FR 3160040 A1 20250912 FR 2402192 A 20240305 Procédé et dispositif d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio La présente invention concerne un procédé (50) d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique d’estimation du pitch d’une voix humaine et comprenant les étapes suivantes : - décomposition (52) dudit signal en trames de taille finie prédéterminée ; - pour chaque trame, - calcul (54) : - d’une autocorrélation de ladite trame ; et - d’une transformation spectrale de ladite trame ; - fourniture (62) de la paire de résultats dudit calcul en entrée d’un réseau de neurones avec mécanisme d’attention, préalablement entrainé, et configuré pour fournir en sortie la probabilité que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée ; - à partir de ladite probabilité, estimation (76) dudit pitch. Figure pour l'abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio La présente invention concerne un procédé d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique d’estimation du pitch d’une voix humaine. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont mises en œuvre par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un tel procédé. L’invention concerne également un dispositif électronique d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée. L’invention se situe dans le domaine de l’analyse de la voix humaine et/ou du vocodage (i.e. la synthèse ou encore le codage de voix humaine), ces domaines utilisant souvent l’information de la voix appelée pitch ou hauteur tonale correspondant, selon l'Association Française de Normalisation AFNOR, au "caractère de la sensation auditive lié à la fréquence d'un son périodique, qui fait que le son est aigu ou grave selon que cette fréquence est plus ou moins élevée", et souvent considéré comme équivalent à la fréquence fondamentale de la voix. Dans les domaines techniques de l’invention, le pitch permet d’analyser la voix, pour identifier des bio-informations et permettre, par exemple, la reconnaissance du locuteur. Dans le domaine du vocodage, c’est-à-dire le codage de la voix pour faciliter les communications vocales (i.e. radiocommunication, VoIP, etc.), la bonne estimation du pitch permet une meilleure qualité de restitution de la voix. Toutefois, le pitch n’est pas stricto sensu équivalent à la fréquence fondamentale de la voix car comme évoqué ci-dessus il s’agit d’une propriété psycho-acoustique subjective qui peut dépendre du contexte fréquentiel du son. L’incertitude liée à l’estimation du pitch diminue à mesure que l’intervalle d’écoute (i.e. la trame d’entrée) augmente. Cette diminution est physique et est liée à la dualité période/fréquence du signal sonore comprenant l’enregistrement de la voix humaine. Cependant, la diminution de l’intervalle d’écoute est bénéfique pour les applications liées à la voix humaine. Les bruits acoustiques environnants l’enregistrement de la voix humaine sont en outre dommageables pour l’estimation précise de son pitch. En effet, les bruits acoustiques peuvent altérer le domaine fréquentiel du pitch à estimer. De ce fait, l’estimation du pitch est une tâche difficile, du fait de la subjectivité ci-dessus évoquée, de la fréquence fondamentale facilement propre à être confondue avec une de ses harmoniques. Les techniques classiques actuelles d’estimation de pitch sont par ailleurs peu robustes aux bruits acoustiques d’environnement. En effet de telles méthodes classiques mitigent le problème en faisant des hypothèses sur le ou les bruits environnementaux tel que le type de bruit, par exemple gaussien, ou encore la plage de fréquence sur laquelle s’étale le bruit, et ces hypothèses ne correspondent pas à la réalité. De plus, les méthodes classiques se basent sur un raccourci mathématique du pitch, en le réduisant à la fréquence fondamentale de la voix. Si cette définition est justifiée dans une majorité de cas de figure, elle ne permet pas d’estimer le pitch dans certaines conditions difficiles, car le pitch peut être lié au contexte du son (i.e. à son environnement). Pour y remédier, des techniques d’intelligence artificielle, notamment via un apprentissage machine et en particulier un apprentissage profond (de l’anglais deep learning ) ont été proposées. Toutefois, de telles techniques sont gourmandes en termes de complexité numérique, car généralement à base de réseaux de neurones utilisant un grand nombre de paramètres internes et de nombreuses opération mathématiques, ce qui les rend impropre à une utilisation dans un environnement matériel contraint en mémoire et/ou en puissance. Le but de l’invention est alors de proposer un procédé d’estimation du pitch de la voix humaine précis, robuste aux bruits acoustiques et de faible complexité numérique. