INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Plus spécifiquement, lorsque l’agent épaississant est un copolymère comprenant au moins un motif répétitif styrénique et au moins un motif (méth)acrylate, il peut s’agir, en particulier, d’un copolymère résultant de la copolymérisation du styrène et du méthacrylate de méthyle, ce copolymère étant dénommé également poly(styrène-co-méthacrylate de méthyle).
Selon l’invention, les compositions comprennent au moins un solvant organique et, plus spécifiquement, le ou les solvants organiques peuvent être choisis parmi les solvants cétones, les solvants halogénures d’alkyle, les solvants éthers et les mélanges de ceux-ci.
Plus spécifiquement :
-lorsqu’il s’agit d’un solvant cétone, il peut s’agir, en particulier, d’un solvant dialkylcétone et, encore plus particulièrement, le méthyléthylcétone (connu sous l’abréviation MEK) ;
-lorsqu’il s’agit d’un solvant halogénure d’alkyle, il peut s’agir, en particulier, un solvant chlorure d’alkyle, tel que le dichlorométhane ;
-lorsqu’il s’agit d’un solvant éther, il peut s’agir, en particulier, d’un solvant diéthylèneglycol alkyle éther et encore plus particulièrement, du diéthylèneglycol n-butyléther de formule CH 3 -(CH 2 ) 3 -O-(CH 2 ) 3 -O-CH 2 -CH 2 -OH.
L’agent épaississant est présent, avantageusement, en une teneur allant de 10 à 20% massique par rapport à la masse totale de l’agent épaississant et du ou des solvants organiques, tandis que le ou les solvants organiques est (sont) présent(s) en une teneur allant de 80 à 90% massique par rapport à la masse totale de l’agent épaississant et du ou des solvants organiques.
L’indicateur coloré peut être présent à une teneur ne dépassant pas 5% massique par rapport à la masse totale de l’agent épaississant et du ou des solvants organiques, de préférence, allant de 0,01% à 5% massique, de préférence ; de 0,01% à 1% massique par rapport à la masse totale de l’agent épaississant et du ou des solvants organiques.
Comme exemples d’alcools gras alcoxylés, on mentionne le stéareth (par exemple, stéareth-2, stéareth-20 et stéareth-21), laureth (par exemple, laureth-4 et laureth-12), céteth (par exemple, céteth-10 et céteth-20) et cétéareth (par exemple, cétéareth-2, cétéareth-10 et cétéareth-20). Dans au moins un cas, les un ou plusieurs alcools gras alcoxylés incluent le stéareth-20. Dans certains cas, les un ou plusieurs alcools gras alcoxylés peuvent être exclusivement du stéaréth-20.
Des dérivés d’alcools gras supplémentaires qui peuvent, facultativement, être convenables incluent éther de méthyle et de stéaryle ; éther de 2-éthylhexyle et de dodécyle ; acétate de stéaryle ; propionate de cétyle ; série de composés céteth, tels que céteth-1 à céteth-45, qui sont des éthers d’éthylène glycol de l’alcool cétylique, dans lesquels la désignation numérique indique le nombre de fractions d’éthylène glycol présentes ; la série de composés stéareth tels que le stéareth-1 à stéareth-10, qui sont des éthers d’éthylène glycol de l’alcool stéareth, dans lesquels la désignation numérique indique le nombre de fractions d’éthylène glycol présentes ; cétéareth-1 à cétéareth-10, qui sont les éthers d’éthylène glycol de l’alcool cétéareth, c’est-à-dire un mélange d’alcools gras contenant principalement de l’alcool cétylique et de l’alcool stéarylique, dans lequel la désignation numérique indique le nombre de fractions d’éthylène glycol présentes ; éthers alkyliques en C 1 -C 30 des composés céteth, stéareth et cétéareth décrits ci-dessus ; éthers polyoxyéthyléniques d’alcools ramifiés tels qu’alcool octyldodécylique, alcool dodécylpentadécylique, alcool hexyldécylique et alcool isostéarylique ; éthers polyoxyéthyléniques de l’alcool béhénylique ; éthers de PPG tels que PPG-9-stéareth-3, éther stéarylique de PPG-11, PPG-8-céteth-1 et éther cétylique de PPG-10 ; et un mélange de ceux-ci.
