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Méthodes d'inversion du signal sismique / Benselama, Zoubir Abdeslem 

Public ISBD Titre : Méthodes d'inversion du signal sismique Type de document : texte imprimé Auteurs : Benselama, Zoubir Abdeslem, Auteur ; Guessoum, A., Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 1997 Importance : 138 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Magister : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 1997 Annexe f. 125 - 138 . Bibliogr. [2] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Méthodes  d'inversion  ;  Signal  sismique  ;  Traitement  du  signal  ;  Algorithme  d'inversion  ;  Deconvolution Index. décimale : M001197 Résumé : Dans la prospection pétrolière, une information majeure est de déterminer la valeur des coefficients de réfléxion de chaque interface, pour déterminer la profondeur et la nature des couches terrestres. Dans cette thèse, notre travail a consisté à étudier et à faire une synthèse des principaux algorithmes d'estimation des coefficients de réflexion. Deux types de modèle de représentation de notre système ont été utilisés, la première en tenant compte seulement des équations de dispersion d'onde, la deuxième en faisant certaines simplifications pour aboutir à un problème de déconvolution. La première méthode étudiée est l'inversion, dont le modèle de représentation est déduit des équations physiques du système. Les résultats de simulation obtenus montrent que la méthode fournit en plus des coefficients désirés des valeurs superflues. Pour contourner ce problème on a introduit une correction concernant le coût de notre critère, nous sommes alors arrivé à une meilleur estimation des coefficients de réflexion. Nous rappelons que ces résultats sont obtenus en ayant comme hypothèses que l'ondelette et la trace sismique sont connues à priori. Si ces hypothèses ne sont pas vérifiées, on est amené à utiliser la déconvolution prédictive, qui nous a donné de bon résultats. Dans cet algorithme trois étapes de calcul sont nécessaires: le calcule des estimés de l'autocorrelation à partir de données, la résolution d'un ensemble d'équations simultanées et l'application de l'opérateur obtenue aux données pour obtenir la trace déconvoluée. L'inconvénient majeur de cet algorithme est qu'il ne s'applique qu'à des données stationnaires. Pour remédier à ce problème de stationnarité, on a utilisé un filtre de KALMAN pour l'estimation de l'ondelette dans le cas où cette dernière change lors du déroulement de l'expérience, et on a utilisé une représentation A.R de l'ondelette pour éliminer le problème de la non-linéarité de notre processus, et enfin on a estimé les coefficients de réflexion. L'application de cet algorithme nous a donné des résultats appréciables. Pour résoudre le problème de la non-linéarité de notre système nous avons introduit un algorithme générale basé sur l'estimation par la méthode du maximum de vraisemblance pour le cas où l'ondelette représente un modèle A.R.M.A. Il faut noter que lors de la simulation plusieurs problème ont surgi tels que: phase non-minimale de l'ondelette, ondelette non identifiable et non stable, et on peut rencontrer lors du déroulement de l'algorithme de MARQUARD LEVENBERG et du S.M.LR des minima locaux qui ne vont pas permettre d'aboutir aux résultats escomptés. Par consequent, la déconvolution des signaux sismiques dans le cas où le système et non linéaire (A.R.M.A) et non stationnaire, est loin d'être clos. D'autres approches plus modernes dans l'identification et l'estimation des signaux peuvent être utilisées pour la déconvolution des signaux sismiques. Parmi ces méthodes on peut citer l'utilisation