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Reconnaissance de parole

Participants : Bernard Delyon, Annie Morin, Sandra Dufour

Il s'agit de l'utilisation de méthodes statistiques pour la reconnaissance d'occlusives. Ce travail a été mené en collaboration avec F. Malbos de l'université du Mans. Le burst des occlusives sourdes est caractérisé par des variables issues d'une décomposition en ondelettes. Une première analyse discriminante permet de sélectionner les variables importantes de la reconnaissance en général et dans des contextes différents, c'est-à-dire en tenant compte des phonèmes suivant l'occlusive. La méthode de localisation de la barre d'explosion développée par François Malbos fournit aussi des fausses détections qu'il s'agit d'éliminer. Les outils de reconnaissance utilisés sont l'analyse discriminante, les arbres de segmentation et les arbres de décision binaires. Les performances en reconnaissance sont très significativement améliorées en tenant compte du contexte. Cette coopération s'est poursuivie et a consisté notamment à comparer les performances d'un système de reconnaisssance utilisant les ondelettes et d'un système utilisant les coefficient cepstraux. Nous n'avons pas trouvé de différences significatives entre les performances de ces deux systèmes. Par ailleurs, les contacts et la coopération avec R. André-Obrecht de l'Irit Toulouse, ont porté sur le traitement des segments de parole multilocuteurs par des méthodes d'analyse de données. Une comparaison de l'approche segmentale avec l'approche centiseconde pour la reconnaissance de parole en présence de bruit a été réalisée. Les résutats ne sont pas tranchés.

Une étude de la reconnaissance de phonèmes a également été engagée. On s'est intéressé pour l'instant à des phonèmes isolés extraits automatiquement de mots par un algorithme d'alignement. La prochaine étape va consister à construire des modèles de phonèmes, puis de phonèmes en contexte, à l'aide d'un algorithme d'inférence, puis à utiliser ces modèles pour fabriquer des modèles de mots.