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La reconnaissance automatique de la parole donne lieu à un ensemble d’applications de nature et de difficulté très variées, concernant quotidiennement des millions de personnes. Elle 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, la linguistique, les sciences cognitives et les neurosciences. L’ouvrage présente les fondements du domaine ainsi que les différents modèles et algorithmes utilisés (statistiques, neuromimétiques, symboliques). Les domaines d’application sont également étudiés : dictée, commandes, télématique, traduction, etc. Jean-Paul Haton, agrégé de l’Université (Ecole Normale Supérieure de Saint-Cloud) et Docteur d’état ès Sciences, est professeur émérite à l’Université de Lorraine à Nancy et chercheur au LORIA/INRIA. Il est membre senior de l’Institut Universitaire de France, Vice-Président de l’Académie Lorraine des Sciences et membre associé de l’Académie Royale de Belgique.
Liées à l'essor considérable de la microélectronique, les applications en traitement du signal de parole sont chaque jour plus nombreuses. Cet ouvrage donne un exposé détaillé des algorithmes d'analyse, de codage, de synthèse et de reconnaissance de la parole. La modélisation autorégressive et l'analyse spectrale sont exposées avec toute la rigueur et la clarté nécessaires en vue d'une application correcte au signal de parole. L'ouvrage propose également une étude approfondie des techniques de quantification et de codage, ainsi qu'une introduction au débruitage. Les techniques de synthèse vocale à partir du texte y sont étudiées, tant dans le domaine du traitement du langage naturel que dans celui du traitement du signal. On y examine en détail la conception de systèmes de reconnaissance de la parole et du locuteur, basés sur la reconnaissance des formes ou sur les modèles markoviens et les réseaux de neurones. On aborde enfin les problèmes liés à l'implantation de ces algorithmes sur microprocesseurs, ASICs ou FPGAs. Cet ouvrage intéressera l'ingénieur confronté à la conception ou à l'implantation matérielle d'un système de codage, de synthèse ou de commande vocale.
Cet ouvrage fait la synthèse des techniques de reconnaissance automatique de la parole (RAP) et de synthèse de la parole (SAP). Les applications de ces techniques sont présentées, de la télématique vocale (vérification d'identité par la voix, synthèse vocale...) à l'apprentissage des langues en passant par la traduction automatique.
Les systèmes actuels de synthèse vocale sont basés sur la technologie dite de synthèse par corpus. Celle-ci repose sur la sélection d’une séquence optimale d’unités acoustiques au sens du contexte de synthèse. Cette approche qui minimise l’effort de concaténation conduit à une restitution jugée naturelle mais uniquement pour un style de parole lue. L’acceptabilité réelle d’une brique technologique de synthèse vocale dépend cependant de la réponse à deux attentes principales : la capacité du système à restituer d’une part des formes expressives et d’autre part des qualités de voix différentes. Pour satisfaire ce double objectif, un travail de caractérisation des signaux de parole est nécessaire. Cette thèse traite de la prise en compte explicite des mécanismes de production de la parole en synthèse. Dans une première partie, nous nous intéressons à la décomposition d’un signal de parole en une composante de source – l’onde de débit glottique (ODG) produite lors de la vibration des cordes vocales – et une composante filtre caractérisant le conduit vocal. Pour résoudre ce problème de déconvolution, nous proposons un modèle ARX-LF qui consiste à introduire, dans un processus linéaire de production de la parole, de l’information a priori sur l’ODG en utilisant un modèle LF (Liljencrants Fant). L’estimation des paramètres du modèle ARX-LF selon un critère des moindres carrés résulte en un problème d’optimisation non-linéaire complexe. Nous introduisons donc une solution efficace basée sur un découplage de l’estimation des paramètres et sur de nombreuses optimisations algorithmiques. Les résultats d’estimation sont très encourageants. D’une part, la méthode d’inversion proposée conduit à une meilleure estimation des instants de fermeture que les méthodes existantes. D’autre part, les ODG estimées ont pu être corroborées par des mesures électroglottographiques. Dans une seconde partie, nous avons proposé une méthode de synthèse et de modification de signaux de parole basée sur le modèle ARX-LF. Nous nous sommes particulièrement attachés à la modélisation de la composante résiduelle et avons introduit une nouvelle méthode de contrôle explicite de l’enveloppe temporelle du résidu lors de la modification de signaux de parole. Des résultats en modification de durée et de fréquence fondamentale permettent de comparer favorablement la méthode proposée aux techniques existantes.
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.
Local area networks, processors architecture, VLSI, fast courier transforms, traitement de la parole, speech processing, commande numérique et automatique, numerical and automatic control.
ON VEUT CREER UN SYSTEME CAPABLE DE RECONNAITRE UN NOMBRE VARIABLE DE MOTS CONTENUS DANS UN LEXIQUE
PRESENTATION RAPIDE DE L'ASPECT PHYSIOLOGIQUE DE LA PRODUCTION ET DE LA PERCEPTION DE LA PAROLE. PRESENTATION DES DIFFERENTES FORMES QUE PEUT PRENDRE LE SIGNAL VOCAL ET DES METHODES D'ANALYSE USUELLES. PLACE ET DIFFICULTES PARTICULIERES DE LA RECONNAISSANCE DE LA PAROLE A L'INTERIEUR DE LA RECONNAISSANCE DES FORMES EN GENERAL. PRESENTATION DETAILLEE DE NOUVELLES METHODES D'ANALYSE ACOUSTIQUE DE LA PAROLE MISES AU POINT. REALISATION PRATIQUE DU SYSTEME D'ANALYSE ET DE RECONNAISSANCE.
RAPPEL DES PROPRIETES DU SIGNAL VOCAL, ET DES PRINCIPAUX PROCEDES DE CODAGE NUMERIQUE DE LA PAROLE. ANALYSE DE LA PAROLE PAR PREDICTION LINEAIRE. METHODES D'ESTIMATION DE LA PERIODE DU FONDAMENTAL DONT ON CHERCHE A AMELIORER LES PERFORMANCES EN INTRODUISANT UN ALGORITHME DE POURSUITE DE LA TRAJECTOIRE. SYNTHESE DE LA PAROLE PAR PREDICTION LINEAIRE. NOUVEAU MODELE DE SYNTHESE COMPORTANT 2 FILTRES MODELES DU CONDUIT VOCAL IDENTIQUES. QUANTIFICATION ET CODAGE DES DIFFERENTS PARAMETRES NECESSAIRES A LA SYNTHESE DE LA PAROLE. ETUDE COMPARATIVE DES PERFORMANCES OBTENUES A L'AIDE DES 2 TYPES DE MODELE DE SYNTHESE