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique d’estimation du pitch d’une voix humaine et comprenant les étapes suivantes : - décomposition dudit signal en trames de taille finie prédéterminée ; - pour chaque trame, - calcul : - d’une autocorrélation de ladite trame ; et - d’une transformation spectrale de ladite trame ; - fourniture de la paire de résultats dudit calcul en entrée d’un réseau de neurones avec mécanisme d’attention, préalablement entrainé, et configuré pour fournir en sortie la probabilité que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée ; - à partir de ladite probabilité, estimation dudit pitch. A la différence de l’état de la technique précité selon lequel les méthodes classiques se concentrent uniquement sur une information, et selon lequel les techniques d’intelligence artificielle qui donnent le choix aux réseaux de neurones de la base sur laquelle l’information d’entrée est projetée notamment lors de leur phase d’apprentissage, la présente invention propose d’utiliser les informations temporelles et fréquentielles simultanément. Une telle utilisation simultanée (i.e. conjointe) des informations temporelles et fréquentielles de trame permet d’obtenir, par leur croisement, une estimation, précise et robuste au bruit, du pitch de la voix humaine tout en étant associée à une faible complexité. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé d’estimation du pitch de la voix humaine comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - ladite transformation spectrale est une transformation spectrale appartenant au groupe comprenant au moins : - une transformée à Q constante ; - une transformée en cosinus discrète propre à fournir des coefficients cepstraux à fréquence Mel ; - une transformée basée sur l’amplitude d’une transformation de Fourier rapide ; - le procédé comprend une étape préalable de partitionnement de l’espace latent dudit réseau de neurones ; - ledit partitionnement est un partitionnement en k-moyennes ou un partitionnement via les modèles de mélanges Gaussiens ; - le décalage de l’autocorrélation correspondant au maximum de ladite probabilité est sélectionné puis utilisé avec la fréquence d’échantillonnage dudit signal audio pour déterminer la fréquence fondamentale associée au pitch de ladite voix, ladite fréquence fondamentale correspondant au rapport entre ladite fréquence d’échantillonnage et ledit décalage sélectionné ; - le procédé comprend en outre une étape de correction de ladite probabilité par mise en œuvre d’un algorithme de Viterbi appliqué en sortie dudit réseau de neurones et propre à prendre en compte l’évolution dudit pitch sur plusieurs trames successives ; - ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention est un réseau de neurones de type « pointer network » et est préalablement entrainé au moyen d’un entrainement supervisé ; - ledit calcul de ladite transformation spectrale comprend en outre une étape de formatage, au moyen d’un réseau de neurones convolutif, propre à rendre le résultat dudit calcul de ladite transformation spectrale concaténable avec le résultat dudit calcul d’autocorrélation de ladite trame pour former, via concaténation lors de ladite fourniture, ladite paire de résultats fournie en entrée dudit réseau de neurones avec mécanisme d’attention. