Etude de la parametrisation du signal de parole a partir de representations en ondelettes.

Auteurs
Date de publication
1995
Type de publication
Thèse
Résumé L'etape de parametrisation consiste a representer le signal par un jeu de parametres reduit, pertinent et robuste. Face a la transformee de fourier a court terme, les representations en ondelettes presentent des proprietes interessantes pour parametriser le signal de parole. L'objet de notre travail est donc de determiner l'apport des representations en ondelettes en reconnaissance de parole. Afin de valider nos parametrisations dans des systemes de reconnaissance existants, nous nous sommes replaces dans le cadre de l'analyse a trames de taille fixe. L'ondelette de morlet s'avere particulierement adaptee au signal traite, de part sa repartition frequentielle adaptable ainsi que sa localisation temps-frequence minimale en vertu du principe d'incertitude. Les parametrisations realisees sont constituees d'un seul coefficient energetique dans chaque bande de frequence, et pour chaque fenetre d'analyse. Plusieurs variantes ont ete testees: coefficient moyen ou maximum, decomposition en ondelettes discretes ou continues, echelle frequentielle logarithmique ou psychoacoustique, maximums synchrones ou asynchrones, domaine spectral ou pseudo-cepstral. La conclusion de notre etude permet d'etablir que les parametrisations en ondelettes mises en uvre sont, au plus, aussi robustes que les mfcc (mel frequency cepstrum coefficients). Plus precisement, il ressort que le cadre operatoire employe est trop reducteur pour mettre en exergue l'apport attendu des representations en ondelettes dans le cadre de la parametrisation. Meme si des ameliorations peuvent etre apportees aux parametrisations realisees, le cadre operatoire de predilection des representations en ondelettes reste l'analyse a duree variable, ce qui necessitera de developper des systemes de reconnaissances avec des architectures specifiques.
Thématiques de la publication
  • ...
  • Pas de thématiques identifiées
Thématiques détectées par scanR à partir des publications retrouvées. Pour plus d’informations, voir https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr