INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon un mode de réalisation, le premier signal S 1 correspondant aux phrases prononcées avec l’embout buccal en bouche sont échantillonnés selon un premier échantillonnage ECH 1 . Les échantillonnages des signaux mis en œuvre dans le procédé de caractérisation CARAC 1 du filtre F 1 et dans le procédé de traitement PROC 1 peuvent être identiques, c’est-à-dire que la fréquence d’échantillonnage, les mesures réalisées sur les échantillons par regroupement de ces derniers en considérant des fenêtres temporelles sont configurés identiquement. Toutefois, l’invention pourrait mettre en œuvre un échantillonnage propre à la caractérisation du filtre F 1 et un échantillonnage propre au procédé de traitement du flux audio prononcé par un plongeur. Typiquement, dans ce mode de réalisation, les fréquences d’échantillonnage pourraient être différentes. Un intérêt est de consommer moins d’information lors des étapes de traitement lors d’une plongée dans laquelle on souhaite conserver le plus longtemps possible la liaison de communication alors que dans la phase d’apprentissage et de caractérisation du filtre F 1 , un échantillonnage plus fin, c’est-à-dire permettant d’obtenir plus d’échantillons permet d’obtenir un filtre F 1 plus performant.
Selon un exemple de réalisation, un échantillonnage aboutissant à l’enregistrement de valeurs numériques est configuré pour une valeur haute à 96000 échantillons par seconde. Toutefois, un nombre d’échantillon plus faible peut permettre d’obtenir de très bons résultats également avec une valeur comprise entre 4000 et 8000 échantillons par seconde.
Lors de l’acquisition du signal audio, un nombre d’échantillons glissants est conservé en mémoire pendant des cycles de calculs en temps réels des valeurs moyennes. Un nombre d’échantillons compris entre 200 et 400 échantillons est conservés à chaque cycle de calculs en temps réel.
Filtre passe-bande ou passe-bas additionnel Selon un exemple de réalisation, un filtrage préalable peut être réalisé avant l’échantillonnage. Ce dernier filtrage a pour objectif d’éliminer un bruit ou de restreindre la bande d’analyse du signal.
Selon un exemple, l’invention comprend la mise en œuvre d’un filtre passe-bas dont la fréquence de coupure dépend de la fréquence d'échantillonnage. Selon un exemple de réalisation, un filtre adapté permet de filtrer l’effet produit par les bulles lors de la respiration ou lors d’émission d’un son par la bouche d’un plongeur. La fréquence spécifique peut être filtré de manière à améliorer l’intelligibilité en amont de la construction du filtre caractéristique F 1 .
Sélection d’échantillons Selon un exemple de réalisation, afin de diminuer le temps de calcul, une sélection d’échantillons est choisie. A cette fin, la sélection d’un ensemble d’échantillons revient à choisir un ensemble de fenêtres temporelles Tf 1 comportant chacune un sous ensemble d’échantillons à partir desquels les valeurs moyennes seront calculées.
Afin de sélectionner les meilleurs échantillons ou les meilleurs groupes d’échantillons pour définir un filtre caractéristique F 1 performant, une étape de calcul de fréquences caractéristiques du spectre du signal acquis peut être réalisée. Un intérêt est de sélectionner quelques fréquences comportant soit les plus grandes intensités de signaux ou les fréquences ayant la grande densité spectrale, par exemple en considérant la puissance spectrale du signal acquis. Ces fréquences sélectionnées permettent de sélectionner un intervalle autour de la fréquence pour retenir des échantillons caractéristiques du flux audio.
Cette méthode permet un gain de temps et de calculs et permet donc d’embarquer le procédé de l’invention dans un composant électronique sur lequel l’apprentissage peut être réalisé pour définir le filtre caractéristique F 1 rapidement.
Selon un exemple entre 5 et 20 fréquences caractéristiques peuvent être configurés pour déterminer entre 5 et 20 intervalles autour de chaque fréquence permettant de définir entre 5 et 20 fenêtres temporelles d’échantillons.
Vitesse et accélération des sons prononcés La représente une sortie S 1 (t) correspondant au flux audio acquis avec un embout et une sortie S 2 (t) correspondant au flux audio acquis sans embout. On rappelle que les phrases constituées de phonèmes dans chaque signal S 1 (t) et S 2 (t) sont identiques dans cet exemple. On remarque sur le graphique de la que la durée du flux audio S 1 (t) est plus longue que la durée du flux audio S 2 (t) du fait que la vitesse d’élocution est ralentie par la présence de l’embout en bouche.
