Caractérisation des phonèmes de l'arabe standard en vue d'une reconnaissance automatique de la parole PDF Download
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Author: Abdelkader Betari
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Languages : fr
Pages : 318
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Book Description
LES TRAVAUX PRESENTES ONT CONSISTE A CARACTERISER LES PHONEMES DE L'ARABE STANDARD EN VUE D'UNE RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE LA PAROLE CONTINUE. PAR AILLEURS, ET VU LA MULTITUDE DES PARLERS ET DES DIALECTES UTILISES PAR LES ARABOPHONES, NOUS AVONS OPTE POUR UNE APPROCHE MONO-LOCUTEUR AVEC ADAPTATION SIMPLE AU LOCUTEUR. SUITE A UNE ETUDE LINGUISTIQUE DE L'ARABE STANDARD, NOUS EN AVONS DEGAGE LES DIFFICULTES SPECIFIQUES DUES ESSENTIELLEMENT A SES PARTICULARITES PHONETIQUES ET PHONOLOGIQUES (EMPHASE, ARTICULATION ARRIERE, GEMINATION, DUREE DES SONS, ETC...). CELA NOUS A CONDUIT ENSUITE, LORS DU PROCESSUS DE RECONNAISSANCE, A CLASSER LES PHONEMES EN PLUSIEURS CATEGORIES: LES VOYELLES, LES EMPHATIQUES, LES CONSONNES ARRIERE, LES CONSONNES INTERROMPUES, ETC. DANS UN ENVIRONNEMENT PROLOG II UTILISANT DES REFERENCES SPECTRALES DANS UNE APPROCHE DU TYPE CONNAISSANCES EXPLICITES, NOUS AVONS DEFINI PLUSIEURS STRATEGIES DE SEGMENTATION ET D'IDENTIFICATION CORRESPONDANT A CHACUNE DE CES CATEGORIES. PLUSIEURS INDICES ET TRACES ACOUSTIQUES MIS EN EVIDENCE LORS DE NOTRE ANALYSE ACOUSTIQUE, ONT DIRECTEMENT ETE PRIS EN COMPTE DANS CES STRATEGIES. CETTE APPROCHE, QUI A DONNE DES RESULTATS SATISFAISANTS POUR DECRIRE ET IDENTIFIER LES VOYELLES ET LES FRICATIVES, S'EST REVELEE INSUFFISANTE POUR L'IDENTIFICATION DES CONSONNES INTERROMPUES NOTAMMENT LES SONORES. AFIN DE PALLIER CE PROBLEME, NOUS AVONS ALORS INTEGRE DANS LE SYSTEME DES TECHNIQUES CONNEXIONISTES. LORS DE TOUTES CES RECHERCHES NOUS AVONS PARTICULIEREMENT MIS L'ACCENT SUR LA CARACTERISATION DES PHONEMES PARTICULIERS DE L'ARABE, (PHONEMES NON TRAITES DANS LE SYSTEME PHONETIQUE DU FRANCAIS NOTAMMENT)
Author: Abdelkader Betari
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LES TRAVAUX PRESENTES ONT CONSISTE A CARACTERISER LES PHONEMES DE L'ARABE STANDARD EN VUE D'UNE RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE LA PAROLE CONTINUE. PAR AILLEURS, ET VU LA MULTITUDE DES PARLERS ET DES DIALECTES UTILISES PAR LES ARABOPHONES, NOUS AVONS OPTE POUR UNE APPROCHE MONO-LOCUTEUR AVEC ADAPTATION SIMPLE AU LOCUTEUR. SUITE A UNE ETUDE LINGUISTIQUE DE L'ARABE STANDARD, NOUS EN AVONS DEGAGE LES DIFFICULTES SPECIFIQUES DUES ESSENTIELLEMENT A SES PARTICULARITES PHONETIQUES ET PHONOLOGIQUES (EMPHASE, ARTICULATION ARRIERE, GEMINATION, DUREE DES SONS, ETC...). CELA NOUS A CONDUIT ENSUITE, LORS DU PROCESSUS DE RECONNAISSANCE, A CLASSER LES PHONEMES EN PLUSIEURS CATEGORIES: LES VOYELLES, LES EMPHATIQUES, LES CONSONNES ARRIERE, LES CONSONNES INTERROMPUES, ETC. DANS UN ENVIRONNEMENT PROLOG II UTILISANT DES REFERENCES SPECTRALES DANS UNE APPROCHE DU TYPE CONNAISSANCES EXPLICITES, NOUS AVONS DEFINI PLUSIEURS STRATEGIES DE SEGMENTATION ET D'IDENTIFICATION CORRESPONDANT A CHACUNE DE CES CATEGORIES. PLUSIEURS INDICES ET TRACES ACOUSTIQUES MIS EN EVIDENCE LORS DE NOTRE ANALYSE ACOUSTIQUE, ONT DIRECTEMENT ETE PRIS EN COMPTE DANS CES STRATEGIES. CETTE APPROCHE, QUI A DONNE DES RESULTATS SATISFAISANTS POUR DECRIRE ET IDENTIFIER LES VOYELLES ET LES FRICATIVES, S'EST REVELEE INSUFFISANTE POUR L'IDENTIFICATION DES CONSONNES INTERROMPUES NOTAMMENT LES SONORES. AFIN DE PALLIER CE PROBLEME, NOUS AVONS ALORS INTEGRE DANS LE SYSTEME DES TECHNIQUES CONNEXIONISTES. LORS DE TOUTES CES RECHERCHES NOUS AVONS PARTICULIEREMENT MIS L'ACCENT SUR LA CARACTERISATION DES PHONEMES PARTICULIERS DE L'ARABE, (PHONEMES NON TRAITES DANS LE SYSTEME PHONETIQUE DU FRANCAIS NOTAMMENT)