Acides gras Dans certains cas, les composés gras peuvent être choisis parmi acides gras, dérivés d’acides gras, esters d’acides gras, acides gras à substitution hydroxyle et acides gras alcoxylés. Les acides gras peuvent être des acides à chaîne droite ou ramifiée et/ou peuvent être saturés ou insaturés. Des exemples non limitatifs d’acides gras incluent les diacides, triacides et d’autres acides multiples ainsi que les sels de ces acides gras. Par exemple, l’acide gras peut facultativement inclure ou être choisi parmi acide laurique, acide palmitique, acide stéarique, acide béhénique, acide arichidonique, acide oléique, acide isostéarique, acide sébacique, et un mélange de ceux-ci. Dans certains cas, les acides gras sont choisis dans le groupe consistant en acide palmitique, acide stéarique et un mélange de ceux-ci.
Les dérivés d’acides gras sont définis ici pour inclure les esters d’acides gras des alcools gras tels que définis ci-dessus, les esters d’acides gras des dérivés d’alcools gras tels que définis ci-dessus lorsque ces dérivés d’alcools gras ont un groupe hydroxyle estérifiable, les esters d’acides gras d’alcools autres que les alcools gras et les dérivés d’alcools gras décrits ci-dessus, les acides gras hydroxy-substitués, et un mélange de ceux-ci. Des exemples non limitatifs de dérivés d’acides gras incluent acide ricinoléique, monostéarate de glycérol, acide 12-hydroxystéarique, stéarate d’éthyle, stéarate de cétyle, palmitate de cétyle, stéarate d’éther cétylique de polyoxyéthylène, stéarate d’éther stéarylique de polyoxyéthylène, stéarate d’éther laurique de polyoxyéthylène, monostéarate d’éthylène glycol, monostéarate de polyoxyéthylène, distéarate de polyoxyéthylène, monostéarate de propylène glycol, distéarate de propylène glycol, distéarate de triméthylolpropane, stéarate de sorbitan, stéarate de polyglycéryle, sébacate de diméthyle, cocoate de PEG-15, stéarate de PPG-15, monostéarate de glycéryle, distéarate de glycéryle, tristéarate de glycéryle, laurate de PEG-8, isostéarate de PPG-2, laurate de PPG-9, et un mélange de ceux-ci. Les produits qu’on préfère utiliser sont le monostéarate de glycérol, l’acide 12-hydroxystéarique et un mélange de ceux-ci.
Cires Les composés gras peuvent, dans certains cas, inclure ou être choisis parmi une ou plusieurs cires. Des exemples non limitatifs de cires dans cette catégorie incluent par exemple cire synthétique, cérésine, paraffine, ozokérite, cires de polyéthylène, beurre d’illipé, cire d’abeille, carnauba, microcristalline, lanoline, dérivés de lanoline, candelilla, beurre de cacao, cire de gomme-laque, spermaceti, cire de son, cire de kapok, cire de canne à sucre, cire de lignite, cire de baleine, cire de baies, cire de fleurs d’acacia, cires végétales (telles que cires de graines de tournesol (Helianthus annuus), de carnauba, de candelilla, d’ouricury ou de japon ou cires de fibre de liège ou de canne à sucre), ou un mélange de celles-ci.