Le procédé de l’invention permet de prendre en compte dans le modèle utilisé la déformation du son induite par la vitesse d’élocution et donc du son du flux audio qui est enregistrée et filtré.
Un intérêt de l’invention est de prendre en considération dans la caractérisation du filtre les artefacts du signal liés à la déformation du signal induite par le changement de vitesse et de l’accélération du son prononcé par un plongeur.
Estimation des grandeurs moyennes Le procédé de l’invention s’appuie sur la mise en œuvre d’une méthode reposant sur la théorie de l’homogénéité par la définition d’un différentiateur homogène. Cette méthode permet de réaliser une estimation en temps fini de signaux bruités. Un avantage de la méthode de l’invention est que les algorithmes mis en œuvre sont simples, particulièrement rapides et de nature non asymptotique contrairement aux méthodes traditionnelles.
Cette méthode permet l’estimation des dérivées du signal selon l’ordre choisi en considérant l’ensemble des données échantillonnées. Afin de lisser les estimations et de réduire les artefacts liés à des erreurs d’acquisitions ou du signal bruité, des valeurs moyennes sont calculées afin de rendre le procédé de l’invention plus robuste.
Le procédé permet d’estimer EST 1 un premier ensemble de valeurs d’une donnée relative au signal acquis sur des fenêtres de temps prédéfinies Tf 1 , chaque première fenêtre Tf 1 comportant un nombre donné d’échantillons du signal.
Ainsi, selon un exemple, la grandeur physique relative au signal acquis est l’amplitude du signal. Selon un mode de réalisation, le procédé permet d’estimer les valeurs moyennes de l’amplitude du signal prise sur un ensemble d’échantillon d’une fenêtre temporelle donnée.
Comme vu précédemment, de préférence, l’analyse est effectuée par traitement, par le réseau de neurones artificiels, des données de température mesurées. L’analyse comprend l’exécution de fonctions d’activation du réseau de neurones artificiels à partir des données d’entrées qui sont les données de températures internes au bâtiment.
Dans le cas où le réseau de neurones artificiels est du type perceptron multicouche, le réseau de neurones artificiels comprend comme représenté sur la : - des couches cachées S22 mettant en œuvre des fonctions d’activation de type non-linéaires, telles que la fonction ReLU, et/ou - une couche de sortie S23 mettant en œuvre une fonction d’activation de type non linéaire, telle que la fonction connue Sigmoïde.
La fonction (f) ReLU (pour Rectified Linear Unit) ou Unité Linéaire Rectifiée est définie par f(x)=max(0,x) pour tout réel x.
La couche d’entrée (input layer) S21 du réseau de neurones peut présenter une taille égale à 15 avec au moins une parmi les caractéristiques qui suivent (basées sur la température intérieure et permettant de définir le comportement de la température intérieure pendant la période): - la température médiane des enregistrements effectués pendant la période, - la température moyenne des enregistrements effectués pendant la période, - la pente d’une droite de régression des enregistrements effectués pendant la période, - le premier et le deuxième coefficient d’un polynôme de régression d’ordre 2 des enregistrements effectués pendant la période (dans l’équation y = ax 2 + bx + c, les coefficients a et b), - la différence des températures entre 5 e centile et le 25 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 5 e centile et le 50 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 5 e centile et le 75 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 5 e centile et le 95 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 25 e centile et le 50 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 25 e centile et le 75 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 25 e centile et le 95 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 50 e centile et le 75 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 50 e centile et le 95 e centile des enregistrements effectués pendant la période, - la différence des températures entre 75 e centile et le 95 e centile des enregistrements effectués pendant la période.
Les couches cachées (hidden layers) du réseau de neurones sont paramétrables pour maximiser la performance du système sans pour autant avoir un grand réseau qui serait consommateur de ressources de stockage mémoire et de ressources de calcul. Par exemple, le nombre de neurones maximum par couche est inférieur ou égal à 20. De préférence encore, le nombre de couches cachées total ne dépasse pas 3 ou 4 ou 5.
En alternative, le réseau de neurones artificiels peut être du type convolutif comme représenté sur la et comprenant différents traitements mathématiques S24, en particulier des traitements de filtrages.
En sortie du réseau de neurones artificiel, on obtient par exemple une unique valeur de probabilité, de préférence la valeur de probabilité pa d’état actif du système 110 de chauffage et/ou de climatisation. En résumé, dans cette deuxième étape, on détermine la valeur de probabilité en analysant les variations d’une température interne au bâtiment sur une période donnée.
