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Identification du locuteur indépendante du texte / Hadj-Ali, Hacène 

Public ISBD Titre : Identification du locuteur indépendante du texte Type de document : texte imprimé Auteurs : Hadj-Ali, Hacène, Auteur ; Bouchamekh, Mouslem, Auteur ; Bousseksou, Boualem, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2004 Importance : 53 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2004 Annexe [12] f. - Bibliogr. [1] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Identification Coefficients  de  prédiction Quantification  vectorielle Multi  gaussienne Index. décimale : PN00804 Résumé : L'identification du locuteur est une branche de la reconnaissance vocale, elle est en pleine expansion depuis dix ans et cela à cause de l'élargissement de l'utilisation de l'électronique dans le domaine domestique et également professionnel. Cet élargissement a nécessité la protection des droits d'accès et l'utilisation des propriétés de la voix humaine dans la caractérisation de la personne et notamment sa modélisation. Après une brève définition de l'identification du locuteur et la présentation des différentes étapes obligatoires et algorithmes pour l'étude de la parole: modélisation, analyse et classification, nous entamerons les différents algorithmes algébrique (utilisation du principe ISO data) et statistiques (HMM et GMM). Identification du locuteur indépendante du texte [texte imprimé] / Hadj-Ali, Hacène, Auteur ; Bouchamekh, Mouslem, Auteur ; Bousseksou, Boualem, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2004 . - 53 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2004 Annexe [12] f. - Bibliogr. [1] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Identification Coefficients  de  prédiction Quantification  vectorielle Multi  gaussienne Index. décimale : PN00804 Résumé : L'identification du locuteur est une branche de la reconnaissance vocale, elle est en pleine expansion depuis dix ans et cela à cause de l'élargissement de l'utilisation de l'électronique dans le domaine domestique et également professionnel. Cet élargissement a nécessité la protection des droits d'accès et l'utilisation des propriétés de la voix humaine dans la caractérisation de la personne et notamment sa modélisation. Après une brève définition de l'identification du locuteur et la présentation des différentes étapes obligatoires et algorithmes pour l'étude de la parole: modélisation, analyse et classification, nous entamerons les différents algorithmes algébrique (utilisation du principe ISO data) et statistiques (HMM et GMM).

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PN00804	PN00804	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable

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Identification du locuteur indépendante du texte / Bouchamekh, Mouslem 

Public ISBD Titre : Identification du locuteur indépendante du texte Type de document : texte imprimé Auteurs : Bouchamekh, Mouslem, Auteur ; Bousseksou, Boualem, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2007 Importance : 58 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Magister : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 Bibliogr. [2]f Langues : Français (fre) Mots-clés : Identification  du  locuteur Paramètres  Mel  cepstraux  (MFCC) Paramètres  LSP  Quantification  Vectorielle  (QV)  GMM  OGMM Index. décimale : M001407 Résumé : Ce travail s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès et les applications d’ordre juridique à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéressons à la reconnaissance du locuteur en mode indépendant du texte. Nous nous intéressons plus particulièrement à la modélisation et à la représentation des locuteurs. Il s'agit d’extraire, à partir des signaux de parole, des informations relatives à l’identité, et d'estimer avec ces dernières un modèle du locuteur suffisamment robuste pour permettre son identification. Nous avons commencé par rappeler le principe de la reconnaissance automatique du locuteur et nous avons présenté les différentes étapes du système de reconnaissance. Cette introduction a permis de présenter le contexte général de la reconnaissance du locuteur et de comprendre la terminologie de l’identification et de la vérification du locuteur. Dans le deuxième chapitre nous avons présenté la modélisation et les différentes étapes nécessaires pour l’analyse du signal vocal, nous avons cités les différents paramètres acoustiques utilisés dans la majorité des systèmes de traitement de la parole. Ce chapitre donne une aidé générale sur le choix des paramètres acoustiques convenables. Au troisième chapitre, nous nous sommes intéressés aux différentes modélisations des locuteurs, et plus particulièrement à la modélisation par mélange de gaussiennes où les locuteurs sont modélisés par une somme pondérée de gaussiennes. Dans le quatrième chapitre nous avons évalué ces différentes modélisations sur notre base de données de 60 locuteurs extraite de TIMIT. Le dernier chapitre est consacré à l’utilisation du pitch, l’idée est de tenir en compte des informations propres à la source d’excitation, laquelle constitue un élément discriminatoire entre les locuteurs. Nous avons développé une méthodologie basé sur l’estimation de la probabilité a posteriori du pitch, l’ancien système est transformé en un nouveau, l’utilité en est dans les applications au le nombre de locuteurs est relativement important. Identification du locuteur indépendante du texte [texte imprimé] / Bouchamekh, Mouslem, Auteur ; Bousseksou, Boualem, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2007 . - 58 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Magister : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 Bibliogr. [2]f Langues : Français (fre) Mots-clés : Identification  du  locuteur Paramètres  Mel  cepstraux  (MFCC) Paramètres  LSP  Quantification  Vectorielle  (QV)  GMM  OGMM Index. décimale : M001407 Résumé : Ce travail s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès et les applications d’ordre juridique à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéressons à la reconnaissance du locuteur en mode indépendant du texte. Nous nous intéressons plus particulièrement à la modélisation et à la représentation des locuteurs. Il s'agit d’extraire, à partir des signaux de parole, des informations relatives à l’identité, et d'estimer avec ces dernières un modèle du locuteur suffisamment robuste pour permettre son identification. Nous avons commencé par rappeler le principe de la reconnaissance automatique du locuteur et nous avons présenté les différentes étapes du système de reconnaissance. Cette introduction a permis de présenter le contexte général de la reconnaissance du locuteur et de comprendre la terminologie de l’identification et de la vérification du locuteur. Dans le deuxième chapitre nous avons présenté la modélisation et les différentes étapes nécessaires pour l’analyse du signal vocal, nous avons cités les différents paramètres acoustiques utilisés dans la majorité des systèmes de traitement de la parole. Ce chapitre donne une aidé générale sur le choix des paramètres acoustiques convenables. Au troisième chapitre, nous nous sommes intéressés aux différentes modélisations des locuteurs, et plus particulièrement à la modélisation par mélange de gaussiennes où les locuteurs sont modélisés par une somme pondérée de gaussiennes. Dans le quatrième chapitre nous avons évalué ces différentes modélisations sur notre base de données de 60 locuteurs extraite de TIMIT. Le dernier chapitre est consacré à l’utilisation du pitch, l’idée est de tenir en compte des informations propres à la source d’excitation, laquelle constitue un élément discriminatoire entre les locuteurs. Nous avons développé une méthodologie basé sur l’estimation de la probabilité a posteriori du pitch, l’ancien système est transformé en un nouveau, l’utilité en est dans les applications au le nombre de locuteurs est relativement important.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
M001407A	M001407	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible
M001407B	M001407	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible

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