Résumé: L'objet de cette étude est d'évaluer les performances de classifieurs statistiques connexionnistes par rapport aux modèles statistiques plus classiquement utilisés en reconnaissance des formes. Le domaine d'application est le traitement automatique de la parole et plus spécifiquement la reconnaissance de la parole. Les meilleurs systémes actuels en reconnaissance automatique de la parole sont basé sur une modélisation statistique de type markovienne. Les modéles connexionnistes développés dans cette étude sont parmi les plus performants, il s'agit de modéles de type perceptrons multicouches. Un systéme de reconnaissance automatique de la parole a pour but de transformer la représentation acoustique du signal vocal en une suite de mots. Un tel systéme utilise plusieurs niveaux de modélisation, une modélisation des unités acoustiques et une modélisation du langage. La modélisation acoustique est obtenu aprés une phase d'apprentissage du systéme. L'apprentissage permet de trouver des correspondances entre le signal acoustique de phrases et la transcription phonétique qui leur correspond. Lors de la reconnaissance, la modélisation résultant de l'apprentissage permet de sélectionner la séquence des étiquettes phonétiques correspondant au signal acoustique inconnu, il s'agit alors de reconnaissance phonétique. L'utilisation d'un lexique permet ensuite d'intégrer ces unités phonétiques en mots. Enfin, le modéle de langage qui impose des contraintes sur la séquence des mots, permet de reconnaître des phrases syntaxiquement correctes. D'autres niveaux de reconnaissances peuvent intervenir pour améliorer la reconnaissance de la parole: la sémantique, la prosodie, la pragmatique... Enfin, il peut servir à un apprentissage de type "corrective training" c'est à dire à un post traitement des HMMs.

Oran:
Langue: Français
Collation: 97 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Magister
Etablissement de soutenance: Oran, Université des Sciences et de la Technologie. Faculté de Génie Electrique
Spécialité: Signaux et systémes
Index décimal 621 .Physique appliquée (électrotechnique, génie civil, génie mécanique, ingénierie appliquée, principes physiques en ingénierie)
Thème Electronique

Mots clés:
Markov, Spectre de
reconnaissance automatique de la parole

Note: Bibliogr. pp.91-97