FR 3158191 A1 20250711 FR 2400209 A 20240110 Procédé de vérification d’un locuteur, mise en œuvre dans un véhicule automobile, comprenant les étapes suivantes : Réception d’une entrée de vérification (110_EV 80,160 ) représentative de la voix du locuteur, Production d’une sortie de vérification (122_SV 80,2 ) à partir de l’entrée de vérification (110_EV 80,160 ) par un premier réseau de neurones convolutif électronique (111_100), comprenant les étapes suivantes : Détermination d’une matrice de travail (110_T 80,160,16 ) comprenant une opération de convolution Conv 0 puis une opération d’attention ATT 0 , où : T H,W ,C = ATT 0 (Conv 0 (E H,W )), T H,W , C est la matrice de travail (110_T 80,160,16 ), EV H,W est l’entrée de vérification (0_ EV H,W ), Production d’une sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ) à partir de la matrice de travail (110_T 80,160,16 ), Production de la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) à partir de la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ), Comparaison d’une distance entre la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) et une sortie de référence avec un seuil. Figure pour l’abrégé : figure 2 Procédé de vérification d’un locuteur par un réseau de neurones, dispositif et véhicule automobile associés. L’invention concerne les véhicules automobiles et la vérification d’un locuteur par un réseau de neurones convolutif. Il existe notamment un besoin d’améliorer la fiabilité d’une telle vérification. Dans ce but, l’invention concerne un procédé de vérification (d’une identité) d’un locuteur, mise en œuvre dans un véhicule automobile, comprenant les étapes suivantes : Obtention (autrement dit : réception ou détermination) d’une entrée de vérification représentative (autrement dit :obtenu à partir) d’un enregistrement sonore digitalisé (obtenu à partir) de la voix du locuteur, sous une forme de matrice de H lignes et W colonnes, H (par exemple égal à 80) et W (par exemple égale à 300) étant des entiers pairs supérieurs à 8 (et par exemple inférieurs à 500), les H lignes étant représentatives de fréquences sonores (autrement dit ; de plages de fréquence sonore) différentes (et/ou disjointes) (autrement dit : chacune des H lignes étant représentatives de l’enregistrement sonore à une fréquence sonore (autrement dit : dans une plage de fréquences sonores) différente (ou disjointes) des fréquences sonores (autrement dit : des plages de fréquences sonores) dont les autres H-1 lignes sont représentatives), les W colonnes étant représentative d’instants (autrement dit ; de plages temporelles) différents (et/ou disjoints) (autrement dit : chacune des W colonnes étant représentative de l’enregistrement sonore à un instant (autrement dit : dans une plage temporelle) différent(e) (ou disjoint(e)) des instants (autrement dit : des plages temporelles) dont les autres W-1 colonnes sont représentatives), Production d’une sortie de vérification à partir de l’entrée de vérification par un premier réseau de neurones convolutif électronique comprenant une partie amont et une partie aval, la production de la sortie de vérification comprenant les étapes suivantes : Détermination d’une matrice de travail comprenant H lignes et W colonnes, et C canaux, C étant un entier strictement supérieur à 1, comprenant une mise en œuvre, par la partie amont : D’une opération de convolution initiale Conv 0 , par une couche de convolution initiale de la partie amont, prenant en entrée, l’entrée de vérification, une sortie de l’opération de convolution initiale Conv 0 (autrement dit ; de la couche de convolution initiale) ayant C canaux, H lignes et W colonnes (l’homme de métier connait et sais mettre en œuvre une telle opération et une telle couche), puis D’une opération d’attention initiale ATT 0 , par un module d’attention initial de la partie amont, l’opération d’attention initiale ATT 0 consistant en : Une étape d’obtention d’un vecteur ligne d’attention initial (autrement dit : d’un vecteur d’attention) par des couches neuronales initiales du module d’attention initial à partir d’une donnée initiale obtenue à partir d’une sortie de l’opération de convolution initiale Conv 0 (autrement dit ; de la couche de convolution initiale) (par exemple, un vecteur d’entrée initial de H valeurs, chaque v ième valeur du vecteur d’entrée initial étant égale à la moyennes des valeurs des v ième lignes des C