auxdites trames manquantes, et/ou - un module d’extension de bande (22) configuré pour reconstituer un signal comprenant ladite voix encodée synthétisée avec une fréquence d’échantillonnage supérieure à celle dudit signal sonore d’entrée. Synthétiseur vocal (10) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel au moins un desdits réseaux de neurones dudit synthétiseur vocal est également configuré pour extraire les biomarqueurs vocaux du locuteur ayant généré ledit signal sonore d’entrée. Procédé (70) de synthèse vocale mis en œuvre par un synthétiseur vocal présentant une architecture selon un modèle source-filtre neuronal selon l’une quelconque des revendications précédentes, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - projection (74), via un premier réseau de neurones récurrent monodirectionnel dudit synthétiseur vocal, des paramètres d’entrée, caractérisant chaque trame d’un signal sonore d’entrée comprenant une voix humaine, dans un espace latent de dimension paramétrable ; - génération (76), via un deuxième réseau de neurones dudit synthétiseur vocal, d’un signal représentatif des harmoniques dudit signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine ; - synthèse vocale (78), via un troisième réseau de neurones récurrent monodirectionnel, d’une voix encodée associée à ladite voix humaine à partir de : - la projection desdits paramètres d’entrée projetés dans ledit espace latent de dimension paramétrable fournie par ledit module de projection, et - dudit signal représentatif des harmoniques du signal sonore d’entrée comprenant ladite voix humaine et fourni par ledit générateur. Programme comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par ledit synthétiseur vocal, mettent en œuvre un procédé de synthèse vocale selon la revendication 9.