Utilisation de la quantification vectorielle sur un système de reconnaissance de parole continue a approche globale PDF Download
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Author: Jean Rouat
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 316
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Book Description
Author: Jean Rouat
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 316
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Author: Wade H. Shafer
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461573882
Category : Science
Languages : en
Pages : 414
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Masters Theses in the Pure and Applied Sciences was first conceived, published, SIld disseminated by the Center for Information and Numerical Data Analysis and Synthesis (CINDAS) * at Purdue University in 1957, starting its coverage of theses with the academic year 1955. Beginning with Volume 13, the printing and dissemination phases of the activity were transferred to University Microfilms/Xerox of Ann Arbor, Michigan, with the thought that such an arrangement would be more beneficial to the academic and general scientific and technical community. After five years of this joint undertaking we had concluded that it was in the interest of all con cerned if the printing and distribution of the volumes were handled by an interna and broader dissemination. tional publishing house to assure improved service Hence, starting with Volume 18, Masters Theses in the Pure and Applied Sciences has been disseminated on a worldwide basis by Plenum Publishing Cor poration of New York, and in the same year the coverage was broadened to include Canadian universities. All back issues can also be ordered from Plenum. We have reported in Volume 30 (thesis year 1985) a total of 12,400 theses titles from 26 Canadian and 186 United States universities. We are sure that this broader base for these titles reported will greatly enhance the value of this important annual reference work.
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Canada
Languages : en
Pages : 704
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Author: Fouad Sabry
Publisher: One Billion Knowledgeable
ISBN:
Category : Technology & Engineering
Languages : fr
Pages : 466
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Qu'est-ce que la reconnaissance vocale L'informatique et la linguistique informatique ont engendré un sous-domaine connu sous le nom de reconnaissance vocale, qui est un domaine interdisciplinaire qui se concentre sur le développement de méthodologies et de technologies qui permettre aux ordinateurs de reconnaître et de traduire la langue parlée en texte. Le principal avantage de ceci est que le texte peut ensuite être recherché. La reconnaissance vocale automatique, parfois abrégée en ASR, en est un autre nom, tout comme la reconnaissance vocale par ordinateur et la voix en texte (STT). Les domaines de l'informatique, de la linguistique et de l'ingénierie informatique sont tous représentés dans son incorporation de connaissances et d'études. La synthèse vocale est le processus qui consiste à faire les choses à l'envers. Comment vous en bénéficierez (I) Insights et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Reconnaissance vocale Chapitre 2 : Linguistique computationnelle Chapitre 3 : Traitement du langage naturel Chapitre 4 : Traitement de la parole Chapitre 5 : Synthèse vocale Chapitre 6 : Quantification vectorielle Chapitre 7 : Reconnaissance de formes Chapitre 8 : Lawrence Rabiner Chapitre 9 : Réseau de neurones récurrent Chapitre 10 : Julius (logiciel) Chapitre 11 : Mémoire longue à court terme Chapitre 12 : Réseau de neurones à retard temporel Chapitre 13 : Types de réseaux de neurones artificiels Chapitre 14 : Apprentissage en profondeur Chapitre 15 : Nelson Morgan Chapitre 16 : Sinsy Chapitre 17 : Aperçu de l'apprentissage automatique Chapitre 18 : Steve Young (universitaire) Chapitre 19 : Tony Robinson (reconnaissance vocale) Chapitre 20 : L'informatique vocale Chapitre 21 : Joseph Keshet (II) Répondre les principales questions du public sur la reconnaissance vocale. (III) Exemples concrets d'utilisation de la reconnaissance vocale dans de nombreux domaines. (IV) 17 annexes pour expliquer brièvement 266 technologies dans chaque industrie pour avoir une compréhension complète à 360 degrés des technologies de reconnaissance vocale. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui veulent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de reconnaissance vocale.