Huiles Dans certains cas, les composés gras peuvent inclure ou être choisis parmi une ou plusieurs huiles. Les huiles convenables incluent, sans s’y limiter, huiles naturelles, telles qu’huile de noix de coco ; hydrocarbures, tels qu’huile minérale et polyisobutène hydrogéné ; alcools gras, tels qu’octyldodécanol ; esters, tels que benzoate d’alkyle en C 12 -C 15 ; diesters, tels que dipélarganate de propylène ; et triesters, tels que trioctanoate de glycéryle. Des exemples non limitatifs d’huiles qui peuvent, facultativement, être incluses dans les compositions de traitement des cheveux incluent isononanoate d’isotridécyle, diheptanoate de PEG-4, néopentanoate d’isostéaryle, néopentanoate de tridécyle, octanoate de cétyle, palmitate de cétyle, ricinoléate de cétyle, stéarate de cétyle, myristate de cétyle, dicaprylate/caprate de coco, isostéarate de décyle, oléate d’isodécyle, néopentanoate d’isodécyle, néopentanoate d’isohexyle, palmitate d’octyle, malate de dioctyle, octanoate de tridécyle, myristate de myristyle, octododécanol, ou combinaisons d’octyldodécanol, alcool de lanoline acétylé, acétate de cétyle, isododécanol, polyglycéryl-3-diisostéarate, huile de ricin, lanoline et dérivés de lanoline, citrate de triisocétyle, sesquioléate de sorbitan, triglycérides en C 10 -C 18 , triglycérides capryliques/capriques, huile de noix de coco, huile de maïs, huile de coton, hydroxystéarate de glycéryle triacétyle, ricinoléate de glycéryle triacétyle, trioctanoate de glycéryle, huile de ricin hydrogénée, huile de lin, huile de vison, huile d’olive, huile de palme, beurre d’olive, huile de colza, huile de soja, huile de tournesol, suif, tricaprine, trihydrostéarine, triisostéarine, trilaurine, trilinoléine, trimyristine, trioléine, tripalmitine, tristéarine, huile de noix, huile de germe de blé, cholestérol, ou des combinaisons de ceux-ci.
EXEMPLES Les exemples suivants sont destinés à être non restrictifs et explicatifs uniquement. Les quantités d’ingrédients dans les compositions/formules décrites ci-dessous sont exprimées en % en poids, sur la base du poids total de la composition.
Exemple 1 (Composition inventive) A (a) Glucoside d’ascorbyle GLUCOSIDE D’ASCORBYLE 1,0 (b) Chélateur EDTA DISODIQUE 2,0 (c) Agent épaississant non ionique GOMME DE SCLÉROTE 0,5 (e) Polymère cationique de conditionnement CHLORURE D’HYDROXYPROPYLTRIMONIUM GUAR 0,2 PROTÉINES DE BLÉ HYDROLYSÉES PAR ‘HYDROXYPROPYLTRIMONIUM 0,3 CHLORURE D’HEXADIMÉTHRINE 0,3 (f) Solvant soluble dans l’eau GLYCÉRINE ET/OU ÉTHANOL 0-1 (g) Tensioactif amphotère COCAMIDOPROPYL BÉTAÏNE 0,2 Tensioactif non ionique LAURETH-9, TRIDÉCETH-12, ET PARETH-7 EN C11-15 0 à 2 (h) Silicone AMODIMÉTHICONE 0 à 1 (i) Divers correcTEURS DE PH, SELS, COLORANTS, CONSERVATEURS, PARFUMS 0 à 4 (d) Eau EAU QS 100
Exemple 2 (Compositions inventives et comparatives) Inv. Comparatif A B C D E F G H I J (a) Glucoside d’ascorbyle GLUCOSIDE D’ASCORBYLE 1,0 1,0 1,0 ACIDE ASCORBIQUE 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 (b) Chélateur EDTA DISODIQUE 2,0 2,0 GLYCINE 2,0 2,0 DIACÉTATE DE GLUTAMATE TÉTRASODIQUE 2,4 2,4 DISUCCINATE D’ÉTHYLÈNEDIAMINE TRISODIQUE 2,0 2,0 2,0 ACIDE CITRIQUE 2,0 PHYTATE DE SODIUM 2,0 TAURINE 0,1 (c) Agent épaississant non ionique GOMME DE SCLÉROTE 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 (e) Polymère cationique de conditionnement CHLORURE D’HYDROXYPROPYL-TRIMONIUM GUAR 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 PROTÉINE DE BLÉ HYDROLYSÉE PAR L’YDROXYPROPYLTRIMONIUM 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 CHLORURE D’HEXADIMÉTHRINE 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 (f) Solvant soluble dans l’eau GLYCÉRINE ET/OU ÉTHANOL 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 (g) Tensioactif amphotère COCAMIDOPROPYL BÉTAÏNE 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 Tensioactif non ionique LAURETH-9, TRIDÉCETH-12, ET PARETH-7 EN C11-15 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 0 à 2 (h) Silicone AMODIMÉTHICONE 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 0 à 1 (i) Divers (correcteurs de pH, sels, colorants, extraits, conservateurs, parfums) 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 0 à 4 (d) Eau EAU QS QS QS QS QS QS QS QS QS QS
Exemple 3 (étude comparative) Une étude a été réalisée pour déterminer comment les compositions inventives du cas présent et les compositions comparatives ont un impact sur la luminosité et la brillance des cheveux. Des mèches de cheveux Yak fortement décolorées ont été colorées (nuancées) avec une composition commerciale de coloration semi-permanente pour les cheveux contenant :
La , la et la représentent un appareil de repassage comportant un fer à repasser 1 sans fil et une base 2 de recharge sur lequel le fer à repasser 1 est destiné à venir reposer lors des phases inactives de repassage pour permettre un échange d’énergie entre la base 2 et le fer à repasser 1.
