FR 3161060 A1 20251010 FR 2403534 A 20240405 Système de rehaussement personnalisé de la parole, agencé pour, en temps réel : acquérir au moins un signal audio d’entrée (Sae) comprenant une voix cible (Vc) du locuteur et du bruit ; produire au moins un vecteur caractérisant (Vc1, Vc2) à partir du au moins un signal audio d’entrée ; exécuter une inférence d’un modèle d’intelligence artificielle de rehaussement de la parole, en appliquant le au moins un vecteur caractérisant en entrée dudit modèle, et en introduisant une empreinte vocale du locuteur dans ledit modèle pour le personnaliser ; acquérir une reproduction (Rv) de la voix cible en sortie dudit modèle d’intelligence artificielle. FIGURE DE L’ABREGE : Fig.2 Personnalisation d’un réseau de neurones pour le rehaussement de la parole L’invention concerne le domaine des procédés de rehaussement de la parole qui utilisent un modèle d’intelligence artificielle. ARRIERE PLAN DE L’INVENTION Le rehaussement de la parole (ou SE, pour Speech Enhancement ) est une fonctionnalité qui consiste à isoler une voix dans un environnement sonore bruité, pour restituer cette voix en améliorant son intelligibilité. Il s’agit d’une fonctionnalité qui est aujourd’hui très populaire dans les technologies audio, du fait notamment de la multiplication des visioconférences et du télétravail. La mise en œuvre de cette fonctionnalité dans des appareils audio portables est particulièrement pertinente. Par exemple, dans le cas d’un micro-casque, il est très intéressant d’être capable d’isoler la voix de l’utilisateur du micro-casque au cours d’un appel téléphonique, et de la transmettre rehaussée et débruitée à l’interlocuteur de l’utilisateur. Les réseaux de neurones sont aujourd’hui les algorithmes qui obtiennent les meilleurs performances pour le rehaussement de la parole. Cependant, les réseaux de neurones présentent des performances dégradées et fonctionnent généralement mal dans des environnements dans lesquels des voix interférentes se superposent à la voix de l’utilisateur. En plus de dégrader la clarté des appels, cela pose aussi un problème de confidentialité dans la mesure où les conversations de fond (d’ordre privé par exemple) risquent d’être transmises lors de l’appel. On envisage donc de mettre en œuvre un rehaussement personnalisé de la parole (PSE, pour Personalized Speech Enhancement ), qui vise à extraire d’un environnement bruité comprenant des voix interférentes, une « voix cible » prédéfinie appartenant à un locuteur identifié. Dans l’exemple d’application qui vient d’être donné, la voix cible est celle de l’utilisateur du micro-casque. Dans le cas du micro-casque et, plus généralement, de tout appareil audio portable, le procédé de rehaussement personnalisé de la parole nécessite des traitements « embarqués » pour permettre la restitution de la voix cible en temps réel. Les méthodes traditionnelles connues étaient assez peu efficaces. Cependant, récemment, le challenge Deep Noise Suppression (DNS) a organisé une épreuve correspondant à la tâche de personnalisation du rehaussement de la parole. Ce challenge a donné lieu à beaucoup de travaux portant sur ce sujet, ce qui a mené à la conception d’architectures relativement performantes. Cependant, et même si ces architectures sont considérées comme « temps réel » car causales, elles sont bien souvent très lourdes et ne peuvent pas faire l’objet d’une implémentation dans un produit embarqué. OBJET DE L’INVENTION L’invention a pour objet un système de rehaussement personnalisé de la parole qui soit efficace et dont la mise en œuvre nécessite une puissance de calcul et une consommation d’énergie limitées. En vue de la réalisation de ce but, on propose un système de rehaussement personnalisé de la parole, comportant : au moins une mémoire, dans laquelle sont stockés une empreinte vocale d’un locuteur, préalablement enregistrée, et un modèle d’intelligence artificielle de rehaussement de la parole, préalablement entraîné ; une unité de traitement agencée pour, en temps réel : acquérir au moins un signal audio d’entrée comprenant une voix cible du locuteur et un bruit ambiant ; produire au moins un vecteur caractérisant à partir du au moins un signal audio d’entrée ; exécuter une inférence du modèle d’intelligence artificielle, en appliquant le au moins un vecteur caractérisant en entrée dudit modèle d’intelligence artificielle, et en introduisant l’empreinte vocale dans ledit modèle d’intelligence artificielle pour le personnaliser ; acquérir une reproduction de la voix cible en sortie dudit modèle d’intelligence artificielle. L’introduction de l’empreinte vocale du locuteur dans le modèle d’intelligence artificielle de rehaussement de la parole, lors de l’exécution de l’inférence de celui-ci, permet de personnaliser le rehaussement de la parole. On adapte ainsi le modèle aux caractéristiques vocales du locuteur. On augmente donc très nettement l’efficacité du rehaussement de la voix cible, notamment lorsque le bruit ambiant intègre des voix interférentes. En utilisant un modèle compact, on obtient donc un système de rehaussement personnalisé de la parole qui est très efficace, et qui nécessite une puissance de calcul et une consommation d’énergie limitées. Le système de rehaussement personnalisé de la parole peut ainsi être mis en œuvre en embarqué, notamment dans un appareil audio portable (micro-casque, écouteurs, prothèse auditive, etc.). On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel le modèle d’intelligence artificielle comporte : - un bloc encodeur, en entrée duquel est appliqué le au moins un vecteur caractérisant, et générant au moins un vecteur de sortie ; - au moins un décodeur, en entrée duquel est appliqué le au moins un vecteur de sortie ; le bloc encodeur générant au moins un vecteur intermédiaire et comprenant au moins un opérateur agencé pour fusionner le au moins un vecteur intermédiaire et l’empreinte vocale pour produire le au moins un vecteur de sortie. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel le modèle d’intelligence artificielle comprend un premier étage réalisant une analyse peu précise produisant une reproduction peu précise de la voix cible, et un deuxième étage utilisant des résultats du premier étage et réalisant une analyse plus précise pour obtenir la reproduction de la voix cible. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel l’unité de traitement produit un premier vecteur caractérisant et un deuxième vecteur caractérisant à partir du signal audio d’entrée, et dans lequel : - le bloc encodeur comprend une première branche appartenant au premier étage et en entrée de laquelle est appliqué le premier vecteur caractérisant, et une deuxième branche appartenant au deuxième étage et en entrée de laquelle est appliqué le deuxième vecteur caractérisant ; - le modèle comprend un premier décodeur appartenant au premier étage et un deuxième décodeur appartenant au deuxième étage. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel l’opérateur est agencé pour fusionner un premier vecteur intermédiaire produit par la première branche du bloc encodeur, un deuxième vecteur intermédiaire produit par la deuxième branche du bloc encodeur, et l’empreinte vocale. