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Reconnaissance Automatique De La Parole Pour Des Langues Peu Dot Es


Reconnaissance Automatique De La Parole Pour Des Langues Peu Dot Es
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Reconnaissance Automatique De La Parole Pour Des Langues Peu Dot Es


Reconnaissance Automatique De La Parole Pour Des Langues Peu Dot Es
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Author : Viêt Bac Lê
language : fr
Publisher:
Release Date : 2006

Reconnaissance Automatique De La Parole Pour Des Langues Peu Dot Es written by Viêt Bac Lê and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2006 with categories.


Dans la plupart des langues peu dotées, les services liés aux technologies du traitement de l'oral sont inexistants. L'originalité de mon travail de thèse vient de la volonté d'aborder ces langues pour lesquelles peu ou pas de ressources nécessaires pour la reconnaissance automatique de la parole sont disponibles. Ce manuscrit présente notre méthodologie qui vise à développer et adapter rapidement un système de reconnaissance automatique de la parole continue pour une nouvelle langue peu dotée. La nature statistique des approches nécessite de disposer d'une grande quantité de ressources (vocabulaires, grands corpus de texte, grands corpus de parole, dictionnaires de prononciation) pour le développement d'un système de reconnaissance automatique de la parole continue à grand vocabulaire. Ces ressources ne sont cependant pas disponibles directement pour des langues peu dotées. Par conséquent, une première façon d'accélérer la portabilité des systèmes de reconnaissance vocale vers une nouvelle langue est de développer une méthodologie permettant une collecte rapide et facilitée de ressources écrites et orales. Dans ce travail, nous proposons tout d'abord des solutions pour résoudre les difficultés principales de récupération et de traitement des ressources textuelles spécifiques aux langues peu dotées : recueil d'un vocabulaire, collecte de documents à partir de l'Internet, normalisation de textes, segmentation de textes, filtrage. Une boîte à outils générique " open source " nommée CLIPS-Text-Tk a notamment été développée pour faciliter le portage des outils de traitement de corpus textuels vers une nouvelle langue. Ensuite, la plus grande partie de notre travail de thèse concerne la construction rapide de modèles acoustiques pour une langue peu dotée. Nous proposons des concepts et des méthodes d'estimation de similarités entre unités phonémiques (phonème, polyphone, groupe de polyphones, ...). Ces mesures de similarité sont ensuite utilisées pour la portabilité et l'adaptation rapide des modèles acoustiques multilingues indépendant et dépendant du contexte vers une nouvelle langue peu dotée. Pour les langues peu dotées qui ne disposent pas encore de dictionnaire phonétique, une modélisation acoustique à base de graphèmes est aussi proposée et évaluée. Enfin, les ressources écrites et orales collectées pour le vietnamien et le khmer ainsi que les résultats expérimentaux obtenus par nos systèmes de reconnaissance automatique de la parole en vietnamien et en khmer sont présentés et valident le potentiel des méthodes que nous avons proposées.



Reconnaissance Automatique De La Parole Pour Des Langues Peu Dot Es


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Author : Viêt Bac Lê
language : fr
Publisher:
Release Date : 2006

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Dans la plupart des langues peu dotées, les services liés aux technologies du traitement de l'oral sont inexistants. L'originalité de mon travail de thèse vient de la volonté d'aborder ces langues pour lesquelles peu ou pas de ressources nécessaires pour la reconnaissance automatique de la parole sont disponibles. Ce manuscrit présente notre méthodologie qui vise à développer et adapter rapidement un système de reconnaissance automatique de la parole continue pour une nouvelle langue peu dotée. La nature statistique des approches nécessite de disposer d'une grande quantité de ressources (vocabulaires, grands corpus de texte, grands corpus de parole, dictionnaires de prononciation) pour le développement d'un système de reconnaissance automatique de la parole continue à grand vocabulaire. Ces ressources ne sont cependant pas disponibles directement pour des langues peu dotées. Par conséquent, une première façon d'accélérer la portabilité des systèmes de reconnaissance vocale vers une nouvelle langue est de développer une méthodologie permettant une collecte rapide et facilitée de ressources écrites et orales. Dans ce travail, nous proposons tout d'abord des solutions pour résoudre les difficultés principales de récupération et de traitement des ressources textuelles spécifiques aux langues peu dotées : recueil d'un vocabulaire, collecte de documents à partir de l'Internet, normalisation de textes, segmentation de textes, filtrage. Une boîte à outils générique " open source " nommée CLIPS-Text-Tk a notamment été développée pour faciliter le portage des outils de traitement de corpus textuels vers une nouvelle langue. Ensuite, la plus grande partie de notre travail de thèse concerne la construction rapide de modèles acoustiques pour une langue peu dotée. Nous proposons des concepts et des méthodes d'estimation de similarités entre unités phonémiques (phonème, polyphone, groupe de polyphones, ...). Ces mesures de similarité sont ensuite utilisées pour la portabilité et l'adaptation rapide des modèles acoustiques multilingues indépendant et dépendant du contexte vers une nouvelle langue peu dotée. Pour les langues peu dotées qui ne disposent pas encore de dictionnaire phonétique, une modélisation acoustique à base de graphèmes est aussi proposée et évaluée. Enfin, les ressources écrites et orales collectées pour le vietnamien et le khmer ainsi que les résultats expérimentaux obtenus par nos systèmes de reconnaissance automatique de la parole en vietnamien et en khmer sont présentés et valident le potentiel des méthodes que nous avons proposées.