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’estimation du pitch de la voix humaine tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un dispositif électronique d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée, ledit dispositif électronique étant caractérisé en ce qu’il comprend : - un module de décomposition configuré pour décomposer ledit signal en trames de taille finie prédéterminée ; - un module de calcul configuré pour calculer, pour chaque trame : - une autocorrélation de ladite trame ; et - une transformation spectrale de ladite trame ; - un module de fourniture de la paire de résultats dudit calcul en entrée d’un réseau de neurones avec mécanisme d’attention, préalablement entrainé, et configuré pour fournir la probabilité que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée ; - ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention ; - un module d’estimation configuré pour estimer ledit pitch à partir de ladite probabilité fournie en sortie par ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : - FIG. 1 la FIG. 1 est une vue schématique d’un dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine selon la présente invention ; - FIG. 2 la FIG. 2 est une vue schématique d’un exemple d’architecture du dispositif d’estimation du pitch de la voix humaine selon la présente invention ; - FIG. 3 la FIG. 3 est un organigramme d’un procédé d’estimation du pitch de la voix humaine selon un mode de réalisation de la présente invention. Le dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine d’un signal audio reçu en entrée selon la présente invention est illustré sur la FIG. 1 . Comme cela est visible sur le mode de réalisation de la FIG. 1 , le dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine d’un signal audio reçu en entrée comprend un module 12 de décomposition configuré pour décomposer ledit signal en trames de taille finie prédéterminée connecté en sortie à l’entrée un module 14 de calcul configuré pour calculer, pour chaque trame, une autocorrélation de ladite trame et une transformation spectrale de ladite trame. Ledit module 14 de calcul est connecté en sortie à l’entrée d’un module 16 de fourniture, de la paire de résultats dudit calcul, en entrée d’un réseau de neurones 18 avec mécanisme d’attention, préalablement entrainé, et configuré pour fournir en sortie la probabilité que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée. Ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18 est connecté en sortie à l’entrée d’un module 20 d’estimation configuré pour estimer ledit pitch à partir de ladite probabilité fournie en sortie par ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18 comme représenté sur la FIG. 1 . En complément facultatif, le dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine d’un signal audio reçu en entrée comprend un module de correction 22 dont l’entrée est connectée à la sortie dudit réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18. Un tel module optionnel de correction 22 est configuré pour corriger ladite probabilité par mise en œuvre d’un algorithme de Viterbi appliqué en sortie dudit réseau de neurones et propre à prendre en compte l’évolution dudit pitch sur plusieurs trames successives. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine d’un signal audio reçu en entrée comprend une unité de traitement d’informations 24 formée par exemple d’une mémoire 26 et d’un processeur 28 associé à la mémoire 26. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module de décomposition, le module de calcul et le module de fourniture, le réseau de neurones et le module d’estimation, ainsi qu’en complément facultatif le module de correction, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur. La mémoire du dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine d’un signal audio reçu en entrée est alors apte à stocker un logiciel de décomposition, un logiciel de calcul, un logiciel de fourniture, un logiciel de mise en œuvre d’un réseau de neurones et un logiciel d’estimation, ainsi qu’en complément facultatif un logiciel de correction. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de décomposition, le logiciel de calcul, le logiciel de fourniture, le logiciel de mise en œuvre d’un réseau de neurones et le logiciel d’estimation ainsi qu’en complément facultatif le logiciel de correction. En variante non représentée, le module de décomposition, le module de calcul, le module de fourniture, le réseau de neurones et le module d’estimation ainsi qu’en complément facultatif le module de correction sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ), un ou plusieurs GPU(s) (de l’anglais Graphics Processing Unit ), ou encore un ou plusieurs accélérateurs dédiés à l’intelligence artificielle IA. Lorsque le dispositif électronique d’estimation du pitch de la voix humaine d’un signal audio reçu en entrée est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. On détaille ci-après