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel la première branche du bloc encodeur comporte un premier opérateur agencé pour fusionner un premier vecteur intermédiaire produit par la première branche du bloc encodeur et l’empreinte vocale, et/ou la deuxième branche du bloc encodeur comporte un deuxième opérateur agencé pour fusionner un deuxième vecteur intermédiaire produit par la deuxième branche du bloc encodeur et l’empreinte vocale, la première branche produisant un premier vecteur de sortie appliqué en entrée du premier décodeur et la deuxième branche produisant un deuxième vecteur de sortie appliqué en entrée du deuxième décodeur. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel l’unité de traitement produit, à partir du au moins un signal audio d’entrée, un signal audio courant qui est un signal du domaine fréquentiel, le premier vecteur caractérisant étant obtenu en calculant un ERB du signal audio courant, et le deuxième vecteur caractérisant étant obtenu en calculant un spectrogramme complexe du signal audio courant. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel le au moins un opérateur comprend au moins un opérateur de concaténation agencé pour concaténer selon un axe fréquentiel le au moins un vecteur intermédiaire et l’empreinte vocale. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel une structure du modèle est basée sur une structure d’un réseau U-Net. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel la structure du modèle est basée sur une structure d’un réseau DeepFilterNet2. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, l’empreinte vocale étant obtenue en utilisant un encodeur vocal de type ECAPA-TDNN. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel l’empreinte vocale est générée par l’unité de traitement du système. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel l’unité de traitement est agencée pour générer, à partir du au moins un signal audio entrant, une empreinte vocale courante, pour calculer une valeur de similarité représentative d’une similarité entre l’empreinte vocale courante et l’empreinte vocale stockée dans la mémoire, et pour introduite dans le modèle une nouvelle empreinte vocale formée à partir de l’empreinte vocale stockée dans la mémoire, de l’empreinte vocale courante et de la valeur de similarité. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, dans lequel l’unité de traitement est agencée pour mettre en œuvre une boucle rétroactive agencée pour générer, à partir de la reproduction de la voix cible en sortie du modèle, une nouvelle empreinte vocale, et pour exécuter une autre inférence du modèle en utilisant cette fois la nouvelle empreinte vocale. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, le locuteur étant un utilisateur du système, qui communique avec un interlocuteur distant. On propose de plus un système tel que précédemment décrit, le locuteur étant un individu qui communique avec l’utilisateur du système. On propose de plus un appareil audio intégrant un système tel que précédemment décrit. On propose de plus un procédé de rehaussement personnalisé de la parole, mis en œuvre dans l’unité de traitement du système tel que précédemment décrit, et comprenant les étapes, mises en œuvre en temps réel, de : acquérir au moins un signal audio d’entrée comprenant une voix cible du locuteur, et un bruit ambiant ; produire au moins un vecteur caractérisant à partir du signal audio d’entrée ; exécuter une inférence du modèle d’intelligence artificielle, en appliquant le au moins un vecteur caractérisant en entrée dudit modèle d’intelligence artificielle, et en introduisant l’empreinte vocale dans ledit modèle d’intelligence artificielle pour le personnaliser ; acquérir une reproduction de la voix cible en sortie dudit modèle d’intelligence artificielle. On propose de plus un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement du système tel que précédemment décrit à exécuter les étapes du procédé de rehaussement personnalisé de la parole tel que précédemment décrit. On propose de plus un support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. L’invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit de modes de mise en œuvre particuliers non limitatifs de l’invention. Il sera fait référence aux dessins annexés parmi lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 représente un micro-casque intégrant le système de rehaussement personnalisé de la parole ; FIG. 2 la FIG. 2 représente schématiquement le système de rehaussement personnalisé de la parole ; FIG. 3 la FIG. 3 illustre la génération de l’empreinte vocale ; FIG. 4 la FIG. 4 représente la transmission de l’extrait audio de l’utilisateur, et la réception de l’empreinte vocale par le micro-casque ; FIG. 5 la FIG. 5 représente le modèle d’intelligence artificielle utilisé dans le système de rehaussement personnalisé de la parole ; FIG. 6 la FIG. 6 représente le modèle de la FIG. 5 selon un premier mode de réalisation ; FIG. 7 la FIG. 7 représente une opération de concaténation ; FIG. 8 la FIG. 8 représente le modèle de la FIG. 5 selon un deuxième mode de réalisation ; FIG. 9 la FIG. 9 illustre la génération d’une empreinte vocale à la volée ; FIG. 10 la FIG. 10 représente la mise en œuvre d’une boucle rétroactive pour améliorer une empreinte vocale ; FIG. 11 la FIG. 11 illustre la constitution des données d’entraînement ; FIG. 12 la FIG. 12 illustre le principe général de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION En référence à la FIG. 1 , un micro-casque 1 comprend classiquement un ou des microphones 2 qui permettent de capturer la voix de l’utilisateur 3 du micro-casque 1 au cours d’un appel téléphonique. Ce ou ces microphones 2 sont par exemple positionnés sur une perche micro 4 ou bien sur les écouteurs 5 du micro-casque 1. La voix de l’utilisateur (le locuteur) est alors transmise à son interlocuteur distant. Le micro-casque 1 comporte un système de rehaussement personnalisé de la parole 6. Le système est ici intégré dans l’un des écouteurs 5 du micro-casque 1. En référence à la FIG. 2 , le système 6 comprend une première unité de traitement 7. La première unité de traitement 7 est une unité électronique et logicielle. La première unité de traitement 7 comprend un ou plusieurs premiers composants de traitement 8, et par exemple un processeur ou un microprocesseur quelconque, généraliste ou spécialisé (par exemple un DSP, pour Digital Signal Processor , ou un GPU, pour Graphics Processing Unit , ou encore un NPU, pour Neural Processing Unit ), un microcontrôleur, ou bien un circuit logique programmable tel qu’un FPGA (pour Field Programmable Gate Arrays ) ou un ASIC (pour Application Specific Integrated Circuit ). Le système 6 comprend aussi une ou des premières mémoires 9 (et notamment une ou des mémoires non-volatiles), reliées à ou intégrées dans le ou les premiers composants de traitement 8. Au moins l’une de ces premières mémoires 9 forme un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré au moins un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent la première unité de traitement 7 à exécuter les étapes du procédé de rehaussement personnalisé de la parole qui va être décrit. Les microphones 2, ici au nombre de trois, capturent donc les signaux sonores So présents dans l’environnement du micro-casque 1, et produisent