Utilisation De La Reconnaissance Automatique De La Parole Pour L Apprentissage Des Langues


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Author : JANE.. LE BRAS
language : fr
Publisher:
Release Date : 1981

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Contributions L Tude Et La Reconnaissance Automatique De La Parole En Fongbe


Contributions L Tude Et La Reconnaissance Automatique De La Parole En Fongbe
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Author : Frejus Adissa Akintola Laleye
language : fr
Publisher:
Release Date : 2016

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L'une des difficultés d'une langue peu dotée est l'inexistence des services liés aux technologies du traitement de l'écrit et de l'oral. Dans cette thèse, nous avons affronté la problématique de l'étude acoustique de la parole isolée et de la parole continue en Fongbe dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La complexité tonale de l'oral et la récente convention de l'écriture du Fongbe nous ont conduit à étudier le Fongbe sur toute la chaîne de la reconnaissance automatique de la parole. En plus des ressources linguistiques collectées (vocabulaires, grands corpus de texte, grands corpus de parole, dictionnaires de prononciation) pour permettre la construction des algorithmes, nous avons proposé une recette complète d'algorithmes (incluant des algorithmes de classification et de reconnaissance de phonèmes isolés et de segmentation de la parole continue en syllabe), basés sur une étude acoustique des différents sons, pour le traitement automatique du Fongbe. Dans ce manuscrit, nous avons aussi présenté une méthodologie de développement de modèles accoustiques et de modèles du langage pour faciliter la reconnaissance automatique de la parole en Fongbe. Dans cette étude, il a été proposé et évalué une modélisation acoustique à base de graphèmes (vu que le Fongbe ne dispose pas encore de dictionnaire phonétique) et aussi l'impact de la prononciation tonale sur la performance d'un système RAP en Fongbe. Enfin, les ressources écrites et orales collectées pour le Fongbe ainsi que les résultats expérimentaux obtenus pour chaque aspect de la chaîne de RAP en Fongbe valident le potentiel des méthodes et algorithmes que nous avons proposés.



El Ments Pour Un Syst Me De Reconnaissance Automatique De La Parole Continue Du Fran Ais


El Ments Pour Un Syst Me De Reconnaissance Automatique De La Parole Continue Du Fran Ais
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Author : Stéphane Igounet
language : fr
Publisher:
Release Date : 1998

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Cette these porte sur la reconnaissance automatique de la parole (rap). Dans une premiere partie, nous definissons les bases theoriques de la rap. Nous insistons notamment sur les methodes probabilistes utilisees dans ce travail de recherche et sur les raisons qui poussent a mettre en uvre des strategies dites multi-passes. Nous terminons par un tour d'horizon de systemes de reconnaissance automatique de la parole continue (srapc) afin de faire le point sur les differentes strategies employees actuellement. La seconde partie est consacree a la realisation d'un systeme de decodage acoustico-phonetique (dap) fonde sur la modelisation markovienne. D'une maniere generale, la problematique traitee recouvre l'ensemble des problemes rencontres lors de l'automatisation des processus de construction d'un moteur de rap. En ce qui concerne le dap, nous etudions particulierement la phonetisation et l'impact de l'alignement des donnees acoustiques et phonetiques sur l'initialisation des modeles acoustiques. Dans la troisieme partie, nous etudions l'acces lexical et la modelisation du langage. Tout d'abord, nous presentons un srapc de reference. Puis, nous proposons deux strategies de reconnaissance alternatives. La premiere est une strategie multi-passes fondee sur une simplification du lexique et un processus de filtrage acoustico-linguistique. La seconde strategie proposee vise a inclure des ressources linguistiques directement dans un processus de decodage derive de l'algorithme a*. Enfin, dans la quatrieme et derniere partie, nous nous interessons a la fabrication de modeles de langage (ml) probabilistes. Nous proposons une methode qui permet de faciliter la mise au point de ml grace a un processus d'extraction de sous-modeles de langage (sml) a partir d'un ml calcule au prealable



