INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ainsi, en référence à la (qui représente un facteur sur les trois), l’étape (a0) comprend dans le mode de réalisation particulièrement préféré, pour chacun d’une pluralité (voire tous) de signaux de référence de ladite base de signaux audio de référence associés à des combinaisons d’un individu de référence, d’un terminal de référence et d’un environnement de référence : la mise en œuvre dudit pré-traitement de sorte à sélectionner des première, deuxième et/ou troisième parties différentes de l’information dudit signal audio de référence, pour chaque partie sélectionnée dudit signal audio de référence le masquage partiel de ladite partie ; la détermination de : un premier vecteur d’apprentissage (en pratique représentatif de l’identité de l’individu de référence de ladite combinaison associée au signal de référence concerné lorsque l’apprentissage est terminé) en appliquant à la première partie masquée du signal audio de référence le premier modèle amont ; et un deuxième vecteur d’apprentissage (en pratique représentatif du terminal de référence de ladite combinaison lorsque l’apprentissage est terminé) en appliquant à la deuxième partie masquée du signal audio de référence un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur d’apprentissage (en pratique représentatif de l’environnement candidat de ladite combinaison lorsque l’apprentissage est terminé) en appliquant à la troisième partie masquée du signal audio de référence un troisième modèle amont. la tentative de reconstruction à partir de chacun des premier deuxième et troisième vecteur d’apprentissage dudit signal audio de référence (formant ainsi un pseudo-label). L’apprentissage mise à minimiser l’erreur de reconstruction en jouant sur les paramètres des premier, deuxième et troisième modèles. On note que le terme « vecteur d’apprentissage » signifie simplement que le vecteur n’a pas forcément de signification jusqu’à un stade avancé de l’apprentissage.
Dans l’exemple de la , en partant de signaux audio de référence, des pseudo-labels sont déterminés par l’encodeur basique évoqué avant (qui peut être un simple algorithme de numérisation du signal audio).
Partant des versions pré-traitées de ce signal (selon le modèle amont que l’on cherche à apprendre), on masque alors une partie de la représentation par l’encodeur basique et on demande au premier, deuxième ou troisième modèle amont en apprentissage (ici un transformer) de déterminer un vecteur représentatif (premier deuxième ou troisième vecteur, selon le modèle), puis dans une projection finale on tente de retrouver le pseudo-label en tant que vérité-terrain. Une fonction de loss évalue la qualité de cette prédiction et permet de faire varier les paramètres du modèle, jusqu’à convergence.
Dans un tel mode d’apprentissage auto-supervisé seulement à partir d’une base de signaux audio de référence, l’étape (a0) comprend en outre la génération desdites bases de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence, de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence ou de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence, en appliquant sur les signaux de référence les premier, deuxième et troisième modèles amont appris, typiquement pour ensuite mettre en œuvre l’étape (c) par comparaison directe.
Il peut, à ce stade, y avoir un léger ré-apprentissage des premier, deuxième et troisième modèles amont (ce que l’on appelle le fine-tuning), car il peut en effet y avoir à présent plusieurs signaux audio correspondant au même individu (par exemple avec des terminaux différents et/ou dans divers environnements – on verra plus loin l’enrôlement), cette fois-ci de manière supervisée.
Si les modèles aval sont des modèles d’intelligence artificielle, on peut dans l’étape (a0) également apprendre leurs paramètres, en particulier conventionnellement de manière supervisée puisque l’on dispose des labels (les signaux audio de référence sont associés à des combinaisons d’un individu de référence, d’un terminal de référence et d’un environnement de référence).
Enrôlement
Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé d’enrôlement de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, mis en œuvre par les moyens de traitement de données 21a, 21b du premier serveur 2a et/ou du deuxième serveur 2b. Comme pour le procédé d’authentification ou d’identification, il peut être mis tout ou partiellement sur chacun des premier et deuxième serveurs 2a, 2b. Selon un mode préféré, on a vraiment une séparation avec le premier serveur 2a ayant les fonctions d’authentification/identification et celles d’enrôlement, et le deuxième serveur 2a uniquement celles d’apprentissage, mais le terminal peut en pratique une partie des étapes d’authentification/identification et le deuxième serveur 2b une partie de celles d’enrôlement. Les deux serveurs 2a, 2b peuvent s’échanger les bases de données, mais de manière préférée les moyens de stockage 22a du premier serveur 2a stockent les trois bases de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence, de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence ou de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence, et les moyens de stockage 22b du premier serveur 2b stockent la base de signaux audio de référence associés à des combinaisons d’un individu de référence, d’un terminal de référence et d’un environnement de référence
Ce procédé peut être initié par l’individu sur son terminal 1, en supposant qu’il peut s’authentifier de manière séparée (par exemple par d’autres facteurs biométriques et/ou en présence d’une autorité), mais pas mis en œuvre sur le terminal 1 pour des questions de sécurité.