des signaux audio d’entrée Sae. Les signaux sonores So, et donc les signaux audio d’entrée Sae, comprennent un signal utile, en l’occurrence la voix de l’utilisateur, mais aussi un bruit ambiant Ba. Par « bruit ambiant », on entend ici tout signal sonore non utile capturé par les microphones 2, provenant de tout type de source « parasite ». Le bruit ambiant Ba comprend donc possiblement des voix interférentes, qui ne sont pas celle de l’utilisateur. Le système de rehaussement personnalisé de la parole 6 a pour but d’améliorer, pour l’interlocuteur de l’utilisateur, l’intelligibilité de la voix de l’utilisateur lors de l’appel téléphonique. Le système 6 est dit « personnalisé », car il est réglé et optimisé, comme on va le voir, pour restituer la voix de cet utilisateur particulier. On appelle « voix cible » Vc la voix de l’utilisateur. Le procédé de rehaussement personnalisé de la parole comporte une phase préliminaire et une phase réalisée en temps réel. La phase préliminaire est réalisée en amont de la phase en temps réel. La phase préliminaire consiste tout d’abord à acquérir un extrait audio produit par des microphones à partir d’une capture de la voix cible de l’utilisateur, puis à générer une empreinte vocale à partir de cet extrait audio. L’empreinte vocale permet de caractériser la voix cible de l’utilisateur et forme une représentation vocale de l’utilisateur. C’est cette empreinte vocale qui permettra, au cours de la phase en temps réel, de personnaliser le rehaussement de la parole. En référence aux figures 3 et 4, la phase préliminaire peut utiliser le micro-casque 1 (mais pas nécessairement), ainsi qu’un autre appareil (mais pas nécessairement). Ici, la phase préliminaire utilise les microphones 2 du micro-casque 1, et le smartphone 10 de l’utilisateur, qui est connecté au micro-casque 1. Le smartphone 10, exécutant une application dédiée, communique avec l’utilisateur pour la mise en œuvre de la phase préliminaire. Le smartphone 10 demande à l’utilisateur de parler. La voix de l’utilisateur est alors capturée par les microphones 2 du micro-casque 1, qui produisent donc un extrait audio Ea. Cet extrait audio est transmis par le micro-casque 1 au smartphone 10 sur l’application associée au micro-casque 1. Le smartphone 10 comporte une deuxième unité de traitement 11 qui, comme la première unité de traitement 7 du micro-casque 1, comprend au moins un deuxième composant de traitement. Le smartphone 10 comporte aussi une ou des deuxièmes mémoires 12. Au moins l’une de ces deuxièmes mémoires 12 forme un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré au moins un programme d’ordinateur (et notamment l’application évoquée). La deuxième unité de traitement 11 du smartphone met en œuvre un encodeur vocal 14. L’encodeur vocal 14 qui est utilisé ici est de type ECAPA-TDNN (pour Emphasized Channel Attention, Propagation, and Aggregation Time Delay Neural Network ). Cet encodeur vocal 14 utilise un modèle d’intelligence artificielle. Ce modèle comprend des couches mettant en œuvre un réseau de neurones à retard temporel, suivies d’une couche d’attention ( attention pooling layer ). Le modèle a été préalablement entraîné. Ici, les poids sont figés lors de son utilisation dans le procédé de rehaussement. La deuxième unité de traitement 11 du smartphone 10 exécute une inférence de ce modèle. L’extrait audio Ea est donc appliqué en entrée de l’encodeur vocal 14. L’extrait audio Ea forme une observation . L’observation est alors transformée par l’encodeur vocal 14 en une empreinte vocale Ev de l’utilisateur. On appelle aussi cette empreinte vocale, et on a : , où est la fonction d’encodage mise en œuvre par l’encodeur vocal. L’empreinte vocale est telle que : , où est la dimension de l’espace latent du modèle de l’encodeur 14 et donc de l’empreinte vocale Ev. Le smartphone 10 vérifie la qualité de l’empreinte vocale Ev. Si celle-ci n’est pas satisfaisante, le smartphone demande à l’utilisateur de réenregistrer sa voix. Si la qualité de l’empreinte vocale Ev est satisfaisante, le smartphone 10 transmet au micro-casque 1 l’empreinte vocale Ev, qui est enregistrée dans l’une des premières mémoires 9 du système 6. La phase préliminaire s’achève. On note ici : que la capture de la voix de l’utilisateur, pour produire l’extrait audio, pourrait être faite par un autre équipement que le micro-casque 1 (par le smartphone 10 par exemple, ou par un ordinateur 15) ; que l’encodeur vocal 14 pourrait être mis en œuvre dans un équipement autre que le smartphone 10, dans l’ordinateur 15 par exemple ou bien dans le micro-casque 1 lui-même. La totalité de la phase préliminaire pourrait donc être réalisée par le micro-casque 1. La première unité de traitement 7 pourrait donc mettre en œuvre l’encodeur vocal et produire l’empreinte vocale. La fonctionnalité de rehaussement personnalisé de la parole peut alors être utilisée en temps réel. On s’intéresse donc maintenant à la phase temps réel. L’utilisateur est en train de passer un appel téléphonique. Les microphones 2 capturent donc en temps réel des signaux sonores So qui comprennent la voix cible Vc de l’utilisateur et le bruit ambiant Ba qui règne dans l’environnement de celui-ci (et qui peut comprendre des voix interférentes). La première unité de traitement 7 du micro-casque 1 comporte, pour chaque microphone 2, un buffer 17 et un bloc de calcul 18. La première unité de traitement 7 acquiert donc, pour chaque microphone 2, le signal audio d’entrée Sae produit par ledit microphone à partir du signal sonore So. Les signaux audio d’entrée Sae comprennent donc la voix cible Vc de l’utilisateur et le bruit ambiant Ba. Chaque bloc de calcul 18 calcule alors la Transformée de Fourier à Court Terme (TFCT, ou STFT pour Short Time Fourier Transform ) du signal audio d’entrée Sae. La sortie de chaque bloc de calcul 18 représente donc le spectre d’un signal audio d’entrée. La première unité de traitement 7 produit alors, à partir des signaux audio d’entrée Sae, un signal audio courant Sac qui est un signal du domaine fréquentiel et qui est une représentation spectrale des signaux audio d’entrée. La première unité de traitement 7 du micro-casque comprend au moins un bloc de pré-traitement, en entrée duquel est appliqué le signal audio courant, pour produire au moins un vecteur caractérisant à partir du signal audio courant et donc à partir des signaux audio d’entrée. Ici, la première unité de traitement 7 comprend un premier bloc de pré-traitement 20a et un deuxième bloc de pré-traitement 20b. Le premier bloc de pré-traitement 20a génère un premier vecteur caractérisant Vc1. Le deuxième bloc de pré-traitement 20b génère un deuxième vecteur caractérisant Vc2. Le premier vecteur caractérisant Vc1 est ici obtenu en estimant l’ERB ( Equivalent R ectangular B andwidth , que l’on peut traduire par « bande passante rectangulaire équivalente ») du signal audio courant. Le deuxième vecteur caractérisant Vc2 est ici obtenu en estimant le spectrogramme complexe du signal audio courant Sac. On obtient le deuxième vecteur caractérisant Vc2 en passant la TFCT en échelle logarithmique. On obtient donc : , où est le signal audio courant, est le premier vecteur caractérisant, est le deuxième vecteur caractérisant, et est la fonction de pré-traitement mise