Automatic Classification of Audio Sequences: Application to Algerian Dialects

Abstract

Une séquence audio peut être l'origine de plusieurs sources : Voix humaines (chantée ou parlée), évènements sonores (téléphone, alarme), musique, environnement (bruit de moteurs, aboiement). La voix humaine parlée est considérée comme un des paramètres de l'identité biométrique d'une personne permettant de le caractériser. Ainsi, il est nécessaire d'avoir des outils automatiques pour cet effet. La classification automatique d'un signal audio a vocation à extraire d'un enregistrement sonore une représentation permettant de le caractériser. Ce thème a fait l'objet de plusieurs travaux de recherches. Sans l'intervention d'un traitement supervisée, il est très difficile de classer automatiquement ce type de voix vis à vis de la langue utilisé. Le problème est plus accentué si l'on considère les dialectes d'une même langue où les similarités sont plus élevées. Ce sujet de thèse a pour but principal d'explorer et apporter des solutions pour le problème de classification des séquences audio, en utilisant les automates et transducteurs. En effet, ces derniers outils théoriques ont prouvés leurs robustesses pour la reconnaissance de signaux audio musicaux. Dans notre cas, les éléments sont des signaux ou des segments de signaux audio et il s'agit de les assigner à des classes (dialectes d'Algérie). Dans ce contexte, plusieurs travaux de recherche sur la classification automatique des signaux audio de type "voix humaine" en langue latine et anglo-saxonnes ont été réalisés. Pour la langue arabe spécialement pour les dialectes le travail est à ses début. Les applications d'une telle recherche sont diverses et notemant ses produits peuvent faire l'objet d'un outil d'aide à la décision. Elles peuvent même être généralées à la reconnaissance et classification d'une voix chantée, ou d'un type de discours quelconque. Ce projet se déroulera par ailleurs dans le cadre d'une collaboration scientifique avec le laboratoire LITIS (Romandie Université, Rouen, France).