Le fer à repasser 1 comporte classiquement une semelle 3 munie d'une surface de repassage 30 plane, la semelle 3 étant surmontée d’un boîtier muni d’une poignée de préhension 10.
La semelle 3 est au contact d'un corps chauffant 4 en fonderie d’aluminium, visible uniquement sur la , munie d'une résistance électrique 40 d'une puissance d'au moins 1400 W, et préférentiellement de l'ordre de 2000 W, le corps chauffant 4 intégrant une chambre de vaporisation 41 fermée dans sa partie supérieure par un couvercle 42 métallique comprenant une buse d’injection d’eau 50 au voisinage de son extrémité avant.
La chambre de vaporisation 41 est alimentée en eau au moyen d’une première pompe 5 ménagée dans le boitier du fer à repasser 1, la pompe 5 puisant l’eau d’un premier réservoir d’eau 11 disposé dans le boitier du fer à repasser 1 pour l’envoyer dans la chambre de vaporisation 5, le premier réservoir d’eau 11 comportant, dans sa partie arrière inférieure, un orifice de sortie 11A qui est relié par un conduit, non illustré sur les figures, à la première pompe 5.
Le fonctionnement de la première pompe 5 est commandée, de manière connue en soi, par une gâchette 52 située sous la poignée 10, de préférence au voisinage de son extrémité avant, la première pompe 5 étant reliée par un conduit 51 à un orifice d’entrée de la buse d’injection d’eau 50, l’ensemble étant dimensionné pour permettre la production d’un débit de vapeur de l’ordre de 35 gr/min lorsque la première pompe 5 est en fonctionnement.
La base 2 comporte une surface inférieure 20 destinée à reposer sur un plan de travail, telle une table à repasser, et comporte une rampe d'accès 21 comprenant un bord inférieur périphérique 22 venant affleurer le plan de travail, la base 2 comprenant avantageusement un lest et/ou une bride de fixation, non représentés, assurant son immobilisation sur le plan de travail.
De manière avantageuse, la rampe d’accès 21 est bordée latéralement par deux parois latérales 26 qui délimitent entre elles un logement de réception présentant une forme complémentaire de celle de la partie arrière du fer à repasser 1.
La base 2 comprend également un câble d’alimentation, non représenté sur les figures, permettant son raccordement à un réseau électrique domestique et comporte un butoir 23 sur lequel vient prendre appui une partie arrière 12 du fer à repasser qui s'étend en porte-à-faux derrière la semelle 3 et vient s’engager entre les deux parois latérales 26.
Afin de permettre le raccordement électrique de la base 2 avec le fer à repasser 1, le butoir 23 comprend une première partie 107 d’un connecteur électrique destiné à être reliée électriquement à une deuxième partie 108 du connecteur électrique portée par le fer à repasser 1.