Transcription Automatique De Langues Peu Dot Es


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Author : Thomas Pellegrini
language : fr
Publisher:
Release Date : 2008

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Les technologies liées à la parole, et en particulier la reconnaissance de la parole, suscitent un grand intérêt pour un nombre croissant de langues. La très grande majorité des langues du monde ne possèdent pas de grands corpus de données nécessaires à l'élaboration des systèmes de reconnaissance à l'état de l'art, fondés sur des paradigmes probabilistes pour la plupart. Les travaux menés au cours de cette thèse ont consisté, dans un premier temps, à identifier les difficultés rencontrées lors de l'élaboration d'un système pour une langue peu dotée. Nous avons travaillé principalement sur le problème des forts taux de mots hors-vocabulaire dus au manque de textes, qui est à nos yeux le problème le plus important pour ces langues. Nous défendons l'idée que l'utilisation de sous-unités lexicales correctement sélectionnées, qui peuvent être plus petites que les mots, peut amener des gains significatifs de performances. Nous avons utilisé et modifié un algorithme probabiliste qui propose des frontières de morphe, en introduisant des propriétés qui caractérisent la confusion acoustico-phonétique éventuelle entre les unités lexicales de reconnaissance. Les expériences de reconnaissance ont été menées sur deux langues différentes : l'amharique et le turc, en collaboration avec une équipe de chercheurs turcs, de l'université stambouliote Bogazici. Les expériences de reconnaissance ont permis d'obtenir des gains modestes mais significatifs, autour de 5% relatifs pour les gains les plus élevés, avec des réductions relatives de taux d'OOV comprises entre 30% et 50%, sur les corpus des deux langues étudiées.



Reconnaissance Automatique De La Parole


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Author : Jean-Paul Haton
language : fr
Publisher:
Release Date : 2006

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La reconnaissance automatique de la parole donne aujourd'hui lieu à un ensemble important d'applications de nature et de difficulté très variées, concernant quotidiennement des millions de personnes à travers le monde. On peut prévoir que la parole fera de plus en plus partie des interfaces multimédia entre un utilisateur et un système automatique, d'une part grâce à l'amélioration de la robustesse des systèmes de reconnaissance automatique de la parole et, d'autre part, du fait de la sensibilisation croissante du grand public à cette technologie encore peu connue. Cet ouvrage illustre le caractère pluridisciplinaire de la reconnaissance automatique de la parole qui fait appel à des notions variées allant des mathématiques, du traitement du signal, de l'informatique et de l'intelligence artificielle jusqu'à la phonétique, à la linguistique, aux sciences cognitives et aux neurosciences. Il présente les fondements théoriques du domaine ainsi que les différents modèles et algorithmes utilisés (statistiques, neuromimétiques, symboliques) en les illustrant par des exemples réels. Les grands domaines d'application sont également étudiés : dictée, commandes, télématique, traduction, etc. Ce livre s'adresse aux étudiants en master et en doctorat, aux élèves ingénieurs, aux chercheurs, aux professionnels des interfaces homme-machine, ainsi qu'à toute personne ayant un niveau scientifique suffisant.



Vers Une Adaptation Autonome Des Mod Les Acoustiques Multilingues Pour Le Traitement Automatique De La Parole


Vers Une Adaptation Autonome Des Mod Les Acoustiques Multilingues Pour Le Traitement Automatique De La Parole
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Author : Sethserey Sam
language : fr
Publisher:
Release Date : 2011