On comprend que l’individu renseigne donc son identité, mais également son terminal et/ou l’environnement actuels, en tant que terminal et/ou environnement de référence, par exemple en les nommant. A noter que le terminal peut être connu mais dans un autre environnement, ou au contraire il peut utiliser un nouveau terminal dans environnement connu.
Selon un premier mode de réalisation représenté par la , à apprentissage préalable, le procédé comprend les étapes de : Obtention d’un signal sonore de parole dudit individu de référence dans l’environnement de référence, acquis par un microphone 14 du terminal de référence 1 (c’est l’équivalent de l’étape (a) du procédé selon le premier aspect) ; Détermination à partir dudit signal sonore de un premier vecteur représentatif de l’identité de l’individu de référence en appliquant un premier modèle amont ; et un deuxième vecteur représentatif dudit terminal de référence 1 en appliquant un deuxième modèle amont, et/ou un troisième vecteur représentatif dudit environnement de référence en appliquant un troisième modèle amont (c’est l’équivalent de l’étape (b) du procédé selon le premier aspect) ; Stockage (typiquement sur les moyens de stockage de données 22a du premier serveur 2a) : du premier vecteur dans la base de vecteurs représentatifs de l’identité d’individus de référence ; et du deuxième vecteur dans la base de vecteurs représentatifs de terminaux de référence associés auxdits individus de référence et/ou du troisième vecteur dans la base de vecteurs représentatifs d’environnements de référence associés auxdits individus de référence.
On comprend ici que l’identité de l’individu de référence est associée avec le terminal de référence et l’environnement de référence en question, et le cas échéant labélisée par exemple avec les noms donnés par l’individu. Et il peut tout à fait y avoir comme expliqué plusieurs terminaux/environnements associés à un même individu.
Selon un deuxième mode de réalisation, représenté par la , principalement associé audit apprentissage auto-supervisé, on se contente, après l’étape (A) d’obtention d’un signal sonore de parole dudit individu de référence dans un environnement de référence, acquis par un microphone 14 d’un terminal de référence 1, dans une étape « (C’) » de directement stocker (typiquement sur les moyens de stockage de données 22b du deuxième serveur 2a, 2b) ledit signal obtenu en tant que signal de référence associé à la combinaison de l’identité de l’individu de référence, du terminal de référence et de l’environnement de référence, dans ladite base de signaux audio de référence.
Seulement ensuite, l’étape (a0) est mise en œuvre (ou remise en œuvre), les modèles étant appris (ou mis à jour) et les premier, deuxième et troisième vecteurs correspondant audit signal de référence sont générés et stockés.
Selon un deuxième et un troisième aspect, l’invention concerne les équipements pour la mise en œuvre des procédés selon l’invention. En particulier le premier serveur 2a et/ou le terminal 1 ont le rôle d’équipement d’authentification/identification, et le premier serveur 2a et/ou le deuxième serveur 2b ont le rôle d’équipement d’enrôlement. Le deuxième serveur 2b est par contrôle le seul en charge de l’apprentissage.
Le boîtier décodeur 11 comprend un module de traitement d’image 19 agencé pour acquérir les images produites par la caméra 18 et pour appliquer des algorithmes de traitement du signal sur les images.
Le boîtier décodeur 11 comprend aussi un ou des microphones 20 agencés pour capturer des signaux sonores présents dans l’environnement du boîtier décodeur 11. Le boîtier décodeur 11 comprend de plus un module de traitement audio 21 agencé pour traiter et pour enregistrer lesdits signaux sonores capturés.
