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dc.contributor.advisorRouat, Jean
dc.contributor.authorGagnon, Sébastienfr
dc.date.accessioned2016-08-02T14:28:52Z
dc.date.available2016-08-02T14:28:52Z
dc.date.created2016fr
dc.date.issued2016-08-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/8996
dc.description.abstractLa reconnaissance vocale est une technologie sujette à amélioration. Malgré 40 ans de travaux, de nombreuses applications restent néanmoins hors de portée en raison d'une trop faible efficacité. De façon à pallier à ce problème, l'auteur propose une amélioration au cadre conceptuel classique. Plus précisément, une nouvelle méthode d'entraînement des modèles markoviens cachés est exposée de manière à augmenter la précision dynamique des classificateurs. Le présent document décrit en détail le résultat de trois ans de recherche et les contributions scientifiques qui en sont le produit. L'aboutissement final de cet effort est la production d'un article de journal proposant une nouvelle tentative d'approche à la communauté scientifique internationale. Dans cet article, les auteurs proposent que des topologies finement adaptées de modèles markoviens cachés (HMMs) soient essentielles à une modélisation temporelle de haute précision. Un cadre conceptuel pour l'apprentissage efficace de topologies par élagage de modèles génériques complexes est donc soumis. Des modèles HMM à topologie gauche-à-droite sont d'abord entraînés de façon classique. Des modèles complexes à topologie générique sont ensuite obtenus par écrasement des modèles gauche-à-droite. Finalement, un enchaînement successif d'élagages et d'entraînements Baum-Welch est fait de manière à augmenter la précision temporelle des modèles.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Sébastien Gagnonfr
dc.subjectReconnaissance vocale automatiquefr
dc.subjectModèles markoviens cachésfr
dc.subjectStructure temporelle finefr
dc.subjectÉlagagefr
dc.subjectDéséquilibre de plages dynamiques de probabilitésfr
dc.subjectHMMfr
dc.titleModèles de Markov cachés à haute précision dynamiquefr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineGénie électriquefr
tme.degree.grantorFaculté de géniefr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc. A.fr


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