en œuvre par les blocs de pré-traitement 20a, 20b. Puis, la première unité de traitement 7 exécute une inférence d’un modèle d’intelligence artificielle 21 de rehaussement de la parole, préalablement entraîné, en appliquant le premier vecteur caractérisant Vc1 et le deuxième vecteur caractérisant Vc2 en entrée du modèle 21. Le modèle d’inférence (et donc, notamment, les poids de celui-ci) est stocké dans l’une des premières mémoires 9 du système 6 du micro-casque 1. Le modèle 21 utilisé ici est basé sur le réseau U-Net et, plus précisément, sur le modèle DeepFilterNet2 qui a une architecture dite « en cascade » ou « à double étage » (« dual-stage »). Ce type d’architecture « en cascade » a vu le jour pour le rehaussement de la parole standard et a grandement permis d’améliorer les performances de rehaussement. Il s’agit donc d’une architecture très performante. On décrit tout d’abord un modèle selon un premier mode de réalisation, en référence à la FIG. 5 . Ce modèle 21 est un modèle à deux étages ( dual-stage architecture) : 21a et 21b Le modèle 21 comporte : un bloc encodeur 23, en entrée duquel est appliqué le au moins un vecteur caractérisant (et donc ici le premier vecteur caractérisant et le deuxième vecteur caractérisant), et générant au moins un vecteur de sortie ; au moins un décodeur 24, en entrée duquel est appliqué le au moins un vecteur de sortie, et générant une reproduction de la voix cible. Comme on va le voir, l’empreinte vocale Ev est aussi appliquée en entrée du bloc encodeur 23. Le modèle 21 comporte de plus un séparateur. Le bloc encodeur 23 permet d’analyser les vecteurs caractérisants en mettant en relation les informations fréquentielles. L’encodeur 23 comprend des couches de convolution permettant notamment de réduire la taille des vecteurs caractérisants en compressant l’information et en obtenant de nouvelles caractéristiques dans un espace latent. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées par le séparateur, dont le rôle est de séparer la voix du reste dans l’espace latent. Le séparateur est constitué de réseaux récurrents afin de mettre en relation les informations temporelles. Enfin, le décodeur permet de transformer l’information de l’espace latent vers l’espace des caractéristiques d’entrées (et donc du premier vecteur caractérisant et du deuxième vecteur caractérisant). Plus précisément, en référence à la FIG. 6 , le bloc encodeur 23 comprend une première branche 23a en entrée de laquelle est appliqué le premier vecteur caractérisant Vc1 (ERB), et une deuxième branche 23b en entrée de laquelle est appliqué le deuxième vecteur caractérisant Vc2 (spectrogramme complexe). La première branche 23a appartient au premier étage 21a du modèle 21. La deuxième branche 23b appartient au deuxième étage 21b du modèle 21. La première branche 23a du bloc encodeur 23 comprend successivement une première couche de convolution 25, une deuxième couche de convolution 26, une troisième couche de convolution 27 et une quatrième couche de convolution 28. La deuxième branche 23b du bloc encodeur 23 comprend successivement une première couche de convolution 29, une deuxième couche de convolution 30 et une couche linéaire groupée 31 ( GLinear ). Le bloc encodeur 23 génère au moins un vecteur intermédiaire et comprend au moins un opérateur 32 agencé pour fusionner le au moins un vecteur intermédiaire et l’empreinte vocale Ev pour produire le au moins un vecteur de sortie. Ici, la quatrième couche de convolution 28 de la première branche 23a produit un premier vecteur intermédiaire Vi1. La couche linéaire groupée 31 de la deuxième branche 23b produit un deuxième vecteur intermédiaire Vi2. Le premier vecteur intermédiaire Vi1 est : , où est la fonction mise en œuvre par la première branche 23a du bloc encodeur 23. Le deuxième vecteur intermédiaire Vi2 est : , où est la fonction mise en œuvre par la deuxième branche 23b du bloc encodeur 23. Le au moins un opérateur 32 comprend un opérateur de concaténation agencé pour concaténer selon un axe fréquentiel au moins un vecteur intermédiaire et l’empreinte vocale. L’opérateur de concaténation 32 fusionne donc par concaténation le premier vecteur intermédiaire Vi1, le deuxième vecteur intermédiaire Vi2 et l’empreinte vocale Ev. La FIG. 7 permet d’illustrer la concaténation. Le concaténation est opérée de la manière suivante. L’empreinte vocale Ev est dupliquée le long de l’axe temporel afin d’obtenir autant d’occurrences que de trames dans les vecteurs intermédiaires (après passage dans les premières couches de l’encodeur), puis chaque empreinte vocale Ev est concaténée avec chaque trame des deux vecteurs intermédiaires. Sur la FIG. 7 , toutes les trames des vecteurs intermédiaires sont différentes, alors que toutes les trames de l’empreinte vocale sont égales. L’architecture unifiée du modèle de la FIG. 5 et de la FIG. 6 correspond donc à l’ajout de l’empreinte vocale Ev dans le bloc encodeur, permettant ainsi de combiner ensemble les ERBs, les spectrogrammes complexes et l’information sur la voix cible du locuteur. L’opérateur de concaténation 32 génère donc le vecteur concaténé Vc : Le bloc encodeur 23 comprend de plus une couche linéaire groupée 33 en entrée de laquelle est appliquée la sortie de l’opérateur de concaténation 32. Le séparateur, qui est ici intégré dans le bloc encodeur 23, comprend une unité récurrente fermée 34 (couche GRU, pour Gated R ecurrent U nit ). L’unité récurrente fermée 34 produit donc un vecteur de sortie Vs à partir du vecteur concaténé Vc, et donc à partir du premier vecteur intermédiaire Vi1, du deuxième vecteur intermédiaire Vi2 et de l’empreinte vocale Ev. Le vecteur de sortie Vs est : où est la fonction de l’unité récurrente fermée 34. Le au moins un décodeur 24 comprend ici un premier décodeur 24a et un deuxième décodeur 24b. Le premier décodeur 24a appartient au premier étage 21a du modèle 21. Le deuxième décodeur 24b appartient au deuxième étage 21b du modèle 21. Les couches de convolution de la première branche 23a du bloc encodeur 23 sont reliées au premier décodeur 24a. Le vecteur de sortie Vs est appliqué en entrée du premier décodeur 24a et en entrée du deuxième décodeur 24b. Le premier décodeur 24a génère à partir du vecteur de sortie des gains Gerb dits « gains ERB » : Ces gains sont appliqués au premier vecteur caractérisant Vc1. On obtient donc : Le deuxième décodeur 14b, quant à lui, génère des coefficients de filtrage Cdf du filtre profond 36 ( Deep Filtering ) : Le premier vecteur caractérisant Vc1, auquel les gains ERB ont été appliqués, est alors appliqué en entrée du filtre profond 36 : . Le premier étage 21a du modèle 21 travaille en amplitude et permet donc d’estimer une enveloppe de la voix cible. Il réalise une analyse grossière, peu précise, produisant une reproduction peu précise de la voix cible. Le premier étage 21a produit des gains de valeur réelle. Le deuxième étage 21b réalise une analyse plus précise. Le deuxième étage 21b opère dans le domaine complexe et met en œuvre un filtrage profond, utilisant les résultats du premier étage (les gains), qui permet d’obtenir un contenu débruité formant la reproduction Rv de la voix cible, qui est une reproduction plus précise que celle du premier étage. Cette structure à deux étages permet de compacter