Author: Abdelkader Betari
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Author: Mahieddine Djoudi
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La reconnaissance automatique de la parole continue pose un certain nombre de problèmes. Les caractéristiques phonétiques et linguistiques de la langue sont largement impliquées dans le processus. Ce travail consiste à présenter une contribution à la reconnaissance automatique de l'arabe standard. Nous avons d'abord effectué une étude phonétique de la langue basée essentiellement sur l'examen de spectrogrammes de mots et de phrases en tenant compte des différents contextes de production des phénomènes. Cette étude nous a permis de définir les caractéristiques acoustiques des phénomènes nécessaires au système de reconnaissance. Ensuite, nous avons réalisé un système de décodage acoustico-phonétique, baptise sapha (systeme acoustico-phonétique de l'arabe) qui reçoit en entrée le signal de parole d'une phrase et retourne comme résultat un treillis de phonèmes. Les principales étapes du système sont: la segmentation du signal de parole en grandes classes phonétiques (voyelles, plosives, fricatives et sonnantes); l'extraction des indices phonétiques utilisés en reconnaissance; l'étiquetage des segments utilisant un systeme à base de règles de production. Les méthodes utilisées ont été adaptées du système aphodex développé dans notre équipe pour le décodage phonétique du français. L'évaluation des performances du systeme a été effectuée à partir de l'étiquetage manuel des phrases phonétiquement équilibrées du corps djouma que nous avons constitué. Enfin, nous avons développé quelques idées pour la conception d'un systeme de reconnaissance de phrases en arabe (mars) intégrant le décodeur phonétique et nous avons soulevé les problèmes d'ordre morphologique, phonologique, syntaxique et prosodique qu'il faut résoudre.
Author: Abir Masmoudi Dammak
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Le développement d'un système de reconnaissance de la parole exige la disponibilité d'une grande quantité de ressources à savoir, grands corpus de texte et de parole, un dictionnaire de prononciation. Néanmoins, ces ressources ne sont pas disponibles directement pour des dialectes arabes. De ce fait, le développement d'un SRAP pour les dialectes arabes se heurte à de multiples difficultés à savoir, l''abence de grandes quantités de ressources et l'absence d''une orthographe standard vu que ces dialectes sont parlés et non écrit. Dans cette perspective, les travaux de cette thèse s'intègrent dans le cadre du développement d'un SRAP pour le dialecte tunisien. Une première partie des contributions consiste à développer une variante de CODA (Conventional Orthography for Arabic Dialectal) pour le dialecte tunisien. En fait, cette convention est conçue dans le but de fournir une description détaillée des directives appliquées au dialecte tunisien. Compte tenu des lignes directives de CODA, nous avons constitué notre corpus nommé TARIC : Corpus de l'interaction des chemins de fer de l'arabe tunisien dans le domaine de la SNCFT. Outre ces ressources, le dictionnaire de prononciation s'impose d'une manière indispensable pour le développement d'un SRAP. À ce propos, dans la deuxième partie des contributions, nous visons la création d'un système nommé conversion (Graphème-Phonème) G2P qui permet de générer automatiquement ce dictionnaire phonétique. Toutes ces ressources décrites avant sont utilisées pour adapter un SRAP pour le MSA du laboratoire LIUM au dialecte tunisien dans le domaine de la SNCFT. L'évaluation de notre système donné lieu WER de 22,6% sur l'ensemble de test.
