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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/2292
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Khelifi, Ahmed Redha | - |
dc.contributor.other | Guerti, Mhania, Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2020-12-23T10:23:38Z | - |
dc.date.available | 2020-12-23T10:23:38Z | - |
dc.date.issued | 2014 | - |
dc.identifier.other | PN00714 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/2292 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2014 | fr_FR |
dc.description.abstract | Dans le cadre de notre travail nous nous sommes intéresses à la Reconnaissance Automatique de Locuteur basée sur les paramètres prosodiques en mettant l’accent sur la fréquence fondamentale (F₀). Pour cela, nous avons élaboré un corpus composé des mots en Arabe Standard et en Français. Ce dernier a été enregistré à l’ISMAS (Institut Supérieur des Métiers des Arts du Spectacle et de l'Audio Visuel), par des locuteurs: des femmes et des hommes. Afin de segmenter ce corpus, une analyse a été faite à l’aide du logiciel PRAAT. Deux méthodes de Détection de F₀: l’Autocorrelation DF₀AC (Detecteur de F₀ par la méthode d’AutoCorrelation) et la Cepstrale DF₀ Cep (Detecteur de F₀ par la méthode Cepstrale), ont été appliquées à notre Système de Reconnaissance Automatique de Locuteur (SRAL). Les résultats obtenus donnent un Taux de Reconnaissance (TR) qui atteint les 97%. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Parole | fr_FR |
dc.subject | Prosodie | fr_FR |
dc.subject | Détection de fréquence fondamentale | fr_FR |
dc.subject | Méthode cepstrale | fr_FR |
dc.subject | Méthode autocorrélation | fr_FR |
dc.subject | Reconnaissance automatique locuteur | fr_FR |
dc.title | Détection du paramètre prosodique F₀ en vue de la reconnaissance automatique de locuteur | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Electronique |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
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KHELIFI.Ahmed_Redha.pdf | PN00714 | 4.45 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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