FR3028945A1

FR3028945A1 - Dispositif de diagnostic de vehicule automobile

Info

Publication number: FR3028945A1
Application number: FR1461465A
Authority: FR
Inventors: Guillaume Catusseau; Morgane Daniel
Original assignee: Peugeot Citroen Automobiles SA
Current assignee: PSA Automobiles SA
Priority date: 2014-11-26
Filing date: 2014-11-26
Publication date: 2016-05-27
Also published as: WO2016083687A1

Abstract

L'invention concerne un dispositif d'identification des dysfonctionnements des véhicules automobiles, le dispositif comprenant une bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires (9) et un moteur de recherche (10) apte à comparer au moins une caractéristique sonore et/ou vibratoire (8) d'un bruit (2,3) et/ou d'une vibration avec des caractéristiques de la bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores (9) et/ou vibratoires.

Description

1 DISPOSITIF DE DIAGNOSTIC DE VEHICULE AUTOMOBILE [0001] L'invention concerne les diagnostics de dysfonctionnement des véhicules automobiles, notamment par l'usage de bruits et de vibrations, normaux ou anormaux, émis par le véhicule. [0002] A l'heure actuelle, les constructeurs automobiles déploient dans leurs centres après-vente essentiellement de la documentation technique telle que schémas, gammes, descriptions de fonctionnement, vocabulaire ou glossaire sur la nature des bruits. Ils déploient également des outils de mesure de paramètres de fonctionnement du véhicule et des outils de diagnostic connectés sur la prise diagnostic. [0003] Le diagnostic par l'oreille humaine ou le diagnostic par la prise de diagnostic sont efficaces localement, pour un garage, un bureau d'étude, mais ne bénéficient pas de l'expérience d'un constructeur à l'échelle d'un groupe tout entier, incluant les bureaux d'étude, la fabrication, les services qualité, et les services après-vente. La capitalisation et l'expérience dans le domaine acoustique sont fastidieuses à l'échelle humaine, pour un technicien de garage et compliquées à mettre en oeuvre à l'échelle d'un constructeur. [0004] Le but de l'invention est de proposer un moyen de mettre en oeuvre une expertise acoustique à l'échelle d'un réseau entier tel que celui d'un constructeur automobile. [0005] Ce but est atteint selon l'invention grâce à un -dispositif d'identification de dysfonctionnement de véhicule automobile caractérisé en ce qu'il comprend un capteur sonore ou vibratoire, un appareil enregistrement d'un extrait sonore et/ou vibratoire émis par le véhicule, lequel extrait sonore et/ou vibratoire comprend un bruit et/ou une vibration émis(e) par le véhicule, lequel bruit et/ou laquelle vibration possède au moins une caractéristique, le dispositif comprenant en outre une bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires et un moteur de recherche apte à comparer au moins une caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire avec des caractéristiques de la bibliothèque. [0006] Avantageusement, le moteur de recherche est configuré pour identifier au moins une caractéristique de la bibliothèque qui est similaire à ladite caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré. [0007] Avantageusement, le dispositif comporte un module de séparation de sources lequel est configuré pour traiter l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré de manière à isoler ledit bruit ou ladite vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire émis par le véhicule. [0008] Avantageusement, le module de séparation de sources est configuré pour extraire de l'extrait sonore et/ou vibratoire différents bruits et/ou différentes vibrations 3028945 2 correspondant chacun(e) à des bruits et/ou des vibrations émis(es) par des organes différents du véhicule. [0009] Avantageusement, la bibliothèque comprend au moins une caractéristique d'un signal sonore et/ou vibratoire émis(e) par un organe défaillant de véhicule et le moteur de 5 recherche est configuré pour comparer au moins une caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré avec la caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire émis(e) par l'organe défaillant de véhicule. [0010] Avantageusement, la bibliothèque comprend au moins une caractéristique d'un signal sonore et/ou vibratoire émis par un organe sain de véhicule et le moteur de 10 recherche est configuré pour comparer au moins une caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré avec ladite au moins une caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire émis par un organe sain de véhicule. [0011] Avantageusement, le dispositif est configuré pour établir que ladite au moins une caractéristique sonore et ou vibratoire du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans 15 l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré n'est similaire à aucune caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire de la bibliothèque, pour enregistrer dans la bibliothèque ladite au moins une caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire dans une telle situation, et