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Lire l’articleINTRODUCTION
Suite aux travaux réalisés dans le domaine de l'anthropométrie, la biométrie est une technique moderne qui répond à une préoccupation ancienne de prouver l'identité d'une personne de manière indiscutable en utilisant ses caractéristiques physiques ou comportementales. Dans cet article, nous proposons d'étudier une nouvelle approche pour la reconnaissance automatique du locuteur (RAL). Notre méthode consiste à reconnaître une personne à partir d'un certain nombre de paramètres, extraits du signal vocal émis par la personne, et représentés originalement de manière qualitative contrairement aux paramétrisations de l'état de l'art.
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6. Conclusion
Une optimisation plus fine devrait être obtenue en combinant la valeur du timbre et en usant d'un modèle HMM pour des estimations plus lisses.
HMM : Hidden Markov Models ou modèles de Markov cachés
Notre approche démontre que ce type de codage contient de l'information utile pour distinguer des spécificités des locuteurs, nous devons à présent l'intégrer dans un modèle de suivi qui devrait apporter de l'information complémentaire aux modèles classiques (par exemple : modèle gaussien de paramètres cepstraux) : module SpkDet Mistral .
La grande différence de notre approche qualitative repose sur une représentation pour chaque locuteur dans un espace d'entiers très petits (l'identité de 50 locuteurs est (partiellement) codée par un ensemble de vecteurs QTF chacun sur [1:13]15).
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BIBLIOGRAPHIE
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(5) - GALLIANO (S.), GEOFFROIS (E.), MOSTEFA (D.), CHOUKRI (K.), BONASTRE (J.-F.), GRAVIER (G.) - The ester phase 2 : Evaluation campaign for the rich transcription of french broadcast news - European Conf. on Speech Communication and Technology, p. 1149-1152 (2005).
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...
ANNEXES
Base documentaire Sécurité des systèmes d'information
DORIZZI (B.), LEROUX LES JARDINS (J.), LAMADELAINE (P.), GUERRIER (C.) - La biométrie, techniques et usages - (2004).
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