le modèle tout en conservant son efficacité. Le deuxième étage 21b opère sur la partie basse du spectrogramme (ici jusqu’à la fréquence ). On note qu’un masque est généré et appliqué sur la sortie du filtre profond 36 afin de masquer le bruit. Une transformée de Fourier inverse 37 est alors calculée pour obtenir la reproduction de la voix cible Rv. La première unité de traitement 7 du micro-casque 1 acquiert alors la reproduction Rv de la voix cible et la transmet à l’interlocuteur de l’utilisateur, qui reçoit ainsi la voix rehaussée de l’utilisateur. On parle de bloc encodeur « unifié » pour désigner le bloc encodeur 23 du premier mode de réalisation. En effet, les deux branches 23a, 23b de l’encodeur 23 fusionnent à l’intérieur de celui-ci via l’opérateur de concaténation 32. On s’intéresse maintenant, en référence à la FIG. 8 , à un modèle 40 selon un deuxième mode de réalisation et, plus précisément, à une première alternative de ce deuxième mode de réalisation. Le modèle 40 comporte à nouveau un bloc encodeur 41 et au moins un décodeur 42, en l’occurrence un premier décodeur 42a et un deuxième décodeur 42b. Le bloc encodeur 41 comprend un première branche 41a et une deuxième branche 41b. La première branche 41a du bloc encodeur 41 comprend successivement une première couche de convolution 43, une deuxième couche de convolution 44, une troisième couche de convolution 45, une quatrième couche de convolution 46, puis un premier opérateur de concaténation 47, une couche linéaire groupée 48 ( GLinear ) et une première unité récurrente fermée 49. La deuxième branche 41b du bloc encodeur 41 comprend successivement une première couche de convolution 50, une deuxième couche de convolution 51, une première couche linéaire groupée 52 ( GLinear ), puis un deuxième opérateur de concaténation 53, une deuxième couche linéaire groupée 54 et une deuxième unité récurrente fermée 55. Le premier opérateur de concaténation 47 concatène selon l’axe fréquentiel un premier vecteur intermédiaire Vc1 (sortie de la quatrième couche de convolution 46) produit par la première branche du bloc encodeur, et l’empreinte vocale Ev. Le deuxième opérateur de concaténation 53 concatène selon l’axe fréquentiel un deuxième vecteur intermédiaire Vc2 (sortie de la troisième couche de convolution 52) produit par la deuxième branche 41b du bloc encodeur 41, et l’empreinte vocale Ev. La première unité récurrente fermée 49 génère un premier vecteur de sortie Vs1 qui est appliqué en entrée du premier décodeur 42a. La deuxième unité récurrente fermée 55 génère un deuxième vecteur de sortie Vs2 qui est appliqué en entrée du deuxième décodeur 42b. Dans cette première alternative du deuxième mode de réalisation du modèle 40, l’empreinte vocale Ev est donc intégrée dans chacune des branches du bloc encodeur. On parle de bloc encodeur « double » ou « dual » pour désigner le bloc encodeur du deuxième mode de réalisation. En effet, les deux branches de l’encodeur ne fusionnent pas à l’intérieur de celui-ci mais sont indépendantes et reliées chacune à un décodeur distinct. Plus généralement, la première branche 41a du bloc encodeur comporte un premier opérateur 47 agencé pour fusionner un premier vecteur intermédiaire produit par la première branche du bloc encodeur et l’empreinte vocale, et/ou la deuxième branche 41b du bloc encodeur comporte un deuxième opérateur 53 agencé pour fusionner un deuxième vecteur intermédiaire produit par la deuxième branche du bloc encodeur et l’empreinte vocale. On pourrait donc aussi, selon une deuxième alternative du deuxième mode de réalisation du modèle, intégrer l’empreinte vocale uniquement dans la première branche 41a du bloc encodeur 41 (qui elle seule comprend alors un opérateur de concaténation). On pourrait aussi, selon une troisième alternative du deuxième mode de réalisation, intégrer l’empreinte vocale uniquement dans la deuxième branche 41b du bloc encodeur 41 (qui elle seule comprend alors un opérateur de concaténation). On s’intéresse maintenant à nouveau à la génération de l’empreinte vocale Ev. Il est possible d’améliorer en temps réel l’empreinte vocale de l’utilisateur. Ce procédé d’amélioration est mis en œuvre dans le micro-casque. Pour cela, en référence à la FIG. 9 , la première unité de traitement 7 comporte un bloc de génération d’empreinte à la volée 60, comprenant un bloc de génération d’empreinte 61 et un bloc de calcul de similarité 62. La première unité de traitement 7 acquiert le au moins un signal audio d’entrée Sae de l’utilisateur qui est appliqué en entrée du bloc de génération d’empreinte 61. Le bloc de génération d’empreinte 61 génère à partir du au moins un signal audio d’entrée une empreinte vocale courante Evc. Puis, le bloc de calcul 62 calcule une valeur de similarité représentative d’une similarité entre l’empreinte vocale courante Evc et l’empreinte vocale Ev en mémoire, qui a été produite au cours de la phase préliminaire. Cette valeur de similarité est ici une distance entre deux vecteurs : le premier vecteur est l’empreinte en mémoire et le deuxième vecteur est l’empreinte vocale courante. La distance a une valeur qui est comprise par exemple entre « 0 » et « 1 », où « 0 » signifie « complétement dissimilaires » et « 1 » signifie « identiques ». Si les deux empreintes vocales sont suffisamment similaires (c’est-à-dire si la valeur de similarité est supérieure à un seuil prédéfini), la première unité de traitement 7 génère une nouvelle empreinte vocale En qui est formée à partir de l’empreinte vocale Ev stockée dans la mémoire, de l’empreinte vocale courante Evc et de la valeur de similarité. Cette nouvelle empreinte vocale En est introduite dans le modèle 21 (ou 40). Cette méthode présente plusieurs avantages. Tout d’abord, elle permet d’obtenir une empreinte vocale de plus en plus robuste et de s’affranchir du problème de l’adaptation au domaine. En effet, en changeant d'environnement sonore, il se peut que la nature de l’empreinte vocale change légèrement. Ici, cette empreinte vocale est mise à jour en temps réel, ce qui écarte ce problème. Cette méthode permet aussi de pallier la difficulté relative aux changements temporaires de la voix, par exemple si le locuteur a la voix cassée, enrouée ou autre. Cette méthode permet donc de s’adapter à ce genre de situation. La génération de l’empreinte vocale à la volée permet aussi, comme cette empreinte est régulièrement actualisée, de produire une empreinte vocale moins précise au cours de la phase préliminaire, en utilisant donc un encodeur vocal moins lourd. La baisse de précision est compensée par l’amélioration en temps réel de l’empreinte. Cela peut permettre de réaliser l’encodage vocal de la phase préliminaire en embarqué, et donc dans la première unité de traitement 7 du micro-casque 1. L’interaction avec le smartphone (ou tout autre équipement) n’est alors plus nécessaire. Alternativement, en référence à la FIG. 10 , la première unité de traitement 7 peut mettre en œuvre une boucle rétroactive 64 pour générer l’empreinte vocale à la volée. La première unité de traitement 7 exécute une première inférence du modèle 21, 40 en utilisant l’empreinte vocale Ev stocké en mémoire. Le modèle produit une reproduction de la voix cible (voix rehaussée). La première unité de traitement 7 comporte