pour comparer une caractéristique d'un bruit et/ou d'une vibration compris(e) dans un extrait sonore et/ou vibratoire ultérieurement 20 enregistré à cette caractéristique de bruit et/ou de vibration nouvellement enregistrée dans la bibliothèque. [0012] Avantageusement, le dispositif est configuré pour acquérir au moins un paramètre indicatif d'un contexte d'utilisation du véhicule et le moteur de recherche est configuré pour tenir compte dudit au moins un paramètre indicatif du contexte d'utilisation du véhicule 25 pour identifier une caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire de la bibliothèque qui est similaire à la caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré. [0013] Avantageusement, le dispositif est configuré pour prendre en compte au moins un classement du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire 30 enregistré lequel classement est réalisé par un utilisateur parmi une série de catégories de ressenti de bruit et/ou de vibration et le moteur de recherche est configuré pour tenir compte de ce classement pour identifier une caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire de la bibliothèque qui est similaire à la caractéristique du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré. 3028945 3 [0014] Avantageusement, la bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires est connectée à l'appareil d'enregistrement par l'intermédiaire du réseau internet. [0015] Avantageusement, les caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires de la 5 bibliothèque sont associées chacune au bruit et/ou à la vibration d'un organe de véhicule et le dispositif est configuré pour identifier un organe du véhicule associé à ladite au moins une caractéristique sonore et/ou vibratoire du bruit et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré. [0016] D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention apparaitront à la 10 lecture de la description détaillée qui va suivre, faite en référence à la figure annexée qui est un diagramme représentant une suite d'étapes mises en oeuvre dans un mode de réalisation de l'invention, [0017] On décrira maintenant un dispositif d'identification de dysfonctionnement de véhicule automobile mettant en oeuvre une suite d"étapes successives. Sur la figure 15 annexée, une première étape consiste à réaliser un enregistrement d'un extrait sonore tel qu'émis par le véhicule, à l'aide d'un capteur et d'un appareil d'enregistrement. Un tel capteur est par exemple un microphone ou un accéléromètre connecté à une application hébergée par l'appareil d'enregistrement, l'application produisant des fichiers sonores ou vibratoires numérisés tels que des fichiers .wav . On enregistre alors l'extrait sonore ou 20 vibratoire dans un fichier numérisé tel qu'un .wav. Cette étape de récupération d'un extrait sonore et/ou vibratoire dans un format numérique porte la référence 1 sur la figure. Une étape 2 consiste ici en une intervention humaine pour sélectionner un passage temporel où le problème de bruit apparait, par exemple entre des instants t1 et t2 en secondes. Pour faire son choix, l'utilisateur peut écouter l'extrait sonore et sa sélection autant de fois 25 qu'il le souhaite. La portion de signal sélectionnée contient donc l'évènement sonore à identifier, mais aussi toutes les autres sources de bruit simultanées superposées dans le même instant. Dans le cas d'un problème qui se répète dans le temps, l'utilisateur sélectionne une occurrence parmi plusieurs, pas nécessairement la première. Dans le cas d'un bruit stationnaire, l'utilisateur peut être amené à sélectionner l'extrait sonore complet. 30 [0018] A l'étape 3, l'utilisateur isole les deux morceaux de signal, à savoir le passage temporel où le problème de bruit apparait - portion de signal nommée A -, et le reste de l'extrait sonore - portion de signal nommée B-. Le module de séparation, à l'étape 4, sépare les sources qui sont superposées dans la portion de signal audio, notamment les composantes de l'extrait sonore qui peuvent correspondre à différents organes du 35 véhicule. 3028945 4 [0019] L'étape 5 consiste pour l'utilisateur à répondre à un questionnaire de contexte. Un tel questionnaire est idéalement affiché sur l'écran de l'équipement de diagnostic utilisé dans le garage. Par ce questionnaire, l'utilisateur indique un ou des paramètres indicatifs de contexte d'utilisation du véhicule au moment où le bruit apparait. De tels paramètres 5 peuvent être par exemple le régime moteur en tours par minute, la température du moteur, le fait que la soufflerie de la climatisation soit active, etc. En variante ou en complément, de tels paramètres peuvent être prélevés directement sur l'ordinateur de bord du véhicule, notamment par l'intermédiaire de la prise diagnostic du véhicule. Ainsi, pour fonctionner plus efficacement, les sources sonores, ou composants automobile bruyants, contenues 10 dans l'extrait sont triées en fonction du contexte décrit par l'incident client. Par contexte, on entend