canaux de la sortie de l’opération (autrement dit : de la couche) de convolution (v compris entre H et 1) ), puis Une multiplication du vecteur ligne d’attention initial de H valeurs, par chacun des C canaux de la sortie de l’opération de convolution initiale Conv 0 (autrement dit ; de la couche de convolution initiale), (i.e. : un premier résultat de l’opération d’attention initiale ATT 0 étant une matrice de H lignes, W colonnes, et C canaux, chaque canal des C canaux étant un résultat de la multiplication), Où : T H,W ,C = ATT 0 (Conv 0 (EV H,W )), T H,W , C est la matrice de travail, EV H,W est l’entrée de vérification, Puis, production d’une sortie intermédiaire, à partir de la matrice de travail, par une première partie de la partie aval, la sortie intermédiaire comprenant H lignes et W colonnes, et C canaux, puis Production de la sortie de vérification à partir de la sortie intermédiaire par une deuxième partie de la partie aval, Puis, comparaison d’une distance entre la sortie de vérification et une sortie de référence avec un seuil, puis, Commande d’un composant (par exemple : une direction, un écran d’affichage, un moteur de propulsion, des freins, des feux, un klaxon, un microprocesseur, de verrous d’ouvrants, un contacteur de mise du contact du véhicule automobile) du véhicule automobile conditionnée à ce que la distance entre la sortie de vérification et la sortie de référence soit inférieure au seuil, c’est-à-dire à ce que l’identité du locuteur soit vérifiée. Selon l’invention, l’opération d’attention permet ainsi d’améliorer la fiabilité de la vérification en donnant plus d’importance aux fréquences qui sont pertinentes pour la vérification du locuteur. La distance est par exemple une distance euclidienne, ou en variante, un autre type de type de distance. Le procédé peut comprendre par exemple une réception d’un enregistrement sonore, en provenance d’un microphone, et une obtention de l’entrée de vérification par digitalisation de l’enregistrement sonore (par exemple par un module de traitement du signal du microprocesseur), de manière connue. Les valeurs de l’entrée de vérification EV H,W sont par exemple sur l’échelle des mels (en variante, en décibels). La sortie de référence peut être obtenue en sortie du premier réseau de neurones convolutif électronique, suite à une étape de mise en œuvre du premier réseau de neurones convolutif électronique (par exemple, durant une étape d’enrôlement du locuteur), avec en entrée, une entrée de vérification représentative d’un enregistrement sonore digitalisé de la voix d’un locuteur, par exemple le propriétaire ou conducteur habituel du véhicule automobile. Selon un mode de réalisation, la production de la sortie intermédiaire, à partir de la matrice de travail, comprend les étapes suivantes, mises en œuvre par la première partie : Des étapes d’expansion durant lesquelles la première partie augmente un nombre de canaux de matrices expansées, à partir de la matrice de travail, par des opérations de convolution, tout en diminuant le nombre de lignes et de colonnes des matrices expansées, par des opérations de sous-échantillonnage, puis Des étapes de contraction durant lesquelles la première partie diminue un nombre des canaux de matrices contractées, par des opérations de déconvolution, à partir des matrices expansées, tout en augmentant le nombre de lignes et de colonnes des matrices contractées, par des opérations de sur-échantillonnage, la sortie intermédiaire étant obtenue à partir des matrices contractées. Un exemple d’une telle architecture dite « U-net » est par exemple décrite dans l’article suivant : Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox. « U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation », 2015. En variante, d’autres architectures peuvent être utilisées, avec ou sans étapes d’expansion ou de contraction, comme par exemple, l’architecture décrite l’article ci-dessous : Yafeng Chen, Siqi Zheng, Hui Wang, Luyao Cheng, Qian Chen, Jiajun Qi, « An Enhanced Res2Net with Local and Global Feature Fusion for Speaker Verification », 2023. Selon un mode de réalisation, les étapes d’expansion comprennent (autrement dit : le procédé comprend), pour tout entier n tel que 0 N N H/2 n ,W /2 n ,2 n C , par une mise en œuvre, par la première partie : D’une n ième opération de convolution Conv n , mise en œuvre par une nième couche de convolution de la première