Modélisation Neuro prédictive pour la classification phonétique
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Le travail présenté dans ce mémoire propose de reprendre les toutes premières étapes de traitement des systèmes de reconnaissance de la parole, à savoir l'extraction de caractéristiques et la classification phonétique. Une nouvelle modélisation permettant de prendre en compte les caractéristiques non linéaires du processus de production de la parole est proposée. Fondée sur l'utilisation d'un perceptron multicouche, elle permet de sursoir aux limites bien connues des systèmes connexionnistes appliqués à la modélisation non linéaire des signaux. l'extraction de caractéristiq...
Le travail présenté dans ce mémoire propose de reprendre les toutes premières étapes de traitement des systèmes de reconnaissance de la parole, à savoir l'extraction de caractéristiques et la classification phonétique. Une nouvelle modélisation permettant de prendre en compte les caractéristiques non linéaires du processus de production de la parole est proposée. Fondée sur l'utilisation d'un perceptron multicouche, elle permet de sursoir aux limites bien connues des systèmes connexionnistes appliqués à la modélisation non linéaire des signaux. l'extraction de caractéristiques du signal de parole est un domaine de l'analyse du signal peu exploré par la communauté de recherche en parole. la raison principale en est que nous disposons aujourd'hui d'outils performants : des outils essentiellement fondés sur l'analyse fréquentielle des signaux pour leur paramétrisation et des outils d'analyse statistique pour leur classification.
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