à nouveau un bloc de génération d’empreinte à la volée 65, comprenant un bloc de génération d’empreinte 66 et un bloc de calcul de similarité 67. Le bloc 66 génère une nouvelle empreinte vocale En à partir de la reproduction Rv de la voix cible, puis le bloc de calcul 67 calcule la similarité entre l’empreinte vocale Ev en mémoire et la nouvelle empreinte vocale En. Si la valeur de similarité est supérieure à un seuil prédéfini, alors le bloc 65 tient compte de cette nouvelle empreinte vocale Ev, qui est alors intégrée dans le modèle 21, 40. La première unité de traitement 7 exécute une autre inférence du modèle en utilisant cette fois la nouvelle empreinte vocale En. La reproduction Rv de la voix cible est alors à nouveau appliquée en entrée du bloc de génération d’empreinte à la volée 65. On s’intéresse maintenant, en référence à la FIG. 11 , à la constitution des données d’entraînement. Comme on l’a vu, le modèle utilisé est un modèle de rehaussement de la parole qui a été transformé pour être personnalisé en fonction de l’utilisateur (plus précisément, en fonction de la voix de l’utilisateur). Trois jeux de données constituent les données d’entraînement utilisées pour entraîner ce modèle. Un premier jeu de données 71 comporte des empreintes vocales obtenus à partir d’extraits audio de locuteurs identifiés. Les extraits audio sont ici issus d’un premier corpus de données 72, par exemple le corpus LibriSpeech . Pour chaque locuteur identifié 73, un extrait audio 75 a été prélevé, puis cet extrait audio 75 a été encodé par l’encodeur vocal 14 préalablement décrit. On obtient donc le premier jeu de données 71, qui comprend donc des empreintes vocales de locuteurs identifiés. Comme on l’a vu, le modèle doit être capable d’isoler efficacement une voix cible dans un environnement comprenant du bruit et des voix interférentes. On a donc utilisé un deuxième corpus de données 76 contenant des extraits audio de locuteurs non identifiés, pour produire des voix interférentes 77. Le deuxième corpus de données 76 est par exemple issu de LibriSpeech et de Mozilla Common Voice . On a aussi utilisé un troisième corpus de données 78 contenant des extraits de bruit, pour obtenir un bruit audio 79. Le troisième corpus de données 78 comprend ici des données du challenge DNS (elles-mêmes issues des bases de données Freesound et AudioSet ). On a utilisé un mixeur audio 80 pour mélanger les voix interférentes 77, le bruit 79, et des extraits audios de locuteurs identifiés pour former le deuxième jeu de données 81. Les extraits audio de locuteurs identifiés, bien que concernant les mêmes locuteurs, sont différents de ceux utilisés pour former le premier jeu de données 71. Enfin, on a généré un troisième jeu de données 82 à partir d’extraits vocaux des locuteurs identifiés. A nouveau, ces extraits audio, bien que concernant les mêmes locuteurs, sont différents de ceux utilisés pour former le premier jeu de données 71. Le modèle est donc entraîné en utilisant comme entrées les données du deuxième jeu de données 81. Pour chaque donnée du deuxième jeu de données 81 correspondant à un même interlocuteur, on introduit dans le modèle l’empreinte vocale dudit locuteur issue du premier jeu de données 71. La sortie de modèle, c’est-à-dire la reproduction de la voix cible, est comparée avec l’extrait audio du troisième jeu de données 82 pour vérifier si la reproduction de la voix cible est correcte, puis les poids du modèle sont mis à jour (par rétropropagation de gradient par exemple). On a utilisé environ 2400 locuteurs différents pour les voix cibles et environ 7000 voix indésirables, pour obtenir plus de 800 heures de données. On a utilisé une combinaison de fonctions de coût (ou fonctions de perte : loss function s ) pour l’entraînement : perte spectrale compressée ( spectral loss ) , perte multi-résolution ( multi-resolution loss ) et perte de sur-suppression ( over-suppression loss ). La perte spectrale compressée correspond à la somme de deux termes. Le premier terme est l’erreur quadratique moyenne de l’amplitude du spectrogramme compressée par un facteur c, et le second est le même terme mais prenant en compte la phase. La perte spectrale compressée peut s’écrire : La perte multi-résolution permet d'appuyer sur la reconstruction de la voix. Il s’agit de calculer une fonction de coût pour plusieurs TFCT générées avec différentes tailles de fenêtre (par exemple 5ms, 10ms, 20ms et 40ms). Pour chaque TFCT, on multiplie l’erreur quadratique moyenne de l’amplitude compressée avec l’erreur quadratique moyenne de la TFCT complexe compressée. La perte multi-résolution peut s’écrire : La perte de sur-suppression est propre à la personnalisation et a pour but d’éviter de trop supprimer la voix cible. Elle pénalise simplement le réseau lorsqu'il manque des morceaux de la voix cible dans le spectrogramme reconstruit. La perte de sur-suppression peut s’écrire : La fonction de coût globale s’écrit donc : , où est la perte spectrale compressée, est la perte multi-résolution, est la perte de sur-suppression, et où les , , sont les poids de perte définis au cours de l’entraînement. On présente les résultats obtenus pour les quatre modèles présentés. Ici, on nomme « premier modèle » le modèle selon le premier mode de réalisation, « deuxième modèle » le modèle selon la première alternative du deuxième mode de réalisation, « troisième modèle » le modèle selon la deuxième alternative du deuxième mode de réalisation, et « quatrième modèle » le modèle selon la troisième alternative du deuxième mode de réalisation. On fait référence aux deux tableaux en Annexe : tableau 1 et tableau 2. On a regroupé dans le tableau 1 les résultats de rehaussement qui ont été obtenus. Les résultats ont été obtenus sur une base de test « synthétique », qui a été confectionnée par les inventeurs, et dont les caractéristiques sont regroupées sur la ligne « base de test brute ». Pour toutes les métriques utilisées, un plus grand résultat signifie de meilleures performances. Les métriques utilisées ici sont des métriques connues de l’homme du métier : PESQ, STOI, CSIG, CBAK et COVL. On constate que les différents modèles personnalisés (premier, deuxième, troisième et quatrième modèles) améliorent bien les performances et dépassent nettement celles du modèle original DeepFilterNet2 . Le premier modèle, avec bloc encodeur unifié, est celui qui présente les meilleurs résultats. Par ailleurs, comme on l’a vu, la taille du modèle utilisé est critique car l’inférence est réalisée en embarqué. On a donc adapté un modèle compact ( DeepFilterNet2 ) à la personnalisation en impactant le moins possible sa complexité. Le tableau 2 permet de comparer sur le plan computationnel le premier modèle (le plus performant) avec quelques réseaux de l’art antérieur. On observe dans ce tableau le nombre de paramètres et le nombre d’opérations MAC (pour M ultiply- A ccumulative O peration , que l’on peut traduire par opération de multiplication-accumulation) associés aux différents modèle. Plus la valeur obtenue est basse, plus cela est favorable. Le tableau 2 précise aussi si chaque modèle est ou non un modèle en cascade ( dual-stage ) . Deux enseignements principaux peuvent être tirés de ce tableau. Tout d’abord, la méthode de personnalisation utilisée