partie, une sortie de la n ième opération de convolution Conv n (ou de la n ième couche de convolution) comprenant 2 n C (i.e. : 2 n *C) canaux, H/2 n lignes, W/2 n colonnes (l’homme de métier connait et sais mettre en œuvre une telle opération et une telle couche), puis D’une n ième opération d’attention ATT n , par un n ième module d’attention de la première partie, la n ième opération d’attention ATT n consistant en : Une étape d’obtention d’un n ième vecteur ligne d’attention (autrement dit ; d’un n ième vecteur d’attention), de H/2 n-1 valeurs, par des n ième couches neuronales du n ième module d’attention à partir d’une donnée obtenue à partir de la sortie de la n ième opération de convolution initiale Conv 0 (autrement dit : de la n ième couche de convolution) (par exemple, un vecteur d’entrée de H/2 n-1 valeurs, chaque v ième valeur du vecteur d’entrée étant égale à la moyennes des valeurs des v ième lignes des 2 n C canaux de la sortie de la n ième opération de convolution initiale Conv n (autrement dit : de la n ième couche de convolution (v compris entre H et 1)), puis Une multiplication du n ième vecteur ligne d’attention, par chacun des 2 n C canaux de la sortie de la n ième opération de convolution Conv n (autrement dit ; de la n ième couche de convolution), (i.e. : un premier résultat de la n ième opération d’attention ATT n étant une matrice de H/2 n -1 lignes, W/2 n -1 colonnes, et 2 n C canaux, chaque canal des C canaux étant un résultat de la multiplication), D’une opération de sous échantillonnage MAXPOOL, mise en œuvre par une couche de sous-échantillonnage (en anglais «a pooling layer ») de la première partie, une sortie de l’opération de sous échantillonnage MAXPOOL étant une matrice ayant H/2 n lignes, W/2 n colonnes et 2 n C canaux (l’homme de métier connait plusieurs opérations de sous-échantillonnage MAXPOOL, par exemple obtenant, en sortie de MAXPOOL, le maximum ou une moyenne de valeurs (voisines) dans une entrée de MAXPOOL), et Où : E H/2 n ,W /2 n ,2 n C = MAXPOOL(ATT n (Conv n (E H/2 n-1 ,W/2 n-1 ,2 (n-1) C ))), E H,W ,C = T H,W,C , On note M I,J ,K une matrice M de I lignes, J colonnes et K canaux, quels que soient les entiers I, J et K et la matrice M(par exemple M=E, I=H/2 N , J=W/2 N , K=C*2 N ). Bien entendu, en variante, d’autres étapes d’expansion différentes sont envisageables. Selon un mode de réalisation, les étapes de contraction comprennent (autrement dit : le procédé comprend), pour tout entier m tel que 0≤m H/2 m ,W /2 m ,2 m C par une mise en œuvre, par la première partie: D’une opération de suréchantillonnage EXP mise en œuvre par une couche de suréchantillonnage (en anglais «a upsampling layer) de la première partie, une sortie de l’opération de suréchantillonnage EXP étant une matrice ayant H/2 m lignes, W/2 m colonnes et 2 m+1 C canaux (l’homme de métier connait plusieurs opérations de sous-échantillonnage EXP, par exemple ajoutant, en sortie de EXP, des zéros ou en dupliquant les valeurs en entrée de EXP), puis D’une m ième opération de déconvolution DConv m mise en œuvre par une m ième couche de déconvolution de la première partie, une sortie de la m ième opération de déconvolution DConv m (ou de la m ième couche de déconvolution) comprenant 2 m C (i.e. : 2 m *C) canaux (l’homme de métier connait et sais mettre en œuvre une telle opération et une telle couche), la m ième opération de déconvolution DConv m (ou de la m ième couche de déconvolution) prenant en entrée deux matrices (comprenant une matrice de H/2 m lignes, W/2 m colonnes, et 2 m+1 C canaux et une matrice de H/2 m lignes, W/2 m colonnes, et 2 m C canaux), où : SI H/2 m ,W /2 m ,2 m C = DConv m (E H/2 m ,W/2 m ,2 m C , EXP(SI H/2 m+1 ,W/2 m+1 ,2 (m+1) C )), et SI H/2 N ,W /2 N ,2 N C = E H/2 N ,W/2 N ,2 N C , On note M I,J ,K une matrice M de I lignes, J colonnes et K canaux, quels que soient les entiers I, J et K et la matrice M (par exemple M=E, I=H/2 N , J=W/2 N , K=C*2 N ). Bien entendu, en variante, les étapes de contractions peuvent être différentes, par exemple pour combiner les matrices E H/2 n ,W /2 n ,2 n C en une seule opération, dans un ordre différent ou d’une manière différente. Également, des étapes d’attention (par exemple, sur les fréquences) pourraient être mises en œuvre durant les étapes de contraction. Selon un premier mode de réalisation, la sortie de vérification est une matrice constituée d’une colonne de moyennes, de H valeurs, et d’une colonne de variances, de H valeurs, chaque p ième valeur, p étant un entier tel que 1≤p≤H, parmi les H valeurs de la colonne de moyennes, étant une moyenne (mathématique) des valeurs des p ième lignes des C canaux de la sortie intermédiaire, chaque q ième valeur, q étant un entier tel que 1≤q≤H , pami les H valeurs de la colonne de variances étant une variance (mathématique) des valeurs des q ième lignes des C canaux de la sortie intermédiaire. Bien entendu, en variante, la sortie de vérification peut avoir une forme différente. