Amélioration des performances de la reconnaissance automatique locuteur par des méthodes de fusion de données

Type : Mémoire de magister
Auteur(s) :  Naim RAMOU
Directeurs du mémoire/thèse :  -
Année :  2010
Domaine : Electronique
Etablissement :  Université des sciences et de la technologie Houari Boumediène (USTHB)
Résumé en PDF :  (résumé en pdf)
Fulltext en PDF :  (.pdf)
Mots clés :  Reconnaissance automatique de locuteur, modèle de mélange gaussien GMM, modèle de monde UBM, GMM-SVM machines à vecteurs support, fusion de données

Résumé :

Dans le cadre de ce travail de thèse, nous nous intéressons au problème d’amélioration des performances de reconnaissance automatique de locuteur en mode indépendant de texte par application des méthodes de fusion de données entre deux systèmes GMM-UBM et GMMSVM, puis ensuite, crée une application sous JAVA capable d’une part d’acquérir un signal audio et d’autre part de faire analyser celui-ci pour identifier ou vérifier le locuteur.