des réseaux de neurone qui ont reçu une attention particulière ces dernières années. Méthodes d'inversion du signal sismique [texte imprimé] / Benselama, Zoubir Abdeslem, Auteur ; Guessoum, A., Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 1997 . - 138 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Magister : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 1997 Annexe f. 125 - 138 . Bibliogr. [2] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Méthodes  d'inversion  ;  Signal  sismique  ;  Traitement  du  signal  ;  Algorithme  d'inversion  ;  Deconvolution Index. décimale : M001197 Résumé : Dans la prospection pétrolière, une information majeure est de déterminer la valeur des coefficients de réfléxion de chaque interface, pour déterminer la profondeur et la nature des couches terrestres. Dans cette thèse, notre travail a consisté à étudier et à faire une synthèse des principaux algorithmes d'estimation des coefficients de réflexion. Deux types de modèle de représentation de notre système ont été utilisés, la première en tenant compte seulement des équations de dispersion d'onde, la deuxième en faisant certaines simplifications pour aboutir à un problème de déconvolution. La première méthode étudiée est l'inversion, dont le modèle de représentation est déduit des équations physiques du système. Les résultats de simulation obtenus montrent que la méthode fournit en plus des coefficients désirés des valeurs superflues. Pour contourner ce problème on a introduit une correction concernant le coût de notre critère, nous sommes alors arrivé à une meilleur estimation des coefficients de réflexion. Nous rappelons que ces résultats sont obtenus en ayant comme hypothèses que l'ondelette et la trace sismique sont connues à priori. Si ces hypothèses ne sont pas vérifiées, on est amené à utiliser la déconvolution prédictive, qui nous a donné de bon résultats. Dans cet algorithme trois étapes de calcul sont nécessaires: le calcule des estimés de l'autocorrelation à partir de données, la résolution d'un ensemble d'équations simultanées et l'application de l'opérateur obtenue aux données pour obtenir la trace déconvoluée. L'inconvénient majeur de cet algorithme est qu'il ne s'applique qu'à des données stationnaires. Pour remédier à ce problème de stationnarité, on a utilisé un filtre de KALMAN pour l'estimation de l'ondelette dans le cas où cette dernière change lors du déroulement de l'expérience, et on a utilisé une représentation A.R de l'ondelette pour éliminer le problème de la non-linéarité de notre processus, et enfin on a estimé les coefficients de réflexion. L'application de cet algorithme nous a donné des résultats appréciables. Pour résoudre le problème de la non-linéarité de notre système nous avons introduit un algorithme générale basé sur l'estimation par la méthode du maximum de vraisemblance pour le cas où l'ondelette représente un modèle A.R.M.A. Il faut noter que lors de la simulation plusieurs problème ont surgi tels que: phase non-minimale de l'ondelette, ondelette non identifiable et non stable, et on peut rencontrer lors du déroulement de l'algorithme de MARQUARD LEVENBERG et du S.M.LR des minima locaux qui ne vont pas permettre d'aboutir aux résultats escomptés. Par consequent, la déconvolution des signaux sismiques dans le cas où le système et non linéaire (A.R.M.A) et non stationnaire, est loin d'être clos. D'autres approches plus modernes dans l'identification et l'estimation des signaux peuvent être utilisées pour la déconvolution des signaux sismiques. Parmi ces méthodes on peut citer l'utilisation des réseaux de neurone qui ont reçu une attention particulière ces dernières années.