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend, préalablement à la réception de l’entrée de vérification, une étape d’entrainement du premier réseau de neurones convolutif électronique incluant (autrement dit : comprenant) une étape d’entrainement d’un deuxième réseau de neurones convolutif électronique, le deuxième réseau de neurones convolutif électronique étant constituée du premier réseau de neurones convolutif électronique, d’une couche de sortie d’entrainement, en sortie du deuxième réseau de neurones convolutif électronique, et d’une couche entièrement (autrement dit : complément) connectée reliant la sortie de vérification à la sortie d’entrainement, l’étape d’entrainement du deuxième réseau de neurones convolutif électronique (et donc, du premier réseau de neurones convolutif électronique) étant mis en œuvre à partir d’une pluralité de matrices d’entrainements, en entrée du deuxième réseau de neurones convolutif électronique (c’est à dire ou donc, en entrée du premier réseau de neurones convolutif électronique) comprenant H lignes et W colonnes, représentatives d’ enregistrements sonores digitalisés de voix d’une pluralité de u locuteurs (i.e. : chaque matrice d’entraiment de la pluralité de matrices d’entrainement étant représentative d’un enregistrement sonore digitalisé de la voix d’un deuxième locuteur parmi la pluralité de u locuteurs), étiquetées par une pluralité de matrices d’identification de locuteur (autrement dit : chaque matrice d’entrainement de la pluralité de matrices d’entrainement est étiquetée par une matrice d’identification de locuteur parmi une pluralité de u matrices d’identifications de locuteur) en correspondance biunivoque avec la pluralité des u locuteurs, u étant un entier. De manière connue et classique, durant l’entrainement du deuxième réseau de neurones convolutif électronique, les poids des couches de convolution et de déconvolution du réseau de neurones, et de la couche entièrement connectée sont modifiés, par exemple par rétropropagation de gradient. Par exemple, selon le premier mode de réalisation, chaque matrice de la pluralité de matrices d’identification du locuteur comprend u lignes et 2 colonnes, et comprend une valeur prédéterminée (par exemple égale à 1) dans ses 2 colonnes à une t ième ligne différente pour chaque locuteur de la pluralité de u locuteurs. Par exemple, le deuxième réseaux de neurones peut être entrainé à partir d’un jeu de données dénommé «VoxCeleb 1 » comprenant 153516 enregistrements sonores de 1251 locuteurs. L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur ou un ordinateur, pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur ou l’ordinateur. Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre par un dispositif électronique (ou un véhicule automobile). L’invention concerne donc également un dispositif électronique (ou un véhicule automobile) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention, ainsi qu’un véhicule automobile comprenant le dispositif électronique, le dispositif électronique comprenant le premier réseau de neurones convolutif électronique. Lorsque le procédé est mis en œuvre par un dispositif électronique, on entend, par exemple, qu’un élément d’un réseau de neurones, par exemple une couche de convolution ou une couche de déconvolution met en œuvre une opération, par le fait que l’élément fait partie du dispositif électronique et effectue l’opération. Les caractéristiques et avantages du programme d’ordinateur, du dispositif électronique, et du véhicule sont identiques à ceux du procédé selon l’invention (sans qu’il soit nécessaire de les répéter ici). Quand le dispositif électronique, le véhicule automobile, (ou un autre élément) est « configuré pour » (ou « apte à ») réaliser ou mettre en œuvre une étape ou une opération, cela implique, par exemple, que l’élément comporte des moyens pour réaliser l’étape ou l’opération. Les moyens comprennent préférentiellement des moyens électroniques, par exemple un programme d’ordinateur, des données en mémoire, des circuits électroniques spécialisés, des connexions filaires ou sans fil, un microprocesseur et/ou un microcontrôleur. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : FIG. 1 représente un dispositif électronique et un véhicule automobile, selon un mode de réalisation de l’invention, en vue de dessus, FIG. 2 à FIG. 4 représentent un réseau de neurones du dispositif électronique de la FIG. 1 et des éléments de ce réseau de neurones. FIG. 5 représente une mise en œuvre du procédé selon l’invention, selon un exemple de réalisation, par le dispositif électronique et le véhicule automobile de la FIG. 1 . Sur la FIG. 1 , certains éléments sont, bien entendu, vus par transparence. Description détaillée d’un exemple de réalisation de l’invention, en référence aux figures 1 à 5. Dans la suite, on note : MA I,J une matrice MA de I lignes et J colonnes, quels que soient les entiers I, J et la matrice MA, MB I,J ,K une matrice MB de I lignes, J colonnes et K canaux, quels que soient les entiers I, J et K et la matrice MB. La FIG. 1 représente un véhicule 100 qui est un véhicule automobile. Le véhicule 100 comprend un microprocesseur 110 auquel sont connectés les composants suivants du véhicule automobile 100 : Un moteur de propulsion 120, Une direction 130, Des feux 140, Un écran d’affichage 150, Un microphone 160, Des freins 170, Des verrous d’ouvrants 180, 190. Le microprocesseur 110 comprend également le réseau de neurones 111_100. FIG. 5 , à l’étape S00, le réseau de neurones 200 FIG. 2 est entrainé sur un ordinateur (non représenté) extérieur au véhicule 100. Le réseau de neurones 200 comprend : Un réseau de neurones 111_100, comprenant, en sortie, une sortie de vérification 122_SV 80,2 , Une couche de sortie d’entrainement 200_OUT, en sortie du réseau de neurones 200, qui est une matrice comprenant 1251 lignes et 2 colonnes. Une couche entièrement connectée 200_FULL reliant la sortie de vérification 122_SV 80,2 à la sortie d’entrainement 200_OUT. Le réseau de neurones 200 et le réseau de neurones 111_100 sont des réseaux de neurones convolutifs. L’étape S00 est un entrainement supervisé mis en œuvre à partir de matrices d’entrainement, en entrée du réseau de neurones 200 (et donc du réseau de neurones .111_100) obtenues à partir du jeu de donnée dénommé «VoxCeleb 1 » comprenant 153516 enregistrements sonores de 1251 locuteurs. Les matrices d’entrainement sont étiquetées par des matrices représentatives du locuteur dont la voix est présente sur charque enregistrement. De manière connue et classique, durant l’entrainement, les poids des couches de convolution et de déconvolution du réseau de neurones .111_100 et de la couche entièrement connectée 200_FULL sont modifiés. Le réseau de neurones .111_100 peut être ensuite installé, à l’étape S10, dans le microprocesseur 110. Durant l’étape S10, une matrice de référence 122_SR 80,2 peut être également enregistrée en mémoire du microcontrôleur 110. La matrice de référence 122_SR 80,2 peut être obtenue en sortie du réseau de neurones 111_100 suite à une étape de mise en œuvre du réseau de neurones 111_100, avec en entrée, une entrée de vérification représentative d’un enregistrement sonore digitalisé de la voix d’un locuteur, par exemple le propriétaire ou conducteur habituel du véhicule automobile 100. A l’étape S20, avant d’autoriser l’envoie d’une commande, par le microcontrôleur 110, à l’un des composants du véhicule automobile 100 ci-dessus, le microcontrôleur 110 reçoit un enregistrement sonore, en provenance du microphone 160, et obtient l’entrée de vérification 110_EV 80,160 par digitalisation de l’enregistrement sonore (par exemple par un module de traitement du signal du microprocesseur 110). A l’étape S30, la couche de convolution 110_Conv du module d’initialisation 110_Init, représenté FIG. 3 , de la partie 111_110 du réseau de neurones 111_100 met en œuvre une opération de convolution Conv 0 , prenant en entrée, l’entrée de vérification 110_EV 80,160 , une sortie 110_Out 80,160,16 de l’opération de convolution initiale Conv 0 ayant 16 canaux, 80 lignes et 160 colonnes. A l’étape S40, le module d’attention 110_Att du module d’initialisation 110_Init met en œuvre une opération d’attention