Le boîtier décodeur 11 comprend aussi une unité de traitement 22. L’unité de traitement 22 comprend au moins un composant de traitement 23 (électronique et/ou logiciel), qui est par exemple un processeur « généraliste », un processeur spécialisé dans le traitement du signal (ou DSP, pour Digital Signal Processor ), 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 ). L’unité de traitement 22 comprend aussi une ou des mémoires 24 (et notamment une ou des mémoires non-volatiles), reliées à ou intégrées dans le composant de traitement 23. Au moins l’une de ces mémoires 24 forme un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré au moins un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent le composant de traitement 23 à exécuter au moins certaines des étapes du procédé d’optimisation qui sera décrit plus bas.
L’invention consiste à comparer des images de la scène située en face du boîtier décodeur 11 et capturées à des moments temporels différents par la caméra 18. Cette comparaison a pour but de détecter (et éventuellement aussi d’évaluer) des déplacements de plusieurs objets de la scène et de déduire de ces déplacements un éventuel changement de position et/ou d’orientation du boîtier décodeur 11. Si un changement susceptible de dégrader le rendu sonore de l’utilisateur est détecté, une action corrective est effectuée.
En référence à la , le procédé d’optimisation de la restitution sonore réalisée par le boîtier décodeur 11 comprend donc les étapes suivantes.
L’unité de traitement 22 acquiert au moins une image initiale I 0 produite par la caméra 18 alors que le boîtier décodeur 11 se trouve dans une position initiale et dans une orientation initiale : étape E1. L’image initiale I 0 est par exemple celle de la .
Puis, l’unité de traitement 22 acquiert au moins une image courante I n produite par la caméra 18 : étape E2.
L’unité de traitement 22 analyse alors l’image courante I n et l’image initiale I 0 pour détecter un changement de position et/ou d’orientation du boîtier décodeur 11 : étape E3.
L’unité de traitement 22 évalue alors ce changement de position et/ou d’orientation : étape E4. Si celui-ci n’est pas significatif et donc n’a pas d’impact sur le rendu acoustique, le procédé repasse à l’étape E2.
Si le changement de position et/ou d’orientation est significatif, l’unité de traitement 22 effectue au moins une action corrective ayant pour but d’optimiser la restitution sonore suite au changement de position et/ou d’orientation du boîtier décodeur 11 : étape E5.
On décrit maintenant, de manière plus détaillée, un premier mode de réalisation du procédé d’optimisation.
A l’étape E1, le boîtier décodeur 11 se trouve dans la position initiale et dans l’orientation initiale, qui sont des position et orientation nominales. En référence à la , le boîtier décodeur 11 est par exemple posé à plat, de sorte que sa face inférieure repose sur un support (un meuble TV par exemple). Le boîtier décodeur 11 est par exemple configuré de sorte que l’axe optique A o de la caméra 18 passe par une position de restitution optimale initiale U, qui est la position de l’utilisateur qui, lorsque le boîtier décodeur 11 se trouve dans la position initiale et dans l’orientation initiale, permet à l’utilisateur de profiter au mieux des qualités de restitution audio du boîtier décodeur 11.
On note que dans cette position et dans l’image initiale I 0 , l’axe X1 et l’axe Z1 du premier repère R 1 associé au boîtier décodeur 11 sont parallèles respectivement à l’axe X et l’axe Y d’un repère de référence associé à la scène.
L’axe Z1 est en l’occurrence l’axe optique A O de la caméra 18 lorsque le boîtier décodeur 11 est dans la position initiale et l’orientation initiale.
L’unité de traitement 22 acquiert au moins une image initiale I 0 . Optionnellement, un ou des traitements, et par exemple un filtrage de détection de bord et/ou une égalisation de couleurs, sont appliqués sur l’image initiale I 0 et permettent de la préparer pour la suite. Cette image I 0 est sauvegardée en mémoire non-volatile.
Le boîtier décodeur 11 a donc été calibré (par exemple en usine, ou bien manuellement par l’utilisateur à son premier démarrage) pour la position de restitution optimale initiale U.
Selon un mode de réalisation, lesdits vias conducteurs présentent un gradient de dopage décroissant en partant de la face supérieure du substrat.
Selon un mode de réalisation, les vias conducteurs sont dopés d'atomes de phosphore ou d'arsenic.