les situations de vie du véhicule, les conditions d'apparition du bruit. On fait également appel ici à la typologie du bruit, qui, ici, repose sur la nature du bruit ressenti comme on le décrira ci-dessous. Le contexte peut être apporté par écrit comme avec une fiche d'incident, ou par mesure in-situ en lisant les paramètres du véhicule tels que 15 vitesse, régime, rapport engagé. [0020] En complément, l'utilisateur saisit ici, selon son ressenti, une description du type de bruit ou de vibration parmi une série de catégories, selon une cartographie pré-établie. Ainsi, l'utilisateur classe le bruit ou la vibration parmi six catégories. La première catégorie consiste en une vibration, la deuxième catégorie consiste en un grognement-ronflement- 20 bourdonnement, la troisième catégorie consiste en un claquement-cognementcraquement, la quatrième catégorie consiste en un grésillement-crépitement-cliquètement, la cinquième catégorie consiste en un grincement-couinement-crissement, la sixième catégorie consiste en un sifflement-sirène-chuintement-bruit d'air. Idéalement, les catégories révèlent d'une part un caractère temporel du bruit, par exemple une période de 25 répétition d'un motif sonore et d'autre part un caractère tonal du bruit, par exemple le caractère fréquentiel conditionnant le ressenti en aigu ou grave. [0021] A l'étape 6, on applique une série de règles basiques pour filtrer les sources responsables de l'incident bruit dans le contexte ainsi identifié de la cartographie de bruit. Avantageusement, on réalise le classement des types de bruits selon les catégories ci- 30 dessus décrites car ces catégories traduisent une phénoménologie éprouvée de bruits automobiles et favorisent ainsi le diagnostic. Ainsi, dans un extrait sonore, on identifie si les bruits qui y sont présents sont majoritairement dans une catégorie donnée parmi les six catégories listées. Chaque type de bruit constitue donc une matrice dans la bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores ou vibratoires. 3028945 5 [0022] A l'étape 7, le reste du signal audio non utile est séparé. A l'étape 8, les caractéristiques du signal et leurs probabilités statistiques sont extraites pour classer chaque source contenue dans l'extrait. Pour chaque segment audio, on calcule par exemple les paramètres connus sous les appellations anglo-saxones de Energy Entropy 5 Standard Deviation (std) - déviation standard de l'entropie énergétique en français-, Signal Energy Std by Mean (average) Ratio - ratio du standard d'énergie du signal rapporté à la moyenne -, Zero Crossing Rate Std - standard du taux de croisement du zéro -, Spectral Rolloff Std - standard de l'atténuation spectrale -, Spectral Centroid Std - standard centroïde spectral -, Spectral Flux Std by Mean Ratio - ratio du standard de flux spectral 10 rapporté à la moyenne -. On obtient ainsi plusieurs jeux d'estimateurs des caractéristiques du signal. Enfin chaque source peut être placée dans un repère de description. [0023] A l'étape 9, on utilise ladite bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores ou vibratoires. Il s'agit par exemple d'une base de données établie à l'échelle d'un constructeur automobile. Une telle bibliothèque est avantageusement connectée à 15 l'appareil d'enregistrement par l'intermédiaire du réseau internet. Une telle bibliothèque est une base de connaissance des bruits automobiles du constructeur. Elle contient les données audio par exemple des fichiers *.way, ainsi que les informations contextuelles de chaque enregistrement, par exemple la définition du produit automobile, les conditions d'apparitions, les natures de bruits, les conditions de mesure acoustique. Les fichiers 20 sonores peuvent provenir de l'enregistrement d'un véhicule sain, c'est-à-dire des bruits qu'émettent les organes du véhicule lorsqu'ils fonctionnent normalement. Les fichiers sonores peuvent également provenir de l'enregistrement d'un véhicule défaillant, comme c'est le cas pour un bruit produit par un mauvais montage, une non-conformité, une usure de pièce, ou un organe cassé ou défaillant, etc. 25 [0024] Cette bibliothèque contient de préférence toutes les caractéristiques utiles de chaque source ou organe de véhicule historiquement connu par le constructeur, et donc déjà calculées et encodées dans la base suivant la méthode qui sera décrite par la suite. Ces caractéristiques sont hiérarchisées suivant la structure de rangement de la base, ou sont utilisées pour construire et optimiser un modèle paramétrique en fonction de la 30 méthode de classification choisie, notamment pour le cas d'utilisation d'un HMM - Hidden Markov Model en anglais, modèle de Markov caché en français -, dans le cas d'un GMM - Gaussian Mixture Model en anglais, modèle de mélange gaussien en français-, dans le cas d'un SVM - Support Vector Machine en anglais, Machine vectorielle de support en français -, ou dans le cas d'un NN - Neural Network en anglais, réseau neuronal en 35 français -. 