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M001197	M001197	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible

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Pathologie du langage parlé arabe / Benselama, Zoubir Abdeslem 

Public ISBD Titre : Pathologie du langage parlé arabe : cas des sigmatismes occlusifs et constrictifs Type de document : texte imprimé Auteurs : Benselama, Zoubir Abdeslem, Auteur ; Guerti, Mhania, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2007 Importance : 150 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Thèse d’état : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 Bibliogr. f. 151 - 157 . Annexe [3] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Pathologie  du  langage  Arabe Sigmatismes  HMM/GMM  ANN  MFCC Index. décimale : D003107 Résumé : L’étude de la pathologie du langage rentre dans un cadre pluridisciplinaire. Généralement les différents défauts de prononciation sont corrigés à l'aide d'un orthophoniste qui utilise des méthodes très simplistes, parfois lentes et lassantes pour le patient. Notre travail rentre dans un cadre d’entraînement à la bonne prononciation des personnes souffrant de défauts langagiers en vue d’élaborer un système d’aide à la décision à l'orthophoniste, en utilisant des méthodes graphiques et sonores, permettant de suivre l'évolution du patient présentant un sigmatisme en détectant précisément les phonèmes à corriger. Pour mettre en œuvre notre travail, nous avons d’abord commencé par élaborer un corpus constitué de mots en Arabe représentant la pathologie que nous voulons traiter. Dans notre cas il s’agit du sigmatisme occlusif ou constructif. Par la suite nous avons extrait les meilleures caractéristiques acoustiques qui s’adaptent à notre travail: les Coefficients Cepstraux d'échelle MEL en fréquences (MFCC). Ensuite nous avons appliqué deux classificateurs basés respectivement sur les HMM/GMM (Hidden Markov Models/ Gaussian Mixture Model) et les ANN (Artificial Neural Networks). Les résultats obtenus nous ont donné un taux intéressent de reconnaissance de 87% ainsi qu’un taux de déviation du phonème pathologique par rapport au phonème sain le plus proche. Notre système d'aide peut être aussi installé chez le patient afin de lui permettre de s’auto-corriger. La première partie de cette thèse est constituée de deux chapitres donnant un état de l’art général sur le domaine de la parole. Le premier chapitre à pour intention de présenter un état de l’art sur le traitement automatique de la parole ainsi que ses applications en insistant surtout sur la reconnaissance, les notions fondamentales sur la parole et son traitement. Nous exposons tout d’abord les grands principes du traitement automatique de la langue avant de présenter les appareils phonatoire et auditif de l’être humain. Nous présentons ensuite deux des taxonomies possibles pour les sons observables dans un signal de parole, l’une étant spécifique au Français tandis que l’autre est spécifique à l’Arabe. Nous traitons enfin les problèmes de variabilité du signal de parole et énoncerons quelques unes des méthodes de représentation graphique du signal, qu’elles soient ou non dédiées à la parole et qu’elles soient reconnues ou non comme résistantes au bruit. Le deuxième chapitre nous permet de présenter les trois grandes techniques de la reconnaissance des formes qui sont utilisées en Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP): l’alignement temporel, les chaines de Markov et les modèles connexionnistes. La présentation de ces derniers sera plus approfondie et sera précédée d’une brève présentation des connaissances de la neurobiologie qui ont servi de fondement à l’établissement des techniques neuromimétiques. La deuxième partie de cette thèse permet de présenter les causes susceptibles de produire des pathologies du langage ainsi que les principales définitions des pathologies de la parole et ceci sera matérialisé dans le chapitre trois. La troisième partie réalisée en deux chapitres nous permettant de présenter le développement de toute la chaine de reconnaissance avec une proposition du développement de notre travail en vue de la réalisation d’un système d’aide à l’orthophoniste et au patient représentant des mots pathologiques et cela en premier, dans le chapitre 4 représentant le développement du bloc d’extraction des caractéristiques du signal vocal à savoir les techniques classiques ainsi un nouveau procédé s’articulant sur la neuro predictive coding, par la suite le développement des trois grandes techniques de classification des formes qui sont utilisées en Reconnaissance Automatique de la Parole: l’alignement temporel (Dynamic Time Warping, DTW), les Chaînes de Markov et les modèles connexionnistes. Dans le chapitre 5 nous représentons notre système d’aide qui s’articule sur les chaines de Markov ainsi que les Réseaux de Neurones en dégageant les résultats pour chaque variante. Nous terminons notre travail par des conclusions et perspectives. Pathologie du