ATT 0 . Durant cette opération d’attention ATT 0 , des couches neuronales 110_Att_couch obtiennent un vecteur ligne d’attention 110_vectAtt de 80 valeurs à partir d’un vecteur 110_vectInit de 80 valeurs. Chaque v ième valeur du vecteur 110_vectInit est égale à la moyenne des valeurs des v ième lignes des 16 canaux de la sortie 110_Out 80,160,16 . Ensuite, le vecteur ligne d’attention initial 110_vectAtt est multiplié par chacun des 16 canaux de la sortie 110_Out 80,160,16 . Le résultat de cette multiplication est la matrice 110_T 80,160,16 . Ainsi, 110_T 80,160,16 = ATT 0 (Conv 0 (110_EV 80,160 )). A l’étape S50, le module 121aug 1 de la partie 111_121, inclus dans la partie 111_120 du réseau de neurones 111_100, produit la matrice 121_E 40,80,32 à partir de la matrice 110_T 80,160,16 . Pour cela : La couche de convolution 121_Conv 1 du module 121aug 1 , représentée FIG. 4 , met en œuvre une opération de convolution Conv 1 , prenant en entrée, de la matrice 110_T 80,160,16 , et produisant une sortie 121_Out 80,160,32 . Le module d’attention 121_Att 1 du module 121aug 1 met ensuite en œuvre une opération d’attention ATT 1 . Durant cette opération d’attention ATT 1 , des couches neuronales 121_Att_couch 1 obtiennent un vecteur ligne d’attention 121_vectAtt 1 de 80 valeurs à partir d’un 121_vectInit 1 de 80 valeurs. Chaque v ième valeur du vecteur 121_vectInit 1 est égale à la moyenne des valeurs des v ième lignes des 32 canaux de la sortie 121_Out 80,160,32 . Ensuite, le vecteur ligne d’attention 121_vectAtt 1 est multiplié par chacun des 32 canaux de la sortie 121_Out 80,160,32 . Une couche de sous-échantillonnage 121_POOL du module 121aug 1 met ensuite en œuvre une opération de sous échantillonnage MAXPOOL avec en entrée le résultat de cette multiplication et en sortie, la matrice 121_E 40,80,32 . Ainsi, 121_E 40,80,32 = MAXPOOL(ATT 1 (Conv 1 (110_T 80,160,16 ))). Les valeurs de la matrice en sortie de l’opération MAXPOOL sont par exemple le maximum de 4 valeurs voisines dans l’entrée de cette opération, mais d’autres variantes d’opération de sous échantillonnage, connues de l’homme de métier, sont bien entendu envisageables. A l’étape S60, le module 121aug 2 de la partie 111_121, inclus dans la partie 111_120 du réseau de neurones du réseau de neurones 111_100, produit la matrice 121_E 20,40,64 à partir de la matrice 121_E 40,80,32 . le module 121aug 2 est similaire au module 121aug 2 . C’est pourquoi, il ne sera pas détaillé ici. A l’étape S70, une couche de suréchantillonnage 121_exp 1 de la partie 111_121 met en œuvre une opération de suréchantillonnage EXP, en prenant, en entrée, la matrice 121_E 20,40,64 . L’opération de suréchantillonnage 121_exp 1 produit en sortie une matrice qui, conjointement à la matrice 121_E 40,80,32 est, en entrée d’une opération de déconvolution DConv 1 , mise en œuvre par la couche de déconvolution 121_DConv 1 , à l’étape S80, et produisant la matrice 121_SI 40,80,32 . Ainsi 121_SI 40,80,32 = DConv 1 (121_E 40,80,32 , EXP(121_E 20,40,64 ). De la même manière, aux étapes S70 et S90, la matrice 121_SI 80,160,16 est obtenue à partir de la matrice 121_SI 40,80,32 par la couche de suréchantillonnage 121_exp 0 , puis par la couche de déconvolution 121_DConv 0 . A l’étape S100, la partie 111_122 du réseau de neurones 111_100 produit, à partir de la matrice 121_SI 80,160,16 , une matrice de vérification 122_SV 80,2 constituée d’une colonne de moyennes, de 80 valeurs, et d’une colonne de variances, de 80 valeurs, chaque p ième valeur, p étant un entier tel que 1≤p≤80, parmi les 80 valeurs de la colonne de moyennes, étant une moyenne des valeurs des p ième lignes des 16 canaux de la matrice 121_SI 80,160,16 , chaque q ième valeur q étant un entier tel que 1≤q≤80 , pami les 80 valeurs de la colonne de variances étant une variance (mathématique) des valeurs des q ième lignes des 16 canaux de la matrice 121_SI 80,160,16 . A l’étape S110, le microprocesseur 110 détermine si une distance entre la matrice de vérification 122_SV 80,2 et la matrice de référence 122_SR 80,2 est inférieure à un seuil. A l’étape S120, si cela est le cas, le microprocesseur 110 envoie ladite commande audit l’un des composants du véhicule automobile 100. Procédé de vérification d’un locuteur, mise en œuvre dans un véhicule automobile (100), comprenant les étapes suivantes : Réception (S20) d’une entrée de vérification (110_EV 80 , 160 ) représentatives d’un enregistrement sonore digitalisé d’une voix du locuteur, sous une forme de matrice de H lignes et W colonnes, H et W étant des entiers pairs supérieurs à 8, les H lignes étant représentatives de fréquences sonores différentes, les W colonnes étant représentative d’instants différents, Production d’une sortie de vérification (122_SV 80,2 ) à partir de l’entrée de vérification (110_EV 80,160 ) par un premier réseau de neurones convolutif électronique (111_100) comprenant une partie amont (111_110) et une partie aval (111_120), la production de la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) comprenant les étapes suivantes : Détermination d’une matrice de travail (110_T 80,160,16 ) comprenant H lignes et W colonnes, et C canaux, C étant un entier strictement supérieur à 1, comprenant une mise en œuvre, par la partie amont (111_110) : D’une opération de convolution initiale Conv0 (S30), par une couche de convolution initiale (110_Conv) de la partie amont (111_110), prenant en entrée, l’entrée de vérification (110_EV80,160), une sortie (121_Out80,160,16) de l’opération de convolution initiale Conv0 ayant C canaux, H lignes, et W colonnes, puis D’une opération d’attention initiale ATT 0 (S40), par un module d’attention initial (110_Att) de la partie amont (111_110), l’opération d’attention initiale ATT 0 consistant en : Une étape d’obtention d’un vecteur ligne d’attention initial (110_vectAtt), de H valeurs, par des couches neuronales initiales (110_Att_couch) du module d’attention initial (110_Att) à partir d’une donnée initiale (110_vectInit) obtenue à partir de la sortie (110_Out 80,160,16 ) de l’opération de convolution initiale Conv 0 , puis Une multiplication du vecteur ligne d’attention initial (110_vectAtt), par chacun des C canaux de la sortie (110_Out 80,160,16 ) de l’opération de convolution initiale Conv 0 , où : T H,W ,C = ATT 0 (Conv 0 (EV H,W )), T H,W , C est la matrice de travail (110_T 80,160,16 ), EV H,W est l’entrée de vérification (110_EV 80,160 ), Production d’une sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ) à partir de la matrice de travail (110_T 80,160,16 ), par une première partie (111_121) de la partie aval (111_120), la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ) comprenant H lignes et W colonnes, et C canaux, Production (S100) de la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) à partir de la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ) par une deuxième partie (111_122) de la partie aval (111_120), Comparaison (S110) d’une distance entre la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) et une sortie de référence (122_SR 80,2 ) avec un seuil, Commande (S120) d’un composant du véhicule automobile (100) conditionnée à ce que la distance entre la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) et la sortie de référence soit inférieure au seuil. Procédé de vérification selon la revendication précédente dans lequel la production de la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ) comprend les étapes suivantes, mises en œuvre par la première partie (111_121) : Des étapes d’expansion durant lesquelles la première partie (111_121) augmente un nombre de canaux, de matrices expansées, par des opérations de convolution, à partir de la matrice de travail (110_T 80,160,16 ), tout en diminuant un nombre de lignes et de colonnes des matrices expansées, par des opérations de sous-échantillonnage, Des étapes de contraction durant lesquelles la première partie (111_121) diminue un nombre de canaux, de matrices contractées, par des opérations de déconvolution, à partir des matrices expansées, tout en augmentant un nombre de lignes et de colonnes des matrices contractées, par des opérations de sur-échantillonnage la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ) étant obtenue à partir des matrices contractées. Procédé de vérification selon la revendication précédente dans lequel les étapes d’expansion comprennent, pour tout entier n tel que 0 N N H/2 n ,W /2 n ,2 n C ( 121_E 40,80,3 2 , 121_E 20,40,64 ), par une mise en œuvre, par la première partie (111_121): D’une n ième opération de convolution Conv n , mise en œuvre par une n ième couche de convolution (121_Conv 1 ) de la première partie (111_121), une sortie (121_Out 80,160, 32 ) de la n ième opération de convolution Conv n comprenant 2 n C canaux, H/2 n -1 lignes, W/2 n -1 colonnes, D’une