plus précisément certains de ces modules et le cas échéant leurs options de mise en œuvre. Plus précisément, le module de décomposition 12 est propre à décomposer le signal audio d’entrée en trames de taille finie prédéterminée, par exemple de 22,5ms, 67,5ms (i.e. 3x22,5ms), 90ms, 20ms, 30ms, etc. Le module de calcul 14 fait subir à chaque trame de taille finie deux transformations indépendantes. En effet, le module de calcul 14 est, comme indiqué précédemment, propre à calculer, pour chaque trame du signal audio fournie par le module de décomposition 12, d’une part une autocorrélation A de ladite trame ; et d’autre part une transformation spectrale S de ladite trame. En complément facultatif, ladite transformation spectrale est une transformation spectrale appartenant au groupe comprenant au moins : - une transformée à Q constante CQT (de l’anglais Constant-Q transform ); - une transformée en cosinus discrète propre à fournir des coefficients cepstraux à fréquence Mel MFCC (de l’anglais Mel-frequency cepstral coefficients ). - une transformée basée sur l’amplitude d’une transformation de Fourier rapide FFT (ce l’anglais Fast Fourier Transform ) ; - etc. Préférentiellement, la transformée à Q constante est utilisée car elle s’est avérée expérimentalement plus efficace que la transformée basée sur l’amplitude d’une transformation de Fourier rapide FFT. Il est à noter que la transformation spectrale de la trame est définie avant la phase d’entrainement du réseau de neurones 18. Le module de fourniture 16 est configuré pour fournir simultanément la paire de résultats délivrés par le module de calcul 14 en entrée du réseau de neurones 18, ladite paire comprenant le résultat A d’autocorrélation de ladite trame et le résultat S de ladite transformation spectrale. En particulier, pour former ladite paire, le module de fourniture 16 est propre à concaténer au sein d’une même entrée du réseau de neurones 18 le résultat d’autocorrélation de ladite trame et le résultat de ladite transformation spectrale. Il est à noter que l’ordre de concaténation mis en œuvre lors de l’apprentissage est quelconque, le résultat d’autocorrélation de ladite trame pouvant être avant ou après le résultat de ladite transformation spectrale, mais l’ordre de concaténation mis en œuvre lors de l’apprentissage fige celui mis en œuvre ultérieurement lors de l’inférence. Via ladite paire en entrée, les résultats A et S des deux transformations sont ensuite traités en simultané par le réseau de neurones 18 qui, à partir d’un mécanisme de self-attention, va fournir la probabilité que le décalage (en anglais lag ) de l’autocorrélation A corresponde à la période du Pitch de la voix. La probabilité est une probabilité conditionnelle sachant à la fois les résultats S et A des deux transformations, respectivement de la transformation spectrale et de l’autocorrélation de la trame. Par la suite, on considère que le réseau de neurones 18 comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Une couche de neurones entièrement connectée est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». En complément facultatif, le réseau de neurones 18 se base sur une architecture de réseau de neurones utilisée dans le domaine du traitement automatique du langage, les « pointer networks » tels que notamment introduits par O. Vinyals et al. dans l’article « Pointer Networks » du 9 juin 2015. L’utilisation d’une architecture de type « Pointer Networks » dans le présent domaine de la détection de pitch est avantageuse car elle permet de gagner en mémoire grâce à un nombre de paramètres internes limités, en complexité numérique, avec un nombre limité d’opération mathématique. Expérimentalement, de tels gains ont rendu possible l’implémentation de la solution selon la présente invention dans un environnement matériel extrêmement contraint avec une consommation électrique inférieure à 0,05W. Une phase d’entrainement du réseau de neurones 18, avant la mise en œuvre de la solution, permet de rendre robuste la solution aux bruits acoustiques. Plus précisément, ledit réseau de neurones, préférentiellement de type « pointer networks », est préalablement entrainé via une phase d’entrainement supervisée, à l’aide de données annotées par un expert humain, ce qui permet, notamment, de ne plus restreindre le pitch à la fréquence fondamentale de