Un autre mode de réalisation prévoit un procédé de fabrication d'un capteur d'images comprenant : - la formation d'une pluralité de pixels de photo-détection dans et sur un substrat semiconducteur ; et - la formation d'un niveau de vias conducteurs d'un réseau d’interconnexion, les vias étant en contact par leur face inférieure avec les pixels de photo-détection, les vias conducteurs étant en silicium polycristallin dopé et présentant un dopage plus important du côté de leur face inférieure que du côté de leur face supérieure.
Selon un mode de réalisation, lesdits vias présentent un gradient de dopage décroissant en partant de la face supérieure du substrat.
Selon un mode de réalisation, la formation des vias conducteurs comprend une étape de formation d'ouvertures dans une couche isolante, en contact avec les pixels de photo-détection.
Selon un mode de réalisation, la formation des vias conducteurs comprend, après l'étape de formation des ouvertures, les étapes successives suivantes : - formation d'un film en silicium amorphe sur et dans les ouvertures ; - dopage ex-situ dudit film par l'implantation de dopants ; et - remplissage des ouvertures par une couche en silicium amorphe.
Selon un mode de réalisation, à l'issue de l'étape de dopage du film, ledit film a un dopage de l'ordre de 1.10 21 at/cm 3 .
Selon un mode de réalisation, le silicium amorphe du film est en outre dopé in-situ pendant son dépôt.
Selon un mode de réalisation, le silicium de ladite couche est dopé in-situ pendant son dépôt.
Selon un mode de réalisation, la formation des vias conducteurs comprend, après l'étape de formation des ouvertures les étapes successives suivantes : - remplissage des ouvertures par une couche en silicium amorphe ; et - dopage ex-situ de ladite couche, au voisinage du substrat semiconducteur, par l'implantation de dopants.
Selon un mode de réalisation, le silicium de ladite couche est en outre dopé in-situ pendant son dépôt.
Selon un mode de réalisation, à l'issue de l'étape de dopage de la couche, ladite couche a un dopage, au voisinage du substrat de l'ordre de 1.10 21 at/cm 3 .
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend, après la formation des ouvertures dans la couche isolante en contact avec les pixels de photo-détection, une étape d’amorphisation de la surface du substrat et de la surface de grilles conductrices en silicium polycristallin au fond des ouvertures d'ouvertures.
Un autre mode de réalisation prévoit un dispositif d'acquisition d'images comportant un premier capteur d'images et un deuxième capteur d'images tels que définis ci-dessus, le premier capteur d'mages et le deuxième capteur d'images étant empilés.
la est une vue en coupe, partielle et schématique, d'un dispositif d'acquisition d'images selon un mode de réalisation ;
Dans la configuration susmentionnée, on traite les données de conduite détectées par le dispositif de mesure des données de conduite équipé sur le véhicule, dans l’unité de traitement des données de conduite composée entre autres d’une unité de traitement de calcul externe audit dispositif de mesure des données de conduite. Il est ainsi possible d’empêcher la baisse du degré de liberté de conception des ressources matérielles comme le processeur de traitement des données de conduite et la mémoire.
Selon un autre mode de réalisation, on souhaite que l’unité de traitement des données de conduite de la présente invention inclue la configuration suivante. Ladite unité de traitement des données de conduite peut posséder en plus un dispositif de communication avec l’extérieur. Ledit processeur de traitement des données de conduite peut obtenir lesdites données de conduite via ledit dispositif de communication.
Dans la configuration susmentionnée, on obtient les données de conduite à partir du dispositif de mesure des données de conduite équipé sur le véhicule, et on traite dans l’unité de traitement des données de conduite, qui est une unité de traitement de calcul externe audit dispositif de mesure des données de conduite. Il est ainsi possible d’empêcher la baisse du degré de liberté de conception des ressources matérielles comme le processeur de traitement des données de conduite et la mémoire.