3028945 6 [0025] A l'étape 10, un moteur de recherche confronte les caractéristiques nouvellement extraites d'un enregistrement audio ou vibratoire à la bibliothèque de caractéristiques de signaux . Le principe consiste ici à placer les caractéristiques d'une source extraite dans le même espace de description que la bibliothèque. Nous obtenons une collection de 5 distances entre les caractéristiques extraites et les caractéristiques connues nommées ici DIX. [0026] Au stade de l'étape 11, les distances permettent de reconnaitre les sources semblables aux cas connus de la bibliothèque. Les plus petites distances expriment un bon niveau de reconnaissance sonore et les grandes une moindre fiabilité dans la 10 reconnaissance. Il suffit de faire un tri croissant pour obtenir une liste des sources reconnues les plus pertinentes. On considère qu'une source n'a pas été reconnue lorsque la somme de ses distances est supérieure à un certain seuil nommé ici L,x d'une classe déterminée à l'avance par le constructeur par expérience et validation cf.tel qu'à l'étape 12 ci-dessous. 15 [0027] A l'étape 12, si l'ensemble des caractéristiques d'une source extraite ne permettent pas de la reconnaitre, à savoir si la somme des distances D,x est supérieure à L,x où L,x est une limite réglée par expérience et validation, alors elles constituent un nouveau cas pour la base de données constructeur. Les caractéristiques de la base de données sont donc complétées et re-hiérarchisées afin d'apprendre le nouveau cas. On 20 réalise ainsi une mise à jour de la bibliothèque de caractéristiques de signaux. L'ajout est avantageusement conditionné par la volonté du constructeur, selon l'analyse de la pertinence technique du nouveau cas pour la base et pour les méthodes internes à l'entreprise. [0028] A l'étape 14, d'après la liste des sources sonores « sans défaut » déduites de 25 l'étape 13, il faut remonter aux organes automobiles sains liés à ces bruyances. La bibliothèque sonore ou vibratoire du constructeur permet d'établir ces liens vers les bruits conformes d'un véhicule sain. A l'étape 15, d'après la liste des sources sonores « avec défaut » de l'étape 13, il faut remonter aux organes automobiles défaillants liés à ces bruyances. La bibliothèque sonore ou vibratoire du constructeur permet d'établir ces liens 30 vers les bruits de défaillances. [0029] Bien entendu des variantes au mode de réalisation décrit ci-dessus sont possibles. Ainsi il est possible de se dispenser de l'analyse de la portion de signal sans défaut B. Il est possible de ne pas filtrer les sources identifiées en fonction du contexte. Il est possible de ne pas faire de sélection manuelle tel qu'à l'étape 2 du bruit par rapport au 35 reste de l'extrait sonore. Il est également possible de faire cette sélection dans une 3028945 7 représentation Temps/Fréquence. Il est possible de procéder à une sélection automatique du bruit ou de la vibration basée sur un filtrage référencé tel qu'un filtrage de Wiener ou de Kalman. [0030] Le choix de la ou des Méthode(s) employée(s) pour classer les 5 caractéristiques peut notamment être fait parmi les méthodes SVM - Support Vector Machine ou machine de support vectoriel - kNN - k-Nearest Neighbors en anglais ou voisins k-plus proches en français , HMM - Hidden Markov Model ou modèle de Markov caché en français -, GMM - Gaussian Mixture Model ou modèle de mélange Gaussien -, NN -Neural Network ou réseau neuronal -, DTW - Dynamic Time Warping en anglais ou 10 alerte de temps dynamique en français, ainsi que leurs variantes et combinaisons de plusieurs modèles (modèles hybrides). On peut faire ou ne pas faire d'apprentissage des nouvelles caractéristiques. Différents modes de calcul de la limite entre sources connues et inconnues peuvent être adoptés. On peut se limiter à afficher les sources ou organes reconnu(e)s sans établir s'ils sont sains ou défaillants. 15 [0031] Le présent mode de réalisation permet un gain de temps, notamment une réparation plus rapide en après-vente. Il permet un gain en termes de qualité de réparation et de satisfaction client car la réparation est plus ciblée, et il se produit moins d'erreurs de diagnostic et moins de retours en atelier pour travail mal fait. Le présent mode de réalisation permet en outre un gain en termes de coût. Il permet une réduction des coûts 20 de garantie, en évitant les erreurs de diagnostic, les défauts non reproduits, et les pièces déposées à tort ou sans cause identifiée. Le présent mode de réalisation permet ainsi de conserver la clientèle après-vente dans le réseau du constructeur. [0032] De plus, le présent mode de réalisation permet de mettre à profit le fait que les services après-vente peuvent être aisément connectés avec une bibliothèque intégrée et 25 centralisée et éventuellement le fait que le véhicule est lui-même connecté à une bibliothèque centralisée par le constructeur automobile. Le présent mode de réalisation est notamment aisément mis en oeuvre sous la forme d'une application chargée sur une tablette tactile ou un smartphone. 30