Author: Mohamed Amine Menacer
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Les travaux de recherche ont été développés dans le cadre du projet AMIS (Access to Multilingual Information and opinionS) dont l'objectif principal est de développer un système d'aide à la compréhension de vidéos dans des langues étrangères en générant un résumé automatique de ces dernières dans une langue compréhensible par l'utilisateur. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes concentrés sur la reconnaissance et la traduction automatique de la parole de vidéos arabes et dialectales. Les approches statistiques proposées dans la littérature pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont indépendantes de la langue et elles sont applicables à l'arabe standard. Cependant, cette dernière présente quelques caractéristiques que nous devons prendre en considération afin de booster les performances du système de RAP. Parmi ces caractéristiques on peut citer l'absence de l'indication des voyelles dans le texte ce qui rend difficile leur apprentissage par le modèle acoustique. Nous avons proposé plusieurs approches de modélisation acoustique et/ou de langage afin de mieux reconnaître la parole arabe. L'arabe standard n'est pas la langue maternelle, c'est pourquoi dans les conversations quotidiennes, on utilise le dialecte, un arabe inspiré de l'arabe standard, mais pas seulement. Nous avons travaillé sur l'adaptation du système développé pour l'arabe standard au dialecte algérien qui est l'une des variantes de la langue arabe les plus difficiles à reconnaître par les systèmes de RAP. Cela est dû aux mots empruntés d'autres langues, au code-switching et au manque de ressources. Notre proposition pour remédier à ces problèmes est de tirer profit des données orales et textuelles d'autres langues impactant le dialecte. Le texte résultant de la RAP arabe a été utilisé pour la traduction automatique (TA). Nous avons réalisé dans un premier temps une étude comparative entre l'approche statistique à base de segments et l'approche neuronale utilisées dans le cadre de la TA. Ensuite, nous nous sommes intéressés à l'adaptation de ces deux approches pour traduire le texte code-switché. Notre étude portait sur le mélange de l'arabe et de l'anglais dans des documents officiels des nations unies. Pour pallier les différents problèmes dus à la propagation des erreurs dans le système séquentiel, nous avons travaillé sur l'adaptation du vocabulaire du système de RAP et sur la proposition d'une nouvelle modélisation permettant la traduction directe de la parole.
Author: Rahma Boujelbane Jarraya
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Les différents dialectes de la langue arabe (DA) présentent de grandes variations phonologiques, morphologiques, lexicales et syntaxiques par rapport à la langue Arabe Standard Moderne (MSA). Jusqu'à récemment, ces dialectes n'étaient présents que sous leurs formes orales et la plupart des ressources existantes pour la langue arabe se limite à l'Arabe Standard (MSA), conduisant à une abondance d'outils pour le traitement automatique de cette variété. Étant donné les différences significatives entre le MSA et les DA, les performances de ces outils s'écroulent lors du traitement des DA. Cette situation conduit à une augmentation notable de l'ambiguïté dans les approches computationnelles des DA. Les travaux décrits dans cette thèse s'inscrivent dans ce cadre à travers la modélisation de l'oral parlé dans les médias tunisiens. Cette source de données contient une quantité importante d'Alternance Codique (AC) entre la langue normative MSA et le dialecte parlé en Tunisie (DT). La présence de ce dernier d'une manière désordonnée dans le discours pose une sérieuse problématique pour le Traitement Automatique de Langue et fait de cet oral une langue peu dotée. Toutefois, les ressources nécessaires pour modéliser cet oral sont quasiment inexistantes. Ainsi, l'objectif de cette thèse consiste à pallier ce manque afin de construire un modèle de langage dédié à un système de reconnaissance automatique pour l'oral parlé dans les médias tunisiens. Pour ce fait, nous décrivons dans cette thèse une méthodologie de création de ressources et nous l'évaluons par rapport à une tâche de modélisation de langage. Les résultats obtenu sont encourageants.
Author: Boualem Bousseksou
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Author: Mohammed Dib
Publisher: Springer
ISBN: 3319977105
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 153
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This book presents a contrastive linguistics study of Arabic and English for the dual purposes of improved language teaching and speech processing of Arabic via spectral analysis and neural networks. Contrastive linguistics is a field of linguistics which aims to compare the linguistic systems of two or more languages in order to ease the tasks of teaching, learning, and translation. The main focus of the present study is to treat the Arabic minimal syllable automatically to facilitate automatic speech processing in Arabic. It represents important reading for language learners and for linguists with an interest in Arabic and computational approaches.
Author: Noura Tigziri Ibrahim
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Languages : fr
Pages : 111
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Author: Jean Cantineau
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Languages : fr
Pages : 47
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