La première partie 107 comprend trois contacts 107A, 107B, 107C qui sont reliés électriquement à une carte électronique intégrée dans la base 1, les trois contacts permettant d'alimenter le fer à repasser 1 avec le courant du réseau électrique domestique.
Les trois contacts 107A, 107B, 107C sont respectivement disposés à l’intérieur de trois rainures s’étendant verticalement sur le butoir 23, le butoir 23 comprenant avantageusement une quatrième rainure dans laquelle est ménagé un capteur de présence utilisé pour détecter la présence du fer à repasser 1 sur la base 2.
Ce capteur de présence coupe l'alimentation électrique des contacts 107A, 107B, 107C de la première partie 107 du connecteur électrique lorsque la première partie 107 et la deuxième partie 108 du connecteur électrique ne sont pas appliquées l'une contre l'autre.
De manière connue en soi, ce capteur de présence est constitué par un interrupteur, non visible sur les figures, qui est porté par la première partie 107 du connecteur électrique et est relié électriquement à la carte électronique. Cet interrupteur est actionné par une came 108D portée par la face arrière du fer à repasser 1 lorsque ce dernier repose sur la base 2 dans la position de recharge illustrée sur la .
La deuxième partie 108 du connecteur électrique est disposée sur une face arrière de la partie arrière 12 du fer à repasser 1 et comprend trois contacts 108A, 108B, 108C avantageusement constitués par des doigts conducteurs faisant saillie sur la face arrière de la partie arrière 12 du fer à repasser. Les trois contacts 108A, 108B, 108C viennent s’insérer dans les rainures pour venir établir la liaison électrique avec les trois contacts 107A, 107B, 107C de la première partie 107 du connecteur lorsque le fer à repasser 1 est en position de recharge sur la base 2.
Conformément à la , la base 2 comporte un deuxième réservoir d’eau 24 et une deuxième pompe 25 permettant de puiser l’eau du deuxième réservoir d’eau 24 pour l’envoyer dans le premier réservoir d'eau 11, le pilotage de la pompe 25 étant géré par la carte électronique afin que le plein du premier réservoir d’eau 11 soit effectué à chaque fois que le fer à repasser repose sur la base 2.
Afin de permettre le raccordement hydraulique de la base 2 avec le fer à repasser 1, le butoir 23 comprend une première partie 7 d’un connecteur hydraulique destinée à être reliée à une deuxième partie 8 du connecteur hydraulique portée par le fer à repasser 1.
L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de reconnaître chaque mot clé de commande présent dans un signal sonore quelles que soient les spécificités linguistiques de son locuteur.
Un premier aspect de l’invention concerne un procédé d’analyse d’un signal sonore bruité pour la reconnaissance d’au moins un groupe de mots clés de commande et d’un locuteur du signal sonore bruité analysé, le signal sonore bruité à analyser étant enregistré par au moins un microphone et le procédé comprenant les étapes suivantes : Constitution d’une base de données d’entraînement comprenant les sous-étapes suivantes : Pour chaque locuteur à reconnaître, enregistrement d’au moins un signal sonore non bruité prononcé par le locuteur ; Enregistrement par le microphone du bruit environnant ; Pour chaque signal sonore non bruité enregistré, ajout du bruit enregistré au signal sonore non bruité pour obtenir un signal sonore bruité ; Pour chaque signal sonore bruité obtenu, calcul d’une signature sonore du signal sonore bruité obtenu ; Pour chaque signature sonore calculée, association de la signature sonore calculée au locuteur ayant prononcé le signal sonore non bruité correspondant et à au moins un groupe de mots clés de commande ; Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels sur la base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une signature sonore obtenue à partir d’un signal sonore bruité, une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande ; Calcul d’une signature sonore du signal sonore bruité analysé ; Utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné sur la signature sonore calculée, pour obtenir une prédiction de locuteur et au moins une prédiction de groupe de mots clés de commande.
Grâce à l’invention, le réseau de neurones artificiels est entraîné pour être capable à la fois de reconnaître chaque mot clé de commande présent dans le signal sonore analysé, et d’identifier le locuteur du signal sonore analysé.
