Modélisation Prosodique pour la Reconnaissance Automatique du Locuteur
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Modélisation Prosodique pour la Reconnaissance Automatique du Locuteur

KHADIDJA NESRINE BOUBAKEUR

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La Reconnaissance Automatique du Locuteur (RAL) est le processus qui détermine automatiquement l’identité de celui qui parle en se basant sur ses caractéristiques vocales.

Actuellement, ce type de système est largement utilisé dans plusieurs domaines, tels que la sécurisation d’accès à des sites protégés, pour faire des transactions bancaires, ou pour répondre aux besoins d’un tribunal pour un crime ou un litige civil.

Les systèmes de Reconnaissance Automatique du Locuteur utilisent généralement des paramètres cepstraux dits paramètres standards comme modélisation acoustique du signal de parole.

Les paramètres cepstraux les plus performants actuellement sont les coefficients MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients), les coefficients LPCC (Linear Predictive Cepstrum Coding) et les coefficients PLP (Perceptual Linear Predictive).

Cependant, ces paramètres restent très sensibles aux variations du signal vocal.

Cette variabilité est causée par l'environnement (présence de bruit) et le locuteur (l’âge, la fatigue, le sexe).

Format : Papier

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Quantité
Disponible

K.N Boubakeur,Doctorante à la Faculté d'Electronique et d'Informatique(FEI)-USTHB.Chercheur au Centre de Recherche Scientifique et Technique pour le Développement de la Langue Arabe.

Professeur M.Debyeche, Laboratoire de Communication Parlée et Traitement de Signal-FEI,USTHB,Algerie.


Fiche technique

Auteur
KHADIDJA NESRINE BOUBAKEUR
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2018
Pages
132
Pays
Algérie Algérie

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