Author: Huan-Yu Su
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 150
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INTRODUCTION SUR LES DIFFERENTES UTILISATIONS DE LA QUANTIFICATION VECTORIELLE EN PAROLE ET APPLICATION A LA RECONNAISSANCE STATIQUE D'UNITES PHONETIQUES EN PAROLE CONTINUE. PARTITION DE L'ENSEMBLE D'APPRENTISSAGE EN CLASSES PHONETIQUES ET APPLICATION DE L'ALGORITHME DE LLYOD COUPLE A UNE METHODE DE FRAGMENTATION A CHACUNE D'ELLES POUR OBTENIR DES SOUS-DICTIONNAIRES DONT L'UNION FORME LE DICTIONNAIRE. ADAPTATION DU DICTIONNAIRE AU LOCUTEUR DANS UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE INDEPENDANT DU LOCUTEUR (ALGORITHME DE GRADIENT STOCHASTIQUE, ALGORITHME DE LLOYD GENERALISE)
Author: Hélène Bonneau
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 135
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PROPOSITION D'UNE NOUVELLE APPROCHE DE L'ADAPTATION AU LOCUTEUR UTILISANT DES TECHNIQUES DE CLASSIFICATION AUTOMATIQUE A PARTIR D'UNE SEQUENCE DE PAROLE CHOISIE. LE VOCABULAIRE D'ADAPTATION (UNE CENTAINE DE MOTS) QUI EST PRONONCE PAR TOUS LES LOCUTEURS QUI VEULENT UTILISER LE SYSTEME, A ETE CHOISI POUR REPRESENTER TOUS LES PHONEMES DU FRANCAIS DANS DIFFERENTS CONTEXTES. DEUX METHODES ONT ETE EVALUEES SUR UN CORPUS DE 20 LOCUTEURS ET AVEC UN VOCABULAIRE D'APPLICATION DE 104 MOTS
Author: Ahmed Gourinda
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 155
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APPLICATION DE LA QUANTIFICATION VECTORIELLE AUX DIVERS DOMAINES DE LA PAROLE, EN PARTICULIER : LE CODAGE DE LA PAROLE; LA RESTITUTION OU LA SYNTHESE DE LA PAROLE; LA RECONNAISSANCE DE MOTS ISOLES; LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE CONTINUE
Author: Pierre Dupont
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 247
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LE PRESENT TRAVAIL S'INTERESSE A LA MODELISATION DU LANGAGE POUR LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE CONTINUE. CETTE MODELISATION A POUR OBJECTIF LE CONTROLE DU DECODAGE ACOUSTIQUE PAR UNE INFORMATION CONTRAIGNANT LES SEQUENCES DE MOTS A RECONNAITRE. DANS LA PREMIERE PARTIE, NOUS DEFINISSONS LE CONTEXTE GENERAL D'UTILISATION D'UN MODELE DE LANGAGE. NOUS Y ABORDONS LE CADRE PROBABILISTE ET LES ASPECTS ALGORITHMIQUES DE L'UTILISATION DE MODELES DE MARKOV CACHES EN RECONNAISSANCE DE LA PAROLE CONTINUE. NOUS DETAILLONS L'ALGORITHME DE VITERBI ET LA STRATEGIE DE RECHERCHE EN FAISCEAU QUI LUI EST ASSOCIEE. LA SECONDE PARTIE DE NOTRE TRAVAIL TRAITE D'UN TYPE PARTICULIER DE MODELES DE LANGAGE, CEUX BASES SUR UNE GRAMMAIRE HORS-CONTEXTE PROBABILISTE OU NON. NOUS PROPOSONS UNE APPROCHE ORIGINALE POUR L'INTEGRATION D'UN TEL MODELE DANS L'ALGORITHME DE VITERBI. ELLE UTILISE UN DEVELOPPEMENT D'UNE STRUCTURE RECURSIVE QUI DEFINIT DYNAMIQUEMENT L'ESPACE DE RECHERCHE DU DECODAGE ACOUSTIQUE. A CE PROPOS, NOUS MONTRONS L'INTERET D'UNE MISE SOUS FORME NORMALE DE GREIBACH DE LA GRAMMAIRE HORS-CONTEXTE. NOUS ETUDIONS EGALEMENT LA COMPLEXITE THEORIQUE D'UN ALGORITHME DE TRANSFORMATION SOUS CETTE FORME NORMALE. LES PERFORMANCES DE NOTRE APPROCHE SONT EVALUEES DANS DIFFERENTS SYSTEMES DE RECONNAISSANCE DE LA PAROLE EN METTANT L'ACCENT SUR SA COMPLEXITE PRATIQUE. DANS