Comme le locuteur du signal sonore est identifié, il est possible de n’autoriser le déclenchement des commandes correspondant aux mots clés de commande reconnus que quand le locuteur identifié appartient à un groupe de locuteurs approuvés.
L’entraînement est réalisé sur une base de données d’entraînement comportant pour chaque locuteur à reconnaître, une pluralité de signatures sonores obtenues à partir de signaux sonores non bruités enregistrés par le locuteur lui-même, présentant donc les spécificités du locuteur comme sa langue ou son accent, et les mots clés de commande que le locuteur souhaite utiliser. La reconnaissance du locuteur par le réseau de neurones artificiels est donc facilitée sans qu’il y ait besoin d’étape de traduction en phonème ou d’étape de compréhension du langage, et chaque locuteur peut personnaliser les mots clés de commande utilisés.
De plus, la base de données d’entraînement prend en compte le bruit à proximité du microphone, ce qui améliore les performances du réseau de neurones artificiels sur les signaux sonores enregistrés par le microphone présentant un bruit similaire.
Par ailleurs, l’entraînement est réalisé sur une unique base de données d’entraînement permettant d’une part l’apprentissage des mots clé de commande par le réseau de neurones artificiels, et d’autre part l’identification de caractéristiques biométriques permettant de reconnaître le locuteur par le réseau de neurones artificiels. La quantité de données nécessaires à l’apprentissage du réseau de neurones artificiels est donc bien inférieure à ce qui est nécessaire dans l’état de l’art où ces deux tâches sont réalisées séparément sur deux bases de données d’entraînement distinctes.
Selon une variante de réalisation, le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, une prédiction de binaire d’activation relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés d’activation, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à un binaire d’activation, l’étape d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire d’activation.
Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, une prédiction de binaire de terminaison relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés de terminaison, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à un binaire de terminaison, l’étape d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire de terminaison.
Ainsi, les performances du réseau de neurones artificiels pour la reconnaissance des mots clés de commande sont augmentées puisque la plage du signal sonore analysé comprenant des mots clés de commande est délimitée par le groupe de mots clés d’activation d’une part et le groupe de mots clés de terminaison d’autre part.
Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le réseau de neurones artificiels entraîné est en outre capable de fournir à partir d’une signature sonore, au moins une prédiction de binaire de liaison relatif à la détection ou non d’au moins un groupe de mots clés de liaison, chaque signature sonore de la base de données d’entraînement étant associée en outre à au moins un binaire de liaison et, si la valeur du binaire de liaison correspond à la détection d’au moins un groupe de mots clés de liaison, à au moins un deuxième groupe de mots clés de commande, l’étape d’utilisation du réseau de neurones artificiels entraîné permettant d’obtenir en outre une prédiction de binaire de liaison et au moins une prédiction de deuxième groupe de mots clés de commande.
Ainsi, les performances du réseau de neurones artificiels pour la reconnaissance des mots clés de commande sont augmentées dans le cas où le signal sonore analysé présente au moins un premier groupe de mots clés de commande et un deuxième groupe de mots clés de commande, puisque la plage du signal sonore analysé comprenant le premier groupe de mots clés de commande est délimitée par le groupe de mots clés d’activation d’une part et le groupe de mots clés de liaison d’autre part.
Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, au moins un signal sonore non bruité enregistré lors de l’étape de constitution de la base de données d’entrainement est prononcé par un locuteur en mouvement.
Ainsi, le réseau de neurones artificiels présente de meilleures performances pour la reconnaissance des mots clés de commande sur les signaux sonores prononcés par des locuteurs mobiles, sans avoir à multiplier le nombre de microphones nécessaires, grâce à la spatialisation des données.
Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, la base de données d’entraînement est mise à jour sur requête, à intervalle régulier, ou automatiquement après détection d’une modification de l’environnement sonore du microphone.
Dans le cas d’un réseau de haut-parleurs AR , les zones Z61 , Z62 reçoivent une intensité sonore similaire à la source seule SS , comprise entre -5 et 5dB. La directivité est toujours très faible et les zones Z61 , Z62 ne sont pas différentiées.