Résumé: La contribution de ce travail porte sur l'application des modèles de Markov cachés à la reconnaissance automatique de la parole. Après présentation du modèle de Markov caché d'ordre un, et de son concept de base, ce mémoire comporte, une classification des phonèmes arabes, une présentation des différentes méthodes d'analyse du signal de parole, ainsi que l'application des chaînes de Markov cachées à la reconnaissance de la parole (apprentissage, reconnaissance) : mots isolés, enchaînés et parole continue, tout en présentant les modèles de Markov cachés (HMM) non classiques, c'est à dire avec modélisation de la durée et les modèles de Markov en construction par niveau. Ensuite, on présente le modèle de Markov caché d'ordre deux, son équivalent d'ordre un, enfin une extension de ce modèle à l'ordre trois. Les résultats obtenus après comparaison expérimentale entre le modèle d'ordre un et le modèle d'ordre deux sont affichés avec commentaire. A travers les résultats d'un système de reconnaissance de mots isolés, nous avons pu voir l'utilité du passage au deuxième ordre.

Oran:
Langue: Français
Collation: 81 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Magister
Etablissement de soutenance: Oran, Université des Sciences et de la Technologie. Faculté des Sciences
Spécialité: Informatique
Index décimal 004.25 .Analyse et conception des systèmes informatiques, architecture des ordinateurs, évaluation des performances des catégories particulières d'ordinateurs (évaluation des performances d'ordinateurs spécifiques)
Thème Informatique

Mots clés:
Baum, fonctions de
reconnaissance automatique de la parole
Markov, Processus de
Viterbi, Algorithme d'
Systèmes homme-machine

Note: Bibliogr. pp.75-81; Annexe pp.1-3