la voix humaine. En complément facultatif, l’espace latent dudit réseau de neurones est propre à être, au préalable, partitionné selon un partitionnement (également appelé clusterisation de l’anglais data clustering ). Selon une première variante de ce complément facultatif, ledit partitionnement est un partitionnement via une méthode non supervisée tel qu’un partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) ou un partitionnement via les modèles de mélanges Gaussiens GMM (de l’anglais Gaussian Mixture Models ). Un tel partitionnement préalable de l’espace latent du réseau de neurones 18 permet de détecter les transitions de trames voisées (i.e. comprenant de la voix humaine) de celles non-voisées (i.e. ne comprenant aucune voix humaine). Plus précisément, le principe est de forcer une partition en deux (après l’avoir vérifié empiriquement sur les données) et chaque partition correspond à voisé ou non-voisé. Plus précisément, la détermination de la transition non voisée/voisée est dite semi-supervisée car obtenue à la fois à l’aide à partir d’un partitionnement (clusterisation) selon une méthode non supervisée et à l’aide d’une phase d’entrainement supervisée dudit réseau de neurones 18. La présente invention propose ainsi de tirer profit de l’utilisation de l’espace latent du réseau de neurones 18, son partitionnement permettant ainsi avantageusement de fournir une classification voisée / non-voisée de la trame. Selon un premier mode de réalisation, la sortie du réseau de neurones 18 avec mécanisme d’attention est directement connectée à l’entrée d’un module 20 d’estimation configuré pour estimer ledit pitch à partir de ladite probabilité fournie en sortie par ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18. Dans le cadre de ce premier mode de réalisation (i.e. sans traitement de correction/traitement avant estimation), le module 20 d’estimation est propre à sélectionner le décalage de l’autocorrélation correspondant au maximum de ladite probabilité puis à l’utiliser, avec la fréquence d’échantillonnage dudit signal audio, pour au moins déterminer la fréquence fondamentale associée au pitch de ladite voix, ladite fréquence fondamentale correspondant au rapport entre ladite fréquence d’échantillonnage et ledit décalage sélectionné. En option, selon un deuxième mode de réalisation, le module optionnel de correction 22 est mis en œuvre entre la sortie du réseau de neurones 18 et l’entrée du module 20 d’estimation. Le module optionnel de correction 22 est configuré pour corriger ladite probabilité par mise en œuvre d’un algorithme de Viterbi appliqué en sortie dudit réseau de neurones 18 et est propre à prendre en compte l’évolution dudit pitch sur plusieurs trames successives. En effet, l’utilisation selon la présente invention, d’un modèle probabiliste en sortie du réseau de neurones 18 permet l’utilisation, par le module optionnel de correction 22, d’un algorithme de type Viterbi pour rendre plus robuste l’estimation du pitch en tenant en compte la « trajectoire » (i.e. l’évolution temporelle) du pitch sur plusieurs trames successives. La FIG. 2 est une vue schématique d’un exemple détaillé d’architecture du dispositif 10 d’estimation du pitch de la voix humaine selon la présente invention. Les modules identiques avec la FIG. 1 sont reportés dans la FIG. 2 avec une numérotation identique. Selon cet exemple d’architecture du dispositif 10 d’estimation du pitch de la voix humaine, le module 12 de décomposition reçoit en entrée le signal audio d’entrée E qu’il est propre à décomposer en trames T R de taille finie prédéterminée. Le module 14 de calcul comprend, tel qu’illustré par la FIG. 2 deux outils de calcul 30 et 31 mis en œuvre en parallèle selon l’exemple de la FIG. 2 . Le premier outil de calcul 30 est configuré pour calculer l’autocorrélation A de chaque trame fournie par le module de décomposition 12. Le deuxième outil de calcul 31 est configuré pour appliquer une transformation spectrale à chaque trame fournie par le module de décomposition 12. Plus précisément, selon l’exemple de la FIG. 2 , la transformation spectrale 32 mise en œuvre par l’outil de calcul 31 et définie avant entrainement du réseau de neurones 18 correspond à une transformation à Q-constante CQT. En complément facultatif, tel qu’illustré par l’exemple de la FIG. 2 , l’outil de