UN SYSTEME HYBRIDE AG/PMC POUR LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE ARABE
| dc.contributor.author | Lotfi AMIAR | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-14T09:16:12Z | |
| dc.date.available | 2023-05-14T09:16:12Z | |
| dc.date.issued | 2005 | |
| dc.description.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. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2772 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | UN SYSTEME HYBRIDE AG/PMC POUR LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE ARABE | |
| dc.type | Thesis | |
| dspace.entity.type |