n’a pas augmenté la charge computationnelle du modèle. Le modèle a été personnalisé sans que cela n’augmente sa complexité. Ensuite, on constate que le modèle utilisé est nettement plus petit, aussi bien en nombre de paramètres qu’en MAC. Ce modèle très compact peut donc être implémenté sur un produit embarqué, ce qui n’est pas le cas des autres modèles de l’état de l’art. On note aussi que le réseau le plus proche, E3Net ne correspond pas à une architecture en cascade ( dual-stage ). En référence à la FIG. 12 , le procédé décrit consiste donc, au cours d’une phase préliminaire, à appliquer un extrait audio Ea en entrée d’un encodeur vocal 14 pour obtenir une empreinte vocale Ev de la voix cible. L’empreinte vocale Ev est stockée en mémoire du produit embarqué. Puis, en temps réel, la première unité de traitement acquiert au moins un signal audio d’entrée Sae, qui est un mélange entre la voix cible Vc et un bruit ambiant Ba comprenant des bruits B et une ou des voix interférentes Vint. Le modèle 21, 40 génère alors une reproduction Rv de la voix cible. Cette méthode, plus complexe qu’un simple débruitage, permet d’améliorer grandement la clarté d’un appel en présence de plusieurs interlocuteurs. On a décrit ici que la voix cible est celle de l’utilisateur du micro-casque. Cependant, le système et le procédé peuvent aussi être utilisés pour rehausser une voix cible qui est celle de l’interlocuteur de l’utilisateur. Il peut y avoir plusieurs voix cibles, de plusieurs interlocuteurs. Le procédé est semblable à celui utilisé lorsque l’on souhaite isoler la voix de l’utilisateur, mais dans le sens inverse. Pour ce faire, un extrait audio de la voix des personnes fréquemment appelées est nécessaire. Le procédé comprend les étapes suivantes. Les interlocuteurs fréquents enregistrent leur voix. À partir de ces enregistrements, une empreinte vocale est générée pour chaque interlocuteur et est stockée dans le micro-casque de l’utilisateur. Lors d’un appel, si l’interlocuteur est identifié, le flux audio entrant est récupéré et transmis au réseau de neurones, préalablement entraîné sur le jeu de données présenté plus haut. A nouveau, le flux est découpé en fenêtres chevauchantes et chaque fenêtre est appliquée en entrée du réseau de neurones. L’empreinte vocale de l’interlocuteur est introduite dans le modèle pour le personnaliser. La reproduction de la voix cible est ensuite transmise à l’utilisateur du micro-casque. Alternativement, pour chaque fenêtre, le signal audio peut être est comparé aux empreintes vocales connues afin d’identifier la voix cible. L’empreinte vocale correspondante est alors utilisée pour personnaliser le modèle. De même, au sein d’un même foyer par exemple, les empreintes vocales de plusieurs interlocuteurs peuvent être générées et mémorisées. Lorsque la voix de l’un de ces interlocuteurs est reconnue, le procédé de rehaussement personnalisé est réalisé en utilisant l’empreinte vocale dudit interlocuteur. Générer et stocker plusieurs empreintes vocales de plusieurs interlocuteurs permet de faire de la personnalisation pour plusieurs locuteurs en même temps. Par exemple, lorsqu’un haut-parleur de conférence ( speakerphone ) est utilisé, toutes les personnes présentes dans la salle enregistrent leur voix pour que le système réalise un rehaussement personnalisé pour chaque voix. Le système et le procédé peuvent aussi être utilisés dans une application de conversation face à face, et par exemple dans un appareil audio d’aide auditive. La voix cible peut être celle de l’interlocuteur de l’utilisateur l’appareil audio. La voix cible peut aussi être celle de l’utilisateur de l’appareil audio. Le procédé permet d’obtenir la reproduction de la voix cible, qui est alors retirée du signal capturé. Les écouteurs de type OWS (pour Open Wearable Stereo ), ou open-ear , présentent l’inconvénient que, dans le cas d'un rehaussement directif, la voix de l'utilisateur sera également réhaussée avec un écho dû à la latence du traitement, ce qui sera contre-productif. Il peut donc être intéressant de rehausser le signal utile (voix des interlocuteurs en face) en le débruitant des bruits interférents ( background noise ) et en retirant la propre voix de l’utilisateur de l’appareil afin d’éviter un phénomène d’écho. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits mais englobe toute variante entrant dans le champ de l’invention tel que défini par les revendications. L’encodeur vocal utilisé pour générer l’empreinte vocale peut être différent de celui décrit ici. L’encodage vocal pourrait par exemple être une représentation sous la forme de coefficients « MFCC » (pour Mel-Frequency Cepstrum Coefficients ). On a utilisé un premier vecteur caractérisant et un deuxième vecteur caractérisant, mais il pourrait y avoir un seul vecteur caractérisant, ou bien un nombre différent de vecteurs caractérisants. Le au moins un vecteur caractérisant peut être obtenu à partir de représentations différentes du au moins un signal audio d’entrée. Le ou les signaux audio d’entrée, ou bien le signal audio courant, peuvent d’ailleurs être introduits tels quels, sans traitement, dans le modèle. Le au moins un vecteur caractérisant peut alors être le signal audio courant lui-même, ou bien le au moins un signal audio d’entrée lui-même (ou une combinaison des signaux audio d’entrée). Le passage par une représentation fréquentielle intermédiaire n’est pas obligatoire. On a décrit que le modèle d’intelligence artificielle de rehaussement de la parole a une structure qui est basée sur la structure d’un réseau U-Net et, plus précisément, que la structure du modèle est basée sur la structure d’un réseau DeepFilterNet2. Cela n’est cependant pas obligatoire. Tout modèle de rehaussement de la parole peut être utilisé et personnalisé par l’introduction de l’empreinte vocale dans ledit modèle. Le modèle n’est pas nécessairement un modèle à encodeur-décodeur et, dans un modèle à encodeur-décodeur, l’introduction de l’empreinte vocale dans le modèle n’est pas nécessairement réalisée dans l’encodeur en sortie de celui-ci. L’introduction de l’empreinte vocale peut se faire en utilisant un opérateur agencé pour fusionner un ou des vecteurs intermédiaires et l’empreinte vocale. Cette fusion n’est pas nécessairement une concaténation, il pourrait s’agir d’une addition, d’une multiplication, d’une mécanisme de cross-attention , etc. Le système de rehaussement personnalisé de la parole peut être intégré dans un appareil audio portable autre qu’un micro-casque : écouteurs, prothèse auditive, tablette, ordinateur portable, smartphone , etc. Le système de rehaussement personnalisé de la parole peut aussi être intégré dans un appareil non portable : système de visioconférence, kit mains libres pour automobile, assistant personnel virtuel, appareil quelconque muni d’un module de reconnaissance vocale, etc. Le système de rehaussement personnalisé de la parole peut aussi être intégré avec un logiciel existant, notamment de visioconférence. ANNEXE Modèle PESQ STOI CSIG CBAK COVL Base de test brute 1.81 0.75 2.99 2.45 2.37 DeepFilterNet2 2.10 0.75 3.11 2.66 2.58 Premier modèle 2.30 0.78 3.59 2.86 2.94 Deuxième modèle 2.24 0.78 3.50 2.79 2.86 Troisième modèle 2.23 0.76 3.50 2.76 2.85 Quatrième modèle 2.18 0.77 3.43 2.76 2.79 