calcul 31 de la transformation spectrale comprend en outre un réseau de neurones convolutif 34, préalablement entrainé, et propre à mettre en œuvre avantageusement un formatage F, propre à rendre le résultat S fourni par ledit outil de calcul 31 de ladite transformation spectrale concaténable avec le résultat A fourni par ledit outil 30 de calcul d’autocorrélation de ladite trame. Un réseau de neurones à convolution est aussi parfois dénommé réseau de neurones convolutif ou par le sigle CNN qui renvoie à la dénomination anglaise de « Convolutional Neural Networks ». Dans un réseau de neurones à convolution, chaque neurone d’une même couche présente exactement le même schéma de connexion que ses neurones voisins, mais à différentes positions d'entrée. Le motif de connexion est appelé noyau de convolution ou, plus souvent, « kernel » en référence à la dénomination anglaise correspondante. Plus précisément ledit réseau de neurones convolutif 34 comprend, selon l’exemple d’architecture de la FIG. 2 , une couche dense, N C couches convolutives appelées ConvB, avec N C un nombre entier, une couche de formatage F (flatten en anglais) et une couche dense. Selon d’autres exemples non représentés les deux outils de calculs 30 et 31 sont mis en œuvre successivement, l’outil 30 de calcul d’autocorrélation étant mis en œuvre avant l’outil de calcul 31 de la transformation spectrale, ou inversement. A noter qu’un fois cet ordre figé lors de l’apprentissage, le même ordre doit être utilisé lors de l’inférence. Les résultats A et S du module de calcul 14 sont fournis respectivement, pour une même trame, par les deux outils de calcul indépendants 30 et 31 en entrée du module 16 de fourniture configuré pour fournir simultanément, via concaténation, lors de ladite fourniture la paire de résultats délivrés par le module de calcul 14 en entrée du réseau de neurones 18 avec mécanisme d’attention. Plus précisément, selon l’exemple de la FIG. 2 , le réseau de neurones 18 est préférentiellement de type « Pointer Networks » et présente deux étages distincts 36 et 38. Le premier étage 36 correspond à un étage encodeur composé notamment d’au moins une couche dense et d’au moins une unité récurrente fermée GRU (de l’anglais Gate Recurrent Unit). Le deuxième étage 38 est dédié au mécanisme d’attention correspondant notamment à un mécanisme de self attention et composé d’au moins deux couches dense propre à traduire la similarité entre le décalage de l’autocorrélation A et la période du pitch, et ce en sachant la représentation fréquentielle S de la trame. En sortie de cette étage 38 de self attention la similarité, est transformée via un modèle probabiliste, notamment au moyen de la fonction mathématique softmax 40 en la probabilité 42 que le décalage (en anglais lag ) de l’autocorrélation A corresponde à la période du Pitch de la voix. Cette probabilité 42 est ensuite utilisée, selon l’exemple de la FIG. 2 , directement par le module 20 d’estimation du pitch. Autrement dit, l’exemple de la FIG. 2 illustre le premier mode de réalisation précité, où la sortie du réseau de neurones 18 avec mécanisme d’attention est directement connectée à l’entrée d’un module 20 d’estimation configuré pour estimer ledit pitch à partir de ladite probabilité fournie en sortie par ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18. Dans le cadre de ce premier mode de réalisation (i.e. sans traitement de correction/traitement avant estimation), le module 20 d’estimation est propre à sélectionner le décalage de l’autocorrélation correspondant au maximum de ladite probabilité puis à l’utiliser, avec la fréquence d’échantillonnage dudit signal audio, pour au moins déterminer la fréquence fondamentale associée au pitch de ladite voix, ladite fréquence fondamentale correspondant au rapport entre ladite fréquence d’échantillonnage et ledit décalage sélectionné. On décrit par la suite en relation avec la FIG. 3 , un exemple de mode de réalisation du fonctionnement, selon la présente invention d’un tel dispositif 10. Plus précisément, le procédé 50 d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée comprend tout d’abord un première étape 52 de décomposition dudit signal en trames T R de taille finie prédéterminée. Puis, le procédé 50 comprend une étape 54 de calcul de deux transformations indépendantes de chaque trame issue