Reconnaissance Automatique audio de la Parole Arabe par des réseaux de neurones

Abstract

Le traitement automatique de la parole est un domaine d’étude active depuis les années 50 se qui explique sa richesse mais aussi sa difficulté. Il fait collaborer plusieurs disciplines et techniques. La complexité du signal de la parole qui résulte de l’interaction entre la production des sons et leur perception par l’oreille ce qui contribue dans la difficulté de la reconnaissance automatique de la parole, qui est devenue un sujet de recherche très intéressan. L’objectif de ce mémoire est l’acquisition et la mise en œuvre d’une base de données, constituée d’un corpus de phrases syntaxiquement et sémantiquement correctes. Cette base de données a été enregistrée dans des conditions réelles de l’analyse acoustique de cette base de données a été effectuée en utilisant la méthode MFCC et nous a fourni une série de vecteurs d’entrée pour le système référer de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) que nous avons, par ailleurs, élaboré. Celui-ci est basé sur Réseaux neurones convolutionnels. L’évaluation des performances du système RAP pour la méthode d’analyse de la base de données permettra de mettre en exergue influence de la paramétrisation