Dans la troisième étape S3, on détermine l’état de fonctionnement du système 110 de chauffage et/ou de climatisation du bâtiment. Cette détermination est de préférence réalisée par le calculateur 4. Pour ce faire, le résultat de probabilité obtenu en sortie du réseau de neurones est comparé à au moins un seuil et, en fonction de cette comparaison, on détermine l’état de fonctionnement du système 110 de chauffage et/ou de climatisation.
Par exemple, comme représenté aux figures 5 et 6, dans une étape S35, on teste si la probabilité obtenue en sortie du réseau de neurones est supérieure à un premier seuil, par exemple 60%. Si tel est le cas, on considère que l’état du système 110 de chauffage et/ou de climatisation est actif dans une étape S36.
Si tel n’est pas le cas, on passe à une étape S37 dans laquelle on teste si la probabilité obtenue en sortie du réseau de neurones est inférieure à un deuxième seuil, par exemple 40%. Si tel est le cas, on considère que l’état du système 110 de chauffage et/ou de climatisation est non-actif dans une étape S38.
Si tel n’est pas le cas, on passe à une étape S39 dans laquelle on considère que l’état du système 110 de chauffage et/ou de climatisation est indéterminé.
Dans une quatrième étape S4, on commande au moins un appareil domotique 3 en fonction du résultat de la troisième étape S3 de détermination de l’état de fonctionnement du système 110 de chauffage et/ou de climatisation du bâtiment. La commande peut être émise par l’une des unités de commande 14, 28 ou par la box domotique 170 ou par le capteur 151. Cet ordre ne sera exécuté qu’après validation par le système de gestion 2.
Par exemple, alors qu’un store extérieur 3 est fermé, imaginons qu’un ordre d’ouverture du store 3 est émis à destination du store en journée, l’été. Dans une telle situation, le système de gestion 2 analyse l’état de fonctionnement du système 110 de chauffage et/ou de climatisation. Si le système de climatisation est actif ou si son état est indéterminé, l’exécution de l’ordre sera interdite et sinon l’exécution de l’ordre sera autorisée.
Dans un autre exemple, alors qu’un store extérieur 3 est ouvert, imaginons qu’un ordre de fermeture du store 3 est émis à destination du store en journée, l’hiver. Dans une telle situation, le système de gestion 2 analyse l’état de fonctionnement du système 110 de chauffage et/ou de climatisation. Si le système de chauffage est actif ou si son état est indéterminé, l’exécution de l’ordre sera interdite et sinon l’exécution de l’ordre sera autorisée.
Le système de gestion permet également de définir l’envoi d’ordres automatiques en fonction de l’état actif ou non du système 110 de chauffage et/ou de climatisation et de la température intérieure. Ces ordres automatiques peuvent par exemple être générés par le système de gestion en utilisant les données fournies par le ou les capteurs 151 et en tenant compte de l’état déterminé du système 110 de chauffage et/ou de climatisation. Ces ordres automatiques visent par exemple à rendre inutile ou à réduire l’utilisation du système de chauffage et/ou de climatisation sur au moins certaines périodes et donc à contribuer à une réduction d’énergie globale consommée.
De cette manière, la consommation d’énergie utilisée par le système 110 de chauffage et/ou de climatisation peut être minimisée tout en utilisant des moyens matériels extrêmement simple puisqu’il suffit d’analyser uniquement des températures mesurées dans le bâtiment pour déterminer l’état de fonctionnement du système 110 de chauffage et/ou de climatisation et d’agir sur les appareils domotiques passifs permettant indirectement de réduire l’utilisation ou de rendre inutile l’utilisation du système 110 de chauffage et/ou de climatisation sur au moins certaines périodes.
Pour limiter la masse de chaque palier, on a classiquement proposé de les alléger.
De manière connue, chaque palier présente un fût annulaire axial qui délimite un alésage central centré sur l’axe du fût. Le fût présente des rainures annulaires qui s’étendent autour de son axe et qui débouchent axialement selon des sens opposés aux extrémités axiales du fût. Chaque rainure annulaire est délimitée par deux parois coaxiales interne et externe du fût reliées par une paroi transversale de fond qui présente au moins une ouverture qui débouche dans une cavité qui est formée dans le fût entre l’alésage central et la périphérie du fût.