langage parlé arabe : cas des sigmatismes occlusifs et constrictifs [texte imprimé] / Benselama, Zoubir Abdeslem, Auteur ; Guerti, Mhania, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2007 . - 150 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Thèse d’état : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 Bibliogr. f. 151 - 157 . Annexe [3] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Pathologie  du  langage  Arabe Sigmatismes  HMM/GMM  ANN  MFCC Index. décimale : D003107 Résumé : L’étude de la pathologie du langage rentre dans un cadre pluridisciplinaire. Généralement les différents défauts de prononciation sont corrigés à l'aide d'un orthophoniste qui utilise des méthodes très simplistes, parfois lentes et lassantes pour le patient. Notre travail rentre dans un cadre d’entraînement à la bonne prononciation des personnes souffrant de défauts langagiers en vue d’élaborer un système d’aide à la décision à l'orthophoniste, en utilisant des méthodes graphiques et sonores, permettant de suivre l'évolution du patient présentant un sigmatisme en détectant précisément les phonèmes à corriger. Pour mettre en œuvre notre travail, nous avons d’abord commencé par élaborer un corpus constitué de mots en Arabe représentant la pathologie que nous voulons traiter. Dans notre cas il s’agit du sigmatisme occlusif ou constructif. Par la suite nous avons extrait les meilleures caractéristiques acoustiques qui s’adaptent à notre travail: les Coefficients Cepstraux d'échelle MEL en fréquences (MFCC). Ensuite nous avons appliqué deux classificateurs basés respectivement sur les HMM/GMM (Hidden Markov Models/ Gaussian Mixture Model) et les ANN (Artificial Neural Networks). Les résultats obtenus nous ont donné un taux intéressent de reconnaissance de 87% ainsi qu’un taux de déviation du phonème pathologique par rapport au phonème sain le plus proche. Notre système d'aide peut être aussi installé chez le patient afin de lui permettre de s’auto-corriger. La première partie de cette thèse est constituée de deux chapitres donnant un état de l’art général sur le domaine de la parole. Le premier chapitre à pour intention de présenter un état de l’art sur le traitement automatique de la parole ainsi que ses applications en insistant surtout sur la reconnaissance, les notions fondamentales sur la parole et son traitement. Nous exposons tout d’abord les grands principes du traitement automatique de la langue avant de présenter les appareils phonatoire et auditif de l’être humain. Nous présentons ensuite deux des taxonomies possibles pour les sons observables dans un signal de parole, l’une étant spécifique au Français tandis que l’autre est spécifique à l’Arabe. Nous traitons enfin les problèmes de variabilité du signal de parole et énoncerons quelques unes des méthodes de représentation graphique du signal, qu’elles soient ou non dédiées à la parole et qu’elles soient reconnues ou non comme résistantes au bruit. Le deuxième chapitre nous permet de présenter les trois grandes techniques de la reconnaissance des formes qui sont utilisées en Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP): l’alignement temporel, les chaines de Markov et les modèles connexionnistes. La présentation de ces derniers sera plus approfondie et sera précédée d’une brève présentation des connaissances de la neurobiologie qui ont servi de fondement à l’établissement des techniques neuromimétiques. La deuxième partie de cette thèse permet de présenter les causes susceptibles de produire des pathologies du langage ainsi que les principales définitions des pathologies de la parole et ceci sera matérialisé dans le chapitre trois. La troisième partie réalisée en deux chapitres nous permettant de présenter le développement de toute la chaine de reconnaissance avec une proposition du développement de notre travail en vue de la réalisation d’un système d’aide à l’orthophoniste et au patient représentant des mots pathologiques et cela en premier, dans le chapitre 4 représentant le développement du bloc d’extraction des caractéristiques du signal vocal à savoir les techniques classiques ainsi un nouveau procédé s’articulant sur la neuro predictive coding, par la suite le développement des trois grandes techniques de classification des formes qui sont utilisées en Reconnaissance Automatique de la Parole: l’alignement temporel (Dynamic Time Warping, DTW), les Chaînes de Markov et les modèles connexionnistes. Dans le chapitre 5 nous représentons notre système d’aide qui s’articule sur les chaines de Markov ainsi que les Réseaux de Neurones en dégageant les résultats pour chaque variante. Nous terminons notre travail par des conclusions et perspectives.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
D003107B	D003107	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Thèse de Doctorat	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable
D003107A	D003107	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable

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