LA TROISIEME PARTIE, NOUS NOUS INTERESSONS A L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE MODELES DE LANGAGE DEFINIS PAR LE BIAIS D'UNE GRAMMAIRE FORMELLE. EN PARTICULIER, NOUS NOUS CONCENTRONS SUR L'INFERENCE DE GRAMMAIRES REGULIERES A PARTIR D'ECHANTILLONS POSITIF ET NEGATIF D'UN LANGAGE. NOUS PROPOSONS UNE ETUDE THEORIQUE DETAILLEE DE L'ESPACE DE RECHERCHE DE CE PROBLEME ET NOUS DEMONTRONS DES PROPRIETES ORIGINALES PERMETTANT DE GUIDER LA CONSTRUCTION D'UNE SOLUTION. NOUS INTRODUISONS EGALEMENT UN NOUVEAU POINT DE VUE QUI CONSISTE A TRAITER L'INFERENCE REGULIERE COMME UN PROBLEME D'OPTIMISATION COMBINATOIRE. DANS CE CADRE, NOUS DEVELOPPONS UN ALGORITHME D'INFERENCE PAR OPTIMISATION GENETIQUE. ENSUITE, NOUS ETUDIONS L'INFERENCE REGULIERE SUR BASE D'UNE PRESENTATION SEQUENTIELLE DES DONNEES D'APPRENTISSAGE. A CETTE FIN, UNE EXTENSION INCREMENTALE D'UN ALGORITHME CONNU EST PROPOSEE. NOUS EN DEMONTRONS LA CONVERGENCE ET NOUS ETUDIONS SA COMPLEXITE THEORIQUE. FINALEMENT, NOUS DEFINISSONS DEUX PROTOCOLES D'EVALUATION DE METHODES D'INFERENCE ET NOUS COMPARONS LES DIFFERENTS ALGORITHMES ETUDIES
Author: Olivier Siohan
Publisher:
ISBN: 9782726109502
Category :
Languages : fr
Pages : 230
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Les systèmes actuels de reconnaissance automatique de la parole (rap) sont généralement peu robustes aux variations du signal intervenant entre les conditions de test et d'apprentissage. Dans cette thèse, nous proposons et évaluons différentes approches pour améliorer la robustesse au bruit du système de reconnaissance de parole continue vinics du crin-inria lorraine, fondé sur des modèles stochastiques de trajectoires de parole (STM). Dans une première partie, nous dressons un bilan des principales approches développées dans le domaine du rap dans le bruit. La seconde partie est une étude et comparaison de trois approches. Nous développons d'une part une méthode permettant d'estimer un STM hybride de parole bruitée, à partir d'un modèle de Markov caché de bruit et d'un STM de parole propre. D'autre part, nous proposons d'appliquer un filtrage du signal, spécifique à chaque état de chaque STM et optimisé selon un critère significatif au niveau perceptif. Ensuite, nous appliquons une méthode d'adaptation des STMs de parole propre aux variations des conditions d'environnement, calculée par régression linéaire. La comparaison expérimentale de ces trois approches montre la supériorité de l'adaptation par régression linéaire. Enfin, dans une dernière partie, nous développons d'une part une étude expérimentale sur l'utilisation de l'analyse discriminante linéaire pour mettre en œuvre un paramétrage du signal de parole robuste au bruit. Nous mettons en évidence que l'analyse discriminante permet d'obtenir un paramétrage adapté au bruit, mais peu robuste aux variations du rapport signal-à-bruit. D'autre part, nous prenons en compte les variations du rythme d'élocution provoquées par l'effet lombard, en utilisant une méthode d'adaptation des modèles de durée des phonèmes, sous le cadre général de l'apprentissage bayesien. Cette méthode, évaluée sur une tache de reconnaissance de mots isolés permet d'améliorer de façon significative les taux de reconnaissance.