Le fût peut comporter une pluralité d’ouvertures qui peuvent être régulièrement réparties autour de l’alésage central. Les cavités peuvent être agencées dans le prolongement des ouvertures, en étant par exemple réalisées sous la forme de conduits cylindriques sensiblement rectilignes ou d’axes inclinés par rapport à l'axe de l’alésage central, obtenus par perçage ou par moulage. Les conduits peuvent traverser les paliers suivant toute leur longueur ou au contraire être borgnes. Les cavités peuvent aussi être de dimensions plus grandes que les ouvertures et former des poches dans le fût, notamment si elles sont formées dans le fût par moulage. Les cavités permettent en tout état de cause d’alléger le fût.
Avantageusement, les parois interne et externe de chaque rainure confèrent une souplesse aux extrémités axiales du palier et limitent la déformation du palier en assurant ainsi un bon alignement radial des dentures des pignons satellites avec le pignon central et la couronne externe.
Toutefois, on a constaté que la présence des cavités est une source non négligeable de bruit lorsque les paliers sont en rotation du fait de la rotation du porte-satellites.
Il est donc nécessaire de limiter les bruits générés par la rotation des paliers accompagnant le porte-satellites.
L’invention remédie à l’inconvénient précité en obturant au moins partiellement chaque cavité.
Dans ce but, l’invention propose un palier lisse pour un satellite d’un réducteur mécanique de turbomachine, le palier lisse présentant un fût annulaire d’axe Y qui délimite au moins un alésage central centré sur l’axe Y, et le fût présentant des rainures annulaires qui s’étendent autour de l’axe Y et qui débouchent axialement selon des sens opposés aux extrémités axiales du fût, chaque rainure annulaire étant délimitée par deux parois interne et externe du fût reliées par une paroi transversale de fond qui présente au moins une ouverture qui débouche dans une cavité qui est formée dans le fût entre ledit au moins un alésage central et une périphérie du fût, caractérisé en ce que chaque cavité est fermée par un moyen d’obturation.
L’obturation des cavités permet d’éviter que de l’air ou de l’huile ne pénètre dans celles-ci et élimine donc toute source de bruit. Elle permet néanmoins de conserver un palier lisse de masse réduite du fait de la présence des cavités.
Selon d’autres caractéristiques du palier :
- le moyen d’obturation est une plaque de fermeture qui s’étend au contact de la paroi de fond en travers de ladite au moins une ouverture,
- le moyen d’obturation est un matériau de remplissage qui est introduit dans ladite cavité et qui la remplit au moins partiellement,
- chaque cavité est fermée par un bouchon qui est reçu dans l’ouverture correspondante et au moins en partie dans ladite cavité,
- chaque cavité est un conduit cylindrique, notamment un perçage, qui débouche par son ouverture dans la paroi de fond, et en chaque bouchon comporte un corps cylindrique qui présente un diamètre correspondant à un diamètre dudit conduit cylindrique et qui est reçu dans ledit conduit,
- le bouchon comporte à une extrémité de son corps cylindrique une tête qui est d’une section supérieure au diamètre dudit conduit cylindrique et qui est apte à prendre appui contre la paroi de fond,
- le bouchon est emboîté, fretté, serti ou collé dans l’ouverture et/ou dans la cavité,
En entrée du réseau de neurones, on fournit une image de dimension 416x416 pixels², et si l’image est de dimension différente, il faut la redimensionner.
En sortie, on récupère une liste de détections.
Avantageusement, chaque détection est caractérisée par une position (sous la forme des quatre coordonnées d’une boite englobante « axis aligned » encadrant la détection) et un niveau de confiance (nombre réel entre 0,10 et 1,00) qui traduit comment l’algorithme estime la fiabilité de la détection.
Généralement, plus ce nombre est élevé, plus la probabilité qu’il s’agisse d’un vrai positif (c’est-à-dire d’une véritable détection) est élevée.
OUTIL DE LECTURE VIDÉO INTÉGRANT OU S’INTERFAÇANT AVEC L’ALGORITHME DE DÉTECTION
L’interface homme-machine proposée aux opérateurs pour les assister dans la tâche de recherche des CM lors des ITV peut prendre la forme d’un lecteur vidéo dans lequel les propositions de l’algorithme de détection sont présentées.
Ce lecteur vidéo peut, par exemple, posséder trois modes de fonctionnement différents possibles dans son lien avec l’algorithme de détection (ce choix configurable via un fichier de configuration) :
A. L’algorithme de détection peut être embarqué dans le lecteur vidéo. Dans ce cas, le réseau de neurones de détection est fourni à l’outil sous la forme d’un fichier au format « ONNX » (exploité via « ML.Net », c'est-à-dire le « framework » (en français « cadre ») de « machine learning open source » (en français « apprentissage automatique en source ouverte ») de la Société Microsoft), et le fichier de configuration de l’outil référence ce fichier.