de l’étape de décomposition 52. Plus précisément, ladite étape de calcul 54 comprend deux sous-étapes 56 et 58 indépendantes de calcul, à savoir une sous-étape 56 de calcul C_A d’une autocorrélation de ladite trame, et une sous-étape 58 de calcul C_T_S d’une transformation spectrale de ladite trame. En complément optionnel, ladite transformation spectrale 68 est une transformation spectrale appartenant au groupe comprenant au moins : - une transformée à Q constante ; - une transformée en cosinus discrète propre à fournir des coefficients cepstraux à fréquence Mel ; - une transformée basée sur l’amplitude d’une transformation de Fourier rapide. Ces deux sous-étapes 56 et 58 sont propres à être mises en œuvre parallèlement, tel qu’illustré par la FIG. 3 , ou successivement selon n’importe quel ordre. Selon un aspect optionnel, comme indiqué précédemment, ladite transformation spectrale 58 comprend en outre une étape 60 de formatage, au moyen d’un réseau de neurones convolutif, propre à rendre le résultat dudit calcul de ladite transformation spectrale concaténable avec le résultat dudit calcul d’autocorrélation de ladite trame pour former, via concaténation lors de ladite fourniture, ladite paire de résultats fournie en entrée dudit réseau de neurones avec mécanisme d’attention. Puis le procédé 50 comprend une étape 62 de fourniture de la paire de résultats dudit calcul en entrée d’une étape 64 de phase d’inférence P_I du réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18, ladite paire étant notamment formée via concaténation. Comme illustré par la FIG. 3 , le réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18 utilisé lors de la phase d’inférence 64 est configuré pour fournir en sortie la probabilité 42 que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée, et a été obtenu à l’issu d’une étape préalable 66 correspondant à une phase d’entrainement P_E dudit réseau de neurones avec mécanisme d’attention. En complément optionnel, préalablement audit entrainement 66, le procédé comprend une étape 68 de partitionnement (clusterisation C) de l’espace latent dudit réseau de neurones, ledit partitionnement 68 étant un partitionnement en k-moyennes ou un partitionnement via les modèles de mélanges Gaussiens GMM (de l’anglais Gaussian Mixture Models ). Préférentiellement, le deuxième mode de réalisation précité est mis en œuvre selon la flèche en pointillés 70 en sortie de la phase d’inférence du réseau de neurones avec mécanisme d’attention 18, avec une étape 72 optionnelle de correction de ladite probabilité par mise en œuvre 74 d’un algorithme de Viterbi appliqué en sortie dudit réseau de neurones et propre à prendre en compte l’évolution dudit pitch sur plusieurs trames successives. La probabilité corrigée issue de cette étape optionnelle de correction 72 est ensuite utilisée lors d’une étape 76 d’estimation dudit pitch. A titre d’alternative selon la flèche 78, selon le premier mode de réalisation précité, la probabilité 42 issue de la phase d’inférence 64 est directement utilisée ((i.e. sans traitement ultérieur de correction de type algorithme de Viterbi) au cours de l’étape 76 d’estimation dudit pitch. L’homme du métier comprendra que l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits, ni aux exemples particuliers de la description, les modes de réalisation et les variantes mentionnées ci-dessus étant propres à être combinés entre eux pour générer de nouveaux modes de réalisation de l’invention. La présente invention permet ainsi une utilisation dans les vocodeurs bas-débit par exemple du fait de l’utilisation croisée de l’information d’autocorrélation et d’une information spectrale (quelconque, mais définie lors de la définition du réseau de neurones), autrement dit du fait de l’utilisation de deux types d’informations sur la trame. En outre l’utilisation d’une architecture spécifique de réseau de neurones de type « Pointer Networks » permet d’avoir des réseaux de neurones très petits comparés à l’état de l’art ce qui permet une faible complexité et une phase d’inférence rapide peu gourmande en ressource. De plus, comme indiqué, la phase d’apprentissage (i.e. d’entrainement) du réseau de neurones est propre à être adaptée, via un entrainement semi-supervisé, pour fonctionner en environnement bruité ce qui permet d’aller au-delà de la définition