UN SYSTEME HYBRIDE AG/PMC POUR LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE ARABE
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Date
2005
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Abstract
iii
RESUME
Une des innovations récentes en intelligence artificielle (IA) est l’intégration de ses multiples
paradigmes dans des systèmes dits systèmes hybrides intelligents. Nombre de recherches dans
ce contexte s’orientent vers l’intégration des réseaux de neurones et des algorithmes
génétiques.
Le problème de la reconnaissance automatique de la parole (RAP) est un domaine d’étude
active depuis les années 50. Parmi les modèles les plus utilisés dans ce domaine, les réseaux
de neurones (RNs), plus particulièrement, le perceptron multi-couches (PMC). Dernièrement,
une extension de ces modèles a été mise au point donnant naissance aux modèles hybrides.
Notre contribution rentre dans le cadre de la reconnaissance des chiffres Arabe isolés
indépendamment du locuteur.
Après extraction des paramètres acoustiques du signal vocal, en utilisant l’analyse RASTA-
PLP (RelAtive SpecTrAl processing-Perceptual Linear Predictive), nous proposons après, un
système hybride pour l’entraînement et la reconnaissance qui permet de rejoindre les
capacités discriminantes , la résistance au bruit des Perceptrons Multi-Couches (PMCs) et la
capacité des Algorithmes Génétiques (AGs) pour l’optimisation d’un ensemble de paramètres
par une recherche globale, en vue de trouver un système de reconnaissance vocale optimal de
meilleurs performances.