Dans cette configuration, l’outil de lecture vidéo « nourrit » le réseau de neurones avec les images successives de la vidéo (ou du flux issu de la caméra), en les redimensionnant en 416x416, et récupère les détections pour les afficher.
B. L’algorithme de détection peut être distant et tourner dans/sur un serveur.
Dans ce cas, le fichier de configuration de l’outil référence le serveur auquel il doit se connecter. Dans cette configuration, l’outil de lecture vidéo envoie les images successives au serveur, et récupère les détections pour les afficher.
C. L’outil peut être utilisé en simple relecture de détections déjà faites auparavant, auquel cas il lit en entrée le « fichier de détections » au format texte qui liste toutes les détections associées à la vidéo pour les afficher.
L’association entre la vidéo et le fichier de détection associé à ouvrir est automatique et se fait par le nom. Quand on ouvre une vidéo, si un fichier texte portant le même nom que la vidéo (mais au format « .txt ») est présent, alors l’outil laisse le choix entre utiliser ce fichier existant ou refaire une session de détection.
Les détections de l’algorithme peuvent être présentées à l’utilisateur de deux façons, à deux endroits, par exemple :
1. sur l’image de la vidéo de grille 16 d’assemblage combustible 1 : un carré entoure chaque détection, accompagné de la mention « corps migrant » CM et une alerte sonore signale la détection ;
2. sur la barre de progression temporelle de la vidéo, chaque détection est marquée par une barre verticale, à l’endroit de la barre de progression temporelle qui correspond à l’instant de la détection dans la vidéo, afin de repérer facilement les détections pour pouvoir s’y rendre, notamment les moments/intervalles dans lesquels les détections sont concentrées.
Selon une première variante, l’invention permet de considérer dans l’algorithme l’ensemble des phrases prononcées comprenant une pluralité de lettres, syllabes ou phrases. Dans ce cas, elles sont toutes traitées ensemble.
Selon une seconde variante, l’invention permet de considérer chaque phrase dans l’algorithme de manière séquentielle et indépendante les unes des autres. Dans ce cas, chaque phrase prononcée comprend une pluralité de lettres, syllabes et chaque phrase est traitée indépendamment des autres.
Les phrases peuvent être définies de manière à obtenir une répartition de syllabes les plus représentatives du langage pouvant être utilisé dans un environnement sous-marin et dans une langue donnée.
Selon un exemple de réalisation, les phrases sélectionnées pour l’apprentissage et la caractérisation du filtre F 1 comprennent un échantillon représentatif des différentes labiales, notamment des syllabes comprenant les lettres suivantes : B, P, M, F, V.
Selon un mode de réalisation, les phrases peuvent être affichées sur un afficheur de l’équipement de plongée de sorte que ce dernier les lise. Selon un autre exemple, les phrases sont affichées sur un afficheur d’un terminal électronique tel que celui d’un Smartphone au moyen d’une application permettant de sélectionner une langue. Ainsi, on comprend que le procédé de caractérisation CARAC 1 peut être effectué selon les modes de réalisation directement sur l’équipement de plongée ou sur un Smartphone. Lorsque le filtre est ainsi caractérisé à partir d’un Smartphone, différentes possibilités peuvent être mises en œuvre pour transférer le filtre caractérisé sur une mémoire d’une carte électronique disposée sur l’équipement de plongée, telle que l’embout buccal.
Selon un mode de réalisation, l’affichage des phrases comprend un curseur permettant d’indiquer une vitesse de lecture. L’affichage peut comprendre des indications graphiques permettant d’indiquer à un utilisateur une séquence de lecture avec ou sans embout en bouche afin d’acquérir les deux ensembles de phrases.
Ressources de calculs du filtre F1 Afin de réaliser cette étape préliminaire, selon un premier mode de réalisation, un utilisateur peut utiliser un terminal électronique tel qu’un Smartphone, c’est-à-dire un téléphone intelligent ou tout autre disposition comportant un micro. Les deux séquences de phrases prononcées peuvent être enregistrées grâce au microphone du terminal électronique et être émises à un serveur distant pour réaliser le procédé de l’invention. Selon ce mode, le procédé est réalisé à distance et peut profiter de ressources de calculs importantes.