Claims

REVENDICATIONS1. Dispositif d'identification de dysfonctionnement de véhicule automobile caractérisé en ce qu'il comprend un capteur sonore ou vibratoire , un appareil enregistrement d'un extrait sonore et/ou vibratoire (1) émis par le véhicule, lequel extrait sonore et/ou vibratoire comprend un bruit (2,3) et/ou une vibration émis(e) par le véhicule, lequel bruit et/ou laquelle vibration possède au moins une caractéristique (8), le dispositif comprenant en outre une bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires (9) et un moteur de recherche (10) apte à comparer au moins une caractéristique (8) du bruit (2,3) et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire (1) avec des caractéristiques de la bibliothèque.
2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que le moteur de recherche (10) est configuré pour identifier au moins une caractéristique de la bibliothèque (9) qui est similaire à ladite caractéristique du bruit (2,3) et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1).
3. Dispositif selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comporte un module de séparation de sources (4) lequel est configuré pour traiter l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1) de manière à isoler ledit bruit (2,3) ou ladite vibration compris(e) dans l'extrait sonore (1) et/ou vibratoire émis par le véhicule.
4. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le module de séparation de sources (4) est configuré pour extraire de l'extrait sonore et/ou vibratoire (1) différents bruits et/ou différentes vibrations correspondant chacun(e) à des bruits et/ou des vibrations émis(es) par des organes différents du véhicule.
5. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la bibliothèque (9) comprend au moins une caractéristique (8) d'un signal sonore et/ou vibratoire émis(e) par un organe défaillant de véhicule et le moteur de recherche (10) est configuré pour comparer au moins une caractéristique (8) du bruit (2,3) et/ou de la vibration compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1) avec la caractéristique (8) de signal sonore et/ou vibratoire émis(e) par l'organe défaillant de véhicule.
6. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la bibliothèque (9) comprend au moins une caractéristique (8) d'un signal sonore et/ou vibratoire émis par un organe sain de véhicule et le moteur de recherche (10) est configuré pour comparer au moins une caractéristique (8) du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1) avec ladite au moins 3028945 9 une caractéristique (8) de signal sonore et/ou vibratoire émis par un organe sain de véhicule.
7. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est configuré pour établir que ladite au moins une caractéristique sonore et ou 5 vibratoire (8) du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1) n'est similaire à aucune caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire (8) de la bibliothèque (9), pour enregistrer dans la bibliothèque (9) ladite au moins une caractéristique (8) du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire (1) dans une telle situation, et pour comparer une caractéristique 10 (8) d'un bruit et/ou d'une vibration (2,3) compris(e) dans un extrait sonore et/ou vibratoire ultérieurement enregistré (1) à cette caractéristique de bruit et/ou de vibration (8) nouvellement enregistrée dans la bibliothèque (9).
8. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est configuré pour acquérir (5) au moins un paramètre indicatif d'un contexte 15 d'utilisation du véhicule et le moteur de recherche (10) est configuré pour tenir compte dudit au moins un paramètre indicatif du contexte d'utilisation du véhicule (5) pour identifier une caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire (8) de la bibliothèque (9) qui est similaire à la caractéristique (8) du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1). 20
9. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est configuré pour prendre en compte (5,6) au moins un classement du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1) lequel classement (5,6) est réalisé par un utilisateur parmi une série de catégories de ressenti de bruit et/ou de vibration (5) et le moteur de recherche (10) est configuré pour tenir compte 25 de ce classement (5,6) pour identifier une caractéristique de signal sonore et/ou vibratoire (8) de la bibliothèque (9) qui est similaire à la caractéristique (8) du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1).
10. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la bibliothèque de caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires (9) est 30 connectée à l'appareil d'enregistrement (1) par l'intermédiaire du réseau internet.
11. Dispositif selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les caractéristiques de signaux sonores et/ou vibratoires (8) de la bibliothèque (9) sont associées chacune au bruit et/ou à la vibration d'un organe de véhicule et le dispositif est configuré pour identifier un organe du véhicule associé à ladite au moins une 3028945 10 caractéristique sonore et/ou vibratoire (8) du bruit et/ou de la vibration (2,3) compris(e) dans l'extrait sonore et/ou vibratoire enregistré (1).