mathématique du Pitch réduite à la fréquence fondamentale de la voix. La solution proposée selon la présente invention est ainsi robuste aux bruits grâce à sa phase d’entrainement car la mise en œuvre d’hypothèses fortes sur les propriétés du bruit est évitée. Procédé (50) d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique d’estimation du pitch d’une voix humaine et comprenant les étapes suivantes : - décomposition (52) dudit signal en trames de taille finie prédéterminée ; - pour chaque trame, - calcul (54) : - d’une autocorrélation de ladite trame ; et - d’une transformation spectrale de ladite trame ; - fourniture (62) de la paire de résultats dudit calcul en entrée d’un réseau de neurones avec mécanisme d’attention, préalablement entrainé, et configuré pour fournir en sortie la probabilité que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée ; - à partir de ladite probabilité, estimation (76) dudit pitch. Procédé (50) d’estimation selon la revendication 1, dans lequel ladite transformation spectrale est une transformation spectrale appartenant au groupe comprenant au moins : - une transformée à Q constante ; - une transformée en cosinus discrète propre à fournir des coefficients cepstraux à fréquence Mel ; - une transformée basée sur l’amplitude d’une transformation de Fourier rapide. Procédé d’estimation (50) selon la revendication 1 ou 2, comprenant une étape préalable de partitionnement (68) de l’espace latent dudit réseau de neurones. Procédé d’estimation (50) selon la revendication 3, dans lequel ledit partitionnement (68) est un partitionnement en k-moyennes ou un partitionnement via les modèles de mélanges Gaussiens. Procédé d’estimation (50) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le décalage de l’autocorrélation correspondant au maximum de ladite probabilité est sélectionné puis utilisé (78) avec la fréquence d’échantillonnage dudit signal audio pour déterminer la fréquence fondamentale associée au pitch de ladite voix, ladite fréquence fondamentale correspondant au rapport entre ladite fréquence d’échantillonnage et ledit décalage sélectionné. Procédé d’estimation (50) selon l’une quelconque des revendications précédentes 1 à 4, comprenant en outre une étape de correction (72) de ladite probabilité par mise en œuvre d’un algorithme de Viterbi (74) appliqué en sortie dudit réseau de neurones et propre à prendre en compte l’évolution dudit pitch sur plusieurs trames successives. Procédé d’estimation (50) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention est un réseau de neurones de type « pointer network » et est préalablement entrainé au moyen d’un entrainement supervisé. Procédé d’estimation (50) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit calcul de ladite transformation spectrale comprend en outre une étape (60) de formatage, au moyen d’un réseau de neurones convolutif, propre à rendre le résultat dudit calcul de ladite transformation spectrale concaténable avec le résultat dudit calcul d’autocorrélation de ladite trame pour former, via concaténation lors de ladite fourniture, ladite paire de résultats fournie en entrée dudit réseau de neurones avec mécanisme d’attention. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’estimation du pitch d’une voix d’un signal audio reçu en entrée selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif électronique (10) d’estimation du pitch d’une voix humaine d’un signal audio reçu en entrée, ledit dispositif électronique étant caractérisé en ce qu’il comprend : - un module de décomposition (12) configuré pour décomposer ledit signal en trames de taille finie prédéterminée ; - un module de calcul (14) configuré pour calculer, pour chaque trame : - une autocorrélation de ladite trame ; et - une transformation spectrale de ladite trame ; - un module de fourniture (16) de la paire de résultats dudit calcul en entrée d’un réseau de neurones avec mécanisme d’attention, préalablement entrainé, et configuré pour fournir la probabilité que le décalage de l’autocorrélation corresponde à la période du pitch de ladite voix du signal audio reçu en entrée ; - ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention ; - un module d’estimation (20) configuré pour estimer ledit pitch à partir de ladite probabilité fournie en sortie par ledit réseau de neurones avec mécanisme d’attention.