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Les technologies de reconnaissance automatique de la parole sont désormais intégrées dans de nombreux systèmes. La performance des systèmes de reconnaissance vocale pour les locuteurs non natifs continue cependant à souffrir de taux d'erreur élevés, en raison de la différence entre la parole non native et les modèles entraînés. La réalisation d'enregistrements en grande quantité de parole non native est généralement une tâche très difficile et peu réaliste pour représenter toutes les origines des locuteurs. Ce travail de thèse porte sur l'amélioration des modèles acoustiques multilingues pour la transcription phonétique de la parole de type « réunion multilingue ». Traiter ce type de parole constitue plusieurs défis : 1) il peut exister de la conversation entre des locuteurs natifs et non natifs ; 2) il y a non seulement de la parole non native d'une langue, mais de plusieurs langues parlées par des locuteurs venant de différentes origines ; 3) il est difficile de collecter suffisamment de données pour amorcer les systèmes de transcription. Pour répondre à ces défis, nous proposons un processus d'adaptation de modèles acoustiques multilingues que nous appelons « adaptation autonome ». Dans l'adaptation autonome, nous étudions plusieurs approches pour adapter les modèles acoustiques multilingues de manière non supervisée (les langues parlées et les origines des locuteurs ne sont pas connues à l'avance) et qui n'utilise aucune donnée supplémentaire lors du processus d'adaptation. Les approches étudiées sont décomposées selon deux modules. Le premier module qui s'appelle « l'observateur de langues » consiste à récupérer les caractéristiques linguistiques (les langues parlées et les origines des locuteurs) des segments à décoder. Le deuxième module consiste à adapter le modèle acoustique multilingue en fonction des connaissances fournies par l'observateur de langue. Pour évaluer l'utilité de l'adaptation autonome d'un modèle acoustique multilingue, nous utilisons les données de test, qui sont extraites de réunions multilingues, contenant de la parole native et non native de trois langues : l'anglais (EN), le français (FR) et le vietnamien (VN). Selon les résultats d'expérimentation, l'adaptation autonome donne des résultats prometteurs pour les paroles non natives mais dégradent très légèrement les performances sur de la parole native. Afin d'améliorer la performance globale des systèmes de transcription pour toutes les paroles natives et non natives, nous étudions plusieurs approches de détection de parole non native et proposons de cascader un tel détecteur avec notre processus d'adaptation autonome. Les résultats obtenus ainsi, sont les meilleurs parmi toutes les expériences réalisées sur notre corpus de réunions multilingues.



Exp Riences En Reconnaissance De La Parole


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Author : Marie-Thérèse Janot-Giorgetti
language : fr
Publisher:
Release Date : 1983

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Reconnaissance De La Parole


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Author : Fouad Sabry
language : fr
Publisher: One Billion Knowledgeable
Release Date : 2022-07-27

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Qu'est-ce que la reconnaissance vocale L'informatique et la linguistique informatique ont engendré un sous-domaine connu sous le nom de reconnaissance vocale, qui est un domaine interdisciplinaire qui se concentre sur le développement de méthodologies et de technologies qui permettre aux ordinateurs de reconnaître et de traduire la langue parlée en texte. Le principal avantage de ceci est que le texte peut ensuite être recherché. La reconnaissance vocale automatique, parfois abrégée en ASR, en est un autre nom, tout comme la reconnaissance vocale par ordinateur et la voix en texte (STT). Les domaines de l'informatique, de la linguistique et de l'ingénierie informatique sont tous représentés dans son incorporation de connaissances et d'études. La synthèse vocale est le processus qui consiste à faire les choses à l'envers. Comment vous en bénéficierez (I) Insights et validations sur les sujets suivants : Chapitre 1 : Reconnaissance vocale Chapitre 2 : Linguistique computationnelle Chapitre 3 : Traitement du langage naturel Chapitre 4 : Traitement de la parole Chapitre 5 : Synthèse vocale Chapitre 6 : Quantification vectorielle Chapitre 7 : Reconnaissance de formes Chapitre 8 : Lawrence Rabiner Chapitre 9 : Réseau de neurones récurrent Chapitre 10 : Julius (logiciel) Chapitre 11 : Mémoire longue à court terme Chapitre 12 : Réseau de neurones à retard temporel Chapitre 13 : Types de réseaux de neurones artificiels Chapitre 14 : Apprentissage en profondeur Chapitre 15 : Nelson Morgan Chapitre 16 : Sinsy Chapitre 17 : Aperçu de l'apprentissage automatique Chapitre 18 : Steve Young (universitaire) Chapitre 19 : Tony Robinson (reconnaissance vocale) Chapitre 20 : L'informatique vocale Chapitre 21 : Joseph Keshet (II) Répondre les principales questions du public sur la reconnaissance vocale. (III) Exemples concrets d'utilisation de la reconnaissance vocale dans de nombreux domaines. (IV) 17 annexes pour expliquer brièvement 266 technologies dans chaque industrie pour avoir une compréhension complète à 360 degrés des technologies de reconnaissance vocale. À qui s'adresse ce livre Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui veulent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de reconnaissance vocale.