Selon un autre mode de réalisation, on souhaite que l’unité de traitement et de mesure des données de conduite de la présente invention inclue la configuration suivante. Il s’agit d’une unité de traitement et de mesure des données de conduite, qui est ladite unité de traitement des données de conduite et également ledit dispositif de mesure des données de conduite. Ledit processeur de traitement des données de conduite et le processeur de mesure des données de conduite, qui obtient les données de conduite de grandeurs physiques associées aux comportements dudit véhicule émises par ledit dispositif de détection, sont connectés électriquement à la mémoire, et sont composés d’un processeur unique qui est logé dans un boîtier installé sur ledit véhicule. Ledit processeur unique : - obtient les données de conduite des grandeurs physiques associées aux comportements dudit véhicule émises par ledit dispositif de détection, et segmente lesdites données de conduite en données de conduite en ligne droite lorsque ledit véhicule se déplace en ligne droite, et en données de conduite en virage lorsque ledit véhicule effectue un virage ; - évalue, sur la base desdites données de conduite en ligne droite, un critère d’évaluation simple de conduite en ligne droite prédéterminé et émet, sur la base de ce résultat, une information d’évaluation simple de conduite en ligne sélectionnée à partir desdites informations d’évaluation simple de conduite en ligne droite stockées dans ladite mémoire; - évalue, sur la base desdites données de conduite en virage, un critère d’évaluation simple de conduite en virage prédéterminé et émet, sur la base de ce résultat, une information d’évaluation simple de conduite en virage sélectionnée à partir desdites informations d’évaluation simple de conduite en virage stockées dans ladite mémoire; - évalue lesdits critères d'évaluation détaillée de conduite en ligne droite lors d’une conduite en ligne droite dudit véhicule sur la base desdites données de conduite en ligne droite; - évalue lesdits critères d'évaluation détaillée de conduite en virage lors d’une conduite en virage dudit véhicule sur la base desdites données de conduite en virage ; - sélectionne un critère d'évaluation détaillée dont un résultat d’évaluation satisfait à des conditions prédéterminées parmi les résultats d’évaluation desdits critères d'évaluation détaillée de conduite en ligne droite et des résultats d’évaluation desdits critères d'évaluations détaillée de conduite en virage; et émet, sur la base du résultat d’évaluation dudit critère d'évaluation détaillée sélectionnée, une information d’évaluation détaillée à partir desdites informations d’évaluation détaillée de conduite en ligne droite et desdites informations d’évaluation détaillée de conduite en virage stockées dans ladite mémoire.
Dans la configuration susmentionnée, le traitement de calcul est rendu plus efficace, car l’unité de traitement et de mesure des données de conduite effectue l’acquisition des données de séries temporelles du véhicule et le traitement desdites données de séries temporelles avec un seul processeur. De plus, ladite unité de traitement et de mesure des données de conduite évalue la technique de conduite dudit conducteur dans différentes situations de conduite dudit véhicule, au moyen des critères d'évaluation détaillée de conduite en ligne droite et des critères d'évaluation détaillée de conduite en virage. En outre, elle sort des informations d’évaluation correspondant aux critères d'évaluation détaillée ayant satisfait des conditions prédéterminées. Il est ainsi possible de sortir de manière diversifiée lesdites informations d’évaluation sur la technique de conduite qui encouragent la progression de la technique de conduite du conducteur dudit véhicule, tout en rendant le traitement de calcul plus efficace.
De plus, ladite unité de traitement des données de conduite diminue la quantité de données à traiter par le processeur de traitement des données de conduite, en sélectionnant puis en sortant une information d’évaluation détaillée correspondant au résultat d’évaluation qui satisfait des conditions prédéterminées pour les critères d'évaluation détaillée.
Il est ainsi possible d’empêcher la baisse du degré de liberté de conception des ressources matérielles telles qu’un processeur de traitement des données de conduite et une mémoire, dans une configuration qui produit avec un seul processeur des informations pertinentes encourageant la progression de la technique de conduite du conducteur d’un véhicule.
Les termes « et/ou » utilisés dans le présent document incluent toutes les combinaisons d'un ou de plusieurs composants énumérés.
Les termes définis dans les dictionnaires couramment utilisés doivent être interprétés comme ayant un sens compatible avec le sens dans le contexte de la technique pertinente et de la présente divulgation, et ne seront pas interprétés de manière idéale ou trop formelle, sauf si cela est explicitement défini dans le présent document.
Par conséquent, dans un souci de clarté, la description de la présente invention s'abstient de répéter inutilement toutes les combinaisons possibles des différentes étapes. Néanmoins, la présente description doit être lue en tenant compte du fait que toutes ces combinaisons entrent dans le cadre de la présente invention.
L’unité de traitement des données de conduite, le dispositif de mesure des données de conduite, et l’unité de traitement et de mesure des données de conduite selon la présente invention seront expliqués dans la présente description.