Traitement bio-inspire de la parole pour systeme de reconnaissance vocale
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse présente un traitement inspiré du fonctionnement du système auditif pour améliorer la reconnaissance vocale. Pour y parvenir, le signal de la parole est filtré par un banc de filtres et compressé pour en produire une représentation auditive. L'innovation de l'approche proposée se situe dans l'extraction des éléments acoustiques (formants, transitions et onsets ) à partir de la représentation obtenue. En effet, une combinaison de détecteurs composés de neurones à décharges permet de révéler la présence de ces éléments et génère ainsi une séquence d'événements pour caractériser le contenu du signal. Dans le but d'évaluer la performance du traitement présenté, la séquence d'événements est adaptée à un système de reconnaissance vocale conventionnel, pour une tâche de reconnaissance de chiffres isolés prononcés en anglais. Pour ces tests, la séquence d'événements agit alors comme une sélection de trames automatique pour la génération des observations (coefficients cepstraux). En comparant les résultats de la reconnaissance du prototype et du système de reconnaissance original, on remarque que les deux systèmes reconnaissent très bien les chiffres prononcés dans des conditions optimales et que le système original est légèrement plus performant. Par contre, la différence observée au niveau des taux de reconnaissance diminue lorsqu'une réverbération vient affecter les données à reconnaître et les performances de l'approche proposée parviennent à dépasser celles du système de référence. De plus, la sélection de trames automatique offre de meilleures performances dans des conditions bruitées. Enfin, l'approche proposée se base sur des caractéristiques dans le temps en fonction de la nature du signal, permet une sélection plus intelligente des données qui se traduit en une parcimonie temporelle, présente un potentiel fort intéressant pour la reconnaissance vocale sous conditions adverses et utilise une détection des caractéristiques qui peut être utilisée comme séquence d'impulsions compatible avec les réseaux de neurones à décharges.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».