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Paramétrisation qualitative des caractéristiques temps-fréquence pour la reconnaissance du locuteur
RE97 v1 RECHERCHE ET INNOVATION

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Paramétrisation qualitative des caractéristiques temps-fréquence pour la reconnaissance du locuteur

Auteur(s) : Nidhal BEN ALOUI, Hervé GLOTIN, Patrick HEBRARD, Odile PAPINI

Date de publication : 10 févr. 2009 | Read in English

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INTRODUCTION

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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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-re97

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2. Extraction

Nous utilisons la mesure du voisement  corrélée avec le SNR, l'équivalent de l'index d'harmonicité  . Il est extrait de l'autocorrélogramme du signal démodulé (voir figure 1). D'après H. Glotin , dans le cas de bruit gaussien (figure 2), le corrélogramme de la fenêtre de bruit est moins modulé qu'un corrélogramme propre . Les pics dans la fenêtre de démodulation de l'autocorrélogramme isolent les nombreuses harmoniques du signal. Ceci peut être utilisé par la suite pour séparer le bruit d'harmoniques mixtes du signal harmonique dominant, en utilisant une fenêtre de temps d'une durée quasi égale à la durée moyenne d'un phonème.

Nous calculons l'autocorrélogramme du signal démodulé après une demi-rectification, suivie d'un filtrage passe-bande dans le domaine du pitch ([90,350] Hz) (partie rouge de la courbe, figures 1 et 2). Pour chaque fenêtre locale de voisement (FVL) de 128 ms, nous calculons le ratio :

R= ...
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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ALLEN (J.F.) -   An interval-based representation of temporal knowledge  -  In Proceedings of 7th IJCAI, IJCAI, p. 221-226 (1981).

  • (2) - ALLEN (J.F.) -   Maintaining knowledge about temporal intervals  -  Communications of the ACM, 26(11), p. 832-843 (1983).

  • (3) - ALLEN (J.B.) -   How do humans process and recognize speech ?  -  In IEEE Trans. On Speech and Signal Processing, volume 2, p. 567-576 (1994).

  • (4) - BERTHOMMIER (F.), GLOTIN (H.) -   A new snr-feature mapping for robust multistream speech recognition  -  In Proc. Int. Congress on Phonetic Sciences (ICPhS), volume 1 of XIV, p. 711-715, Berkeley University Of California, Ed., San Francisco (1999).

  • (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).

  • ...

1 Annexe

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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2 Sites Internet

LSIS

http://www.Isis.org

DCNS

http://www.dcnsgroup.com

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