ملخص: Des études récentes ont montré que les techniques de reconnaissance de la parole en sous-bandes peuvent améliorer les performances des systèmes classiques larges bandes dans des conditions de bruit additif à bande étroite. Un aspect important de l'implémentation de l'approche en sous-bandes est le choix de la mèthode de recombinaison des observations dans chaque bande. Ce papier présente une nouvelle méthode, appelée modèle d'union probabiliste, pour effectuer cette recombinaison. Ce nouveau modèle est basé sur la théorie de l'union des événements aléatoires, et représente une nouvelle méthode pour la modélisation d'observations partiellement bruitées sans (ou presque) connaissance a priori de la nature du bruit. Le nouveau modèle a été intégré aux modèles de Markov cachés (HMM) et testé dans une t?che de reconnaissance indépendante du locuteur de parole corrompue par divers types de bruits additifs. Les résultats montrent que le nouveau modèle offre une bonne robustesse aux bruits bandes étroites, tout en ne nécessitant pas ou presque pas de connaissance des propriétés statistiques du bruit.

لغة: إنجليزية