n ième opération d’attention ATT n , par un n ième module d’attention (121_Att 1 ) de la première partie (111_121), la n ième opération d’attention ATT n consistant en : Une étape d’obtention d’un nième vecteur ligne d’attention (121_vectAtt 1 ), de H/2 n-1 valeurs, par des n ième couches neuronales (121_Att_couch 1 ) du n ième module d’attention (121_Att 1 ) à partir d’une donnée obtenue à partir de la sortie (121_Out 80,160,32 ) de la n ième opération de convolution initiale Conv n Une multiplication du n ième vecteur ligne d’attention (121_vectAtt 1 ), par chacun des 2 n C canaux de la sortie (121_Out 80,160,32 ) de la n ième opération de convolution Conv n , D’une opération de sous échantillonnage MAXPOOL, mise en œuvre par une couche de sous-échantillonnage (121_POOL) de la première partie (111_121), une sortie de l’opération de sous échantillonnage MAXPOOL étant une matrice ayant H/2 n lignes, W/2 n colonnes et 2 n C canaux, Où : E H/2 n ,W /2 n ,2 n C = MAXPOOL(ATT n (Conv n (E H/2 n-1 ,W/2 n-1 ,2 (n-1) C ))), E H,W ,C = T H,W,C , On note M I,J ,K une matrice M de I lignes, J colonnes et K canaux, quels que soient les entiers I, J et K et la matrice M Procédé de vérification selon la revendication précédente dans lequel les étapes de contraction comprennent, pour tout entier m tel que 0≤m H/2 m ,W /2 m ,2 m C ( 121_SI 40,80, 32 ) par une mise en œuvre, par la première partie (111_121): Une opération de suréchantillonnage EXP (S70) mise en œuvre par une couche de suréchantillonnage (121_exp 1 , 121_exp 0 ) de la première partie (111_121), une sortie de l’opération de suréchantillonnage EXP étant une matrice ayant H/2 m lignes, W/2 m colonnes et 2 m+1 C canaux, D’une m ième opération de déconvolution DConv m (S80) mise en œuvre par une m ième couche de déconvolution (121_DConv 1 , 121_DConv 0 ) de la première partie (111_121), une sortie de la m ième opération de déconvolution DConv m comprenant 2 m C canaux, la m ième opération de déconvolution DConv m prenant en entrée deux matrices, Où : SI H/2 m ,W /2 m ,2 m C = DConv m (E H/2 m ,W/2 m ,2 m C , EXP(SI H/2 m +1 ,W/2 m +1 ,2 ( m +1) C )), et SI H/2 N ,W /2 N ,2 N C = E H/2 N ,W/2 N ,2 N C . Procédé de vérification selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) est une matrice constituée d’une colonne de moyennes, de H valeurs, et d’une colonne de variances, de H valeurs, chaque p ième valeur, p étant un entier tel que 1≤p≤H, parmi les H valeurs de la colonne de moyennes, étant une moyenne de valeurs de p ième lignes des C canaux de la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ), chaque q ième valeur, q étant un entier tel que 1≤q≤H, pami les H valeurs de la colonne de variances, étant une variance de valeurs de q ième lignes des C canaux de la sortie intermédiaire (121_SI 80,160,16 ). Procédé de vérification selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant, préalablement à la réception (S20) de l’entrée de vérification (110_EV 80,160 ), une étape d’entrainement du premier réseau de neurones convolutif électronique (111_100) incluant une étape d’entrainement (S00) d’un deuxième réseau de neurones convolutif électronique (200), le deuxième réseau de neurones convolutif électronique (200) étant constituée du premier réseau de neurones convolutif électronique (111_100), d’une couche de sortie d’entrainement (200_OUT), en sortie du deuxième réseau de neurones convolutif électronique, et d’une couche entièrement connectée (200_FULL) reliant la sortie de vérification (122_SV 80,2 ) à la sortie d’entrainement (200_OUT), l’étape d’entrainement (S00) du deuxième réseau de neurones convolutif électronique (200) étant mis en œuvre à partir d’une pluralité de matrices d’entrainement, en entrée du deuxième réseau de neurones convolutif électronique (200) comprenant H lignes et W colonnes, représentatives d’enregistrements sonore digitalisées de voix d’une pluralité de u locuteurs, étiquetées par une pluralité de matrices d’identification de locuteur en correspondance biunivoque avec la pluralité des u locuteurs, u étant un entier. Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur. Dispositif électronique (110) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, le dispositif électronique comprenant premier réseau de neurones convolutif électronique. Véhicule automobile (100) comprenant le dispositif électronique (110) selon la revendication précédente.