Utilisation de la quantification vectorielle sur un système de reconnaissance de parole continue a approche globale

Abstract

L'objet de ce mémoire de maîtrise est d'évaluer l'intérêt que peut avoir en reconnaissance de parole l'utilisation de la technique de quantification vectorielle. En effet, le développement de la quantification vectorielle est récent et l'intérêt que suscite cette technique va en grandissant. Notre démarche a été expérimentale et a consisté essentiellement à observer l'évolution des taux de reconnaissance d'un système particulier appelé "SERAPHINE" en fonction des différentes valeurs prises par les paramètres de l'algorithme mettant en oeuvre la quantification vectorielle. Le système SERAPHINE a été développé au Centre National des Télécommunications (France) et a fait l'objet d'une convention d'échange entre le CNET et l'Université de Sherbrooke. Le mémoire se compose de quatre chapitres. Le premier chapitre décrit l'algorithme de reconnaissance utilisé par le système SERAPHINE. Ce chapitre est de loin le plus étendu, car nous avons jugé utile d'exposer cet algorithme en détail compte-tenu de l'intérêt commercial qu'il suscite. Le second chapitre est consacré à la détection parole/silence que nous avons mise en place pour mener à bien nos expériences. Le chapitre trois présente un historique et essaie de définir les liens qui existent entre la quantification vectorielle et la reconnaissance, puis nous y présentons l'algorithme de quantification que nous avons utilisé. Le dernier chapitre se rapporte à nos expériences et résultats.