Author: Claude Barras
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 197
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LES SYSTEMES LES PLUS PERFORMANTS EN RECONNAISSANCE DE LA PAROLE CONTINUE EXPLOITENT UNE APPROCHE STATISTIQUE PAR MODELES DE MARKOV CACHES, MAIS LEUR QUALITE RESTE ENCORE DECEVANTE. NOUS AVONS CHERCHE A AMELIORER UN SYSTEME STANDARD DE RECONNAISSANCE EN ETUDIANT PLUS PARTICULIEREMENT L'ADAPTATION AU LOCUTEUR ET LA MODELISATION DE LA DUREE ACOUSTIQUE. AFIN D'EVALUER LA PERTINENCE DES TRAITEMENTS PROPOSES, UN SYSTEME DE REFERENCE A ETE DEVELOPPE A PARTIR LA PLATE-FORME LOGICIELLE HTK ET TESTE SUR LA BASE DE DONNEES TIMIT PAR DES EXPERIENCES DE DECODAGE ACOUSTICO-PHONETIQUE. CE SYSTEME EST CONSTITUE DE MODELES PHONETIQUES DEPENDANTS DU CONTEXTE, ET INTEGRE UNE PROCEDURE ORIGINALE POUR UN MEILLEUR APPRENTISSAGE DES DENSITES DE PROBABILITE. LA PREMIERE ETUDE CONCERNE L'ADAPTATION RAPIDE DU SYSTEME A UN NOUVEAU LOCUTEUR PAR UNE APPROCHE QUI GENERALISE L'ADAPTATION CLASSIQUE PAR MULTI-MODELES. LES LOCUTEURS D'APPRENTISSAGE SONT CLASSES AU MOYEN D'UNE DISTANCE INTER-LOCUTEURS UTILISEE EN RECONNAISSANCE DU LOCUTEUR. POUR UN LOCUTEUR DE TEST DONNE, LES MODELES APPRIS SUR LES CLASSES DE LOCUTEURS LES PLUS PROCHES AU SENS DE LA DISTANCE SONT ENSUITE COMBINES DANS UN MODELE UNIQUE. LA DEUXIEME ETUDE CONCERNE LE CONTROLE TEMPOREL DE L'ENCHAINEMENT DES MODELES. UNE ANALYSE PAR RUPTURE DE MODELES DETECTE DES EVENEMENTS INFRAPHONEMIQUES DANS LE SIGNAL DE PAROLE, QUI SONT EXPLOITES AU COURS DU DECODAGE DE LA PAROLE CONTINUE POUR MODIFIER LES PROBABILITES DE TRANSITION ENTRE UNITES PHONETIQUES. LE CONTROLE PROPOSE APPORTE UNE AMELIORATION SIGNIFICATIVE DE LA RECONNAISSANCE LEXICALE. CES TRAVAUX SONT UNE CONTRIBUTION AU DEVELOPPEMENT D'UN SYSTEME DE DICTEE VOCALE INDEPENDANT DU LOCUTEUR, CE QUI NECESSITE EN PARTICULIER L'INTEGRATION D'UN VERITABLE MODELE DE LANGAGE ET L'EVALUATION SUR D'AUTRES BASES DE DONNEES
