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Apprentissage artificiel et application en gestion du trafic aérien| Réf : H3728 v3
Auteur(s) : Jean-Paul HATON
Date de publication : 10 oct. 2018
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Nous avons déjà noté la grande redondance du signal vocal. Le traitement automatique de la parole nécessite de réduire cette redondance, à l’aide de traitements appropriés, pour diminuer les temps de traitement et l’encombrement en mémoire. Par ailleurs, et quelquefois simultanément, le traitement du signal vocal permet d’extraire des paramètres pertinents pour la reconnaissance (caractéristiques de sons bruités, fréquences des formants, etc.).
Une voyelle peut être caractérisée par trois zones de fréquences données, appelées formants. Les fréquences de formants de sons tels que les voyelles et certaines consonnes voisées correspondent au maximum d’énergie dans le spectre de ces sons, c’est-à-dire approximativement aux fréquences de résonance du conduit vocal dans la configuration correspondante.
Les dispositifs utilisés peuvent être analogiques : cependant, avec l’évolution de l’électronique numérique et de l’informatique, les techniques numériques sont désormais généralisées. Après numérisation du signal vocal à l’aide d’un convertisseur analogique-numérique (CAN), les traitements sont alors effectués par logiciel soit par des composants spécialisés permettant de faire l’analyse de la parole en temps réel, soit de plus en plus par les puces de microprocesseurs.
On peut classer en deux grandes catégories les méthodes de traitement du signal :
les méthodes générales, valables pour tout signal évolutif dans le temps, en particulier les analyses spectrales (transformée de Fourier, cf. § 3.1) ;
les méthodes se référant à un modèle de production du signal vocal ou d’audition.
Les méthodes spectrales occupent une place prépondérante en analyse de la parole : l’oreille effectue, entre autres, une analyse fréquentielle du signal qu’elle perçoit ; de plus, les sons de la parole peuvent être assez bien décrits en termes de fréquences.
La transformée de...
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TECHNOLOGIES RADARS ET APPLICATIONS
(1) - RABINER (L.), HUANG (B.H.) - Fundamentals of speech recognition. – - Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1993).
(2) - JUNQUA (J.-C.), HATON (J.-P.) - Robustness in automatic speech recognition. – - Kluwer Academic, Dordrecht (1996).
(3) - BOITE (R.), BOURLARD (H.), DUTOIT (T.), HANCQ (J.), LEICH (H.) - Traitement de la parole. – - Presses polytechniques et universitaires romandes, Lausanne (2000).
(4) - MINKER (W.), BENNACEF (S.) - Reconnaissance vocale et dialogue homme-machine. – - Eyrolles, Paris (2000).
(5) - MARIANI (J.) (éd.) - Reconnaissance de la parole : traitement automatique du langage parlé. – - Hermes – Science – Lavoisier, Paris (2002).
(6) - COHEN (M.), GIANGOLA (J.), BALOGH (J.) - Voice...
HTK (HMM ToolKit) : logiciel libre destiné au développement d’applications complètes de reconnaissance de la parole fondées sur MMC http://www.htk.eng.cam.ac.uk/
VISPER (Visual speech processing system) : logiciel libre permettant de visualiser les étapes de reconnaissance par programmation dynamique et par MMC développé par l’Université Technique de Liberec, Tchéquie https://www.ite.tul.cz/speechlabe/index.php/old-projects/visper.html
SNOORI : logiciel libre d’analyse, de visualisation et d’étiquetage de la parole développé au LORIA par Yves Laprie pour les recherches en phonétique, perception et traitement automatique de la parole
Bases de données de parole étiquetée disponibles pour de nombreuses langues par l’intermédiaire des organismes :
LDC, Linguistic Data Consortium http://www.ldc.upenn.edu/
ELRA, European Language Resources Association http://www.elra.info/
Dragon Naturally Speaking de Nuance http://www.nuance.fr/Dragon12
HAUT DE PAGEConstructeurs – Fournisseurs – Distributeurs (liste non exhaustive)
Sociétés...
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