ملخص: Dans cet article, nous nous intéressons au problème de la segmentation en locuteurs, étape préliminaire nécessaire à plusieurs tâches d'indexation. Le but de la segmentation en locuteurs est d'extraire des segments homogènes ne contenant les paroles que d'un seul locuteur et aussi longs que possible. Dans notre contexte, nous faisons l'hypothèse qu'aucune connaissance a priori des locuteurs ou des caractéristiques du signal n'est à notre disposition (pas de modèle de locuteur, pas de modèle de parole). Nous supposons néanmoins que les personnes ne parlent pas simultanément et que nous n'avons pas de contrainte de temps réel. Nous présentons les techniques de segmentation existantes et nous proposons une nouvelle méthode qui combine les avantages de deux techniques de segmentation. Cette nouvelle méthode de segmentation, appelée DISTBIC, s'opère en deux passes: les changements de locuteurs les plus probables sont tout d'abord détectés et ils sont ensuite validés ou annulés au cours de la deuxième passe. L'avantage de notre algorithme est son efficacité à détecter des changements de locuteurs proches les uns des autres (i.e. espacés de quelques secondes).

لغة: إنجليزية