Modèle dual-stage Params (M) MAC (G) DeepFilterNet2 yes 2.31 0.36 Premier modèle yes 2.31 0.36 TEA-PSE 3.0 yes 22.24 19.66 NPU ELEVOC yes 12.49 8.50 pBSRNN yes 5.91 5.54 pPercepNet no 8.5 - E3Net no 4.5 - Tableau 2 Système (6) de rehaussement personnalisé de la parole, comportant : au moins une mémoire (9), dans laquelle sont stockés une empreinte vocale (Ev) d’un locuteur, préalablement enregistrée, et un modèle d’intelligence artificielle (21 ; 40) de rehaussement de la parole, préalablement entraîné ; une unité de traitement (7) agencée pour, en temps réel : acquérir au moins un signal audio d’entrée (Sae) comprenant une voix cible (Vc) du locuteur et un bruit ambiant ; produire au moins un vecteur caractérisant (Vc1, Vc2) à partir du au moins un signal audio d’entrée ; exécuter une inférence du modèle d’intelligence artificielle, en appliquant le au moins un vecteur caractérisant en entrée dudit modèle d’intelligence artificielle, et en introduisant l’empreinte vocale dans ledit modèle d’intelligence artificielle pour le personnaliser ; acquérir une reproduction (Rv) de la voix cible en sortie dudit modèle d’intelligence artificielle. Système selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’intelligence artificielle comporte : - un bloc encodeur (23 ; 41), en entrée duquel est appliqué le au moins un vecteur caractérisant, et générant au moins un vecteur de sortie ; - au moins un décodeur (24 ; 42), en entrée duquel est appliqué le au moins un vecteur de sortie ; le bloc encodeur générant au moins un vecteur intermédiaire et comprenant au moins un opérateur (32 ; 47, 53) agencé pour fusionner le au moins un vecteur intermédiaire et l’empreinte vocale pour produire le au moins un vecteur de sortie. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’intelligence artificielle comprend un premier étage réalisant une analyse peu précise produisant une reproduction peu précise de la voix cible, et un deuxième étage utilisant des résultats du premier étage et réalisant une analyse plus précise pour obtenir la reproduction (Rv) de la voix cible. Système selon les revendications 2 et 3, dans lequel l’unité de traitement (7) produit un premier vecteur caractérisant (Vc1) et un deuxième vecteur caractérisant (Vc2) à partir du signal audio d’entrée, et dans lequel : - le bloc encodeur comprend une première branche (23a ; 41a) appartenant au premier étage et en entrée de laquelle est appliqué le premier vecteur caractérisant, et une deuxième branche (23b ; 41b) appartenant au deuxième étage et en entrée de laquelle est appliqué le deuxième vecteur caractérisant ; - le modèle comprend un premier décodeur (24a ; 42a) appartenant au premier étage et un deuxième décodeur (24b ; 42b) appartenant au deuxième étage. Système selon la revendication 4, dans lequel l’opérateur (32) est agencé pour fusionner un premier vecteur intermédiaire (Vi1) produit par la première branche (23a) du bloc encodeur, un deuxième vecteur intermédiaire (Vi2) produit par la deuxième branche (23b) du bloc encodeur, et l’empreinte vocale (Ev). Système selon la revendication 4, dans lequel la première branche (41a) du bloc encodeur comporte un premier opérateur (47) agencé pour fusionner un premier vecteur intermédiaire produit par la première branche du bloc encodeur et l’empreinte vocale, et/ou la deuxième branche (41b) du bloc encodeur comporte un deuxième opérateur (53) agencé pour fusionner un deuxième vecteur intermédiaire produit par la deuxième branche du bloc encodeur et l’empreinte vocale, la première branche produisant un premier vecteur de sortie (Vs1) appliqué en entrée du premier décodeur (42a) et la deuxième branche produisant un deuxième vecteur de sortie (Vs2) appliqué en entrée du deuxième décodeur (42b). Système selon l’une des revendications 4 à 6, dans lequel l’unité de traitement produit, à partir du au moins un signal audio d’entrée (Sae), un signal audio courant (Sac) qui est un signal du domaine fréquentiel, le premier vecteur caractérisant (Vc1) étant obtenu en calculant un ERB du signal audio courant, et le deuxième vecteur caractérisant (Vc2) étant obtenu en calculant un spectrogramme complexe du signal audio courant. Système selon l’une des revendications 2 à 7, dans lequel le au moins un opérateur (32 ; 47, 53) comprend au moins un opérateur de concaténation agencé pour concaténer selon un axe fréquentiel le au moins un vecteur intermédiaire et l’empreinte vocale. Système selon l’une des revendications 2 à 8, dans lequel une structure du modèle est basée sur une structure d’un réseau U-Net. Système selon la revendication 9, dans lequel la structure du modèle est basée sur une structure d’un réseau DeepFilterNet2. Système selon l’une des revendications précédentes, l’empreinte vocale (Ev) étant obtenue en utilisant un encodeur vocal de type ECAPA-TDNN. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’empreinte vocale (Ev) est générée par l’unité de traitement (7) du système (6). Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’unité de traitement (7) est agencée pour générer, à partir du au moins un signal audio entrant, une empreinte vocale courante (Evc), pour calculer une valeur de similarité représentative d’une similarité entre l’empreinte vocale courante (Evc) et l’empreinte vocale (Ev) stockée dans la mémoire, et pour introduite dans le modèle une nouvelle empreinte vocale formée à partir de l’empreinte vocale stockée dans la mémoire, de l’empreinte vocale courante et de la valeur de similarité. Système selon l’une des revendications 1 à 12, dans lequel l’unité de traitement (7) est agencée pour mettre en œuvre une boucle rétroactive (64) agencée pour générer, à partir de la reproduction (Rv) de la voix cible en sortie du modèle, une nouvelle empreinte vocale (En), et pour exécuter une autre inférence du modèle en utilisant cette fois la nouvelle empreinte vocale. Système selon l’une des revendications précédentes, le locuteur étant un utilisateur du système, qui communique avec un interlocuteur distant. Système selon l’une des revendications 1 à 14, le locuteur étant un individu qui communique avec l’utilisateur du système. Appareil audio (1) intégrant un système selon l’une des revendications précédentes. Procédé de rehaussement personnalisé de la parole, mis en œuvre dans l’unité de traitement (7) du système (6) selon l’une des revendications 1 à 16, et comprenant les étapes, mises en œuvre en temps réel, de : acquérir au moins un signal audio d’entrée (Sae) comprenant une voix cible (Vc) du locuteur, et un bruit ambiant ; produire au moins un vecteur caractérisant (Vc1, Vc2) à partir du signal audio d’entrée ; exécuter une inférence du modèle d’intelligence artificielle, en appliquant le au moins un vecteur caractérisant en entrée dudit modèle d’intelligence artificielle, et en introduisant l’empreinte vocale dans ledit modèle d’intelligence artificielle pour le personnaliser ; acquérir une reproduction (Rv) de la voix cible en sortie dudit modèle d’intelligence artificielle. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement (7) du système (6) selon l’une des revendications 1 à 16 à exécuter les étapes du procédé de rehaussement personnalisé de la parole selon la revendication 18. Support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 19.