Academic literature on the topic 'Reconnaissance du locuteur'
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Journal articles on the topic "Reconnaissance du locuteur"
Vitez, Primož. "L’accent orientatif: une visée discursive pour aprrocher l’accentuation du Français." Journal for Foreign Languages 7, no. 1 (December 30, 2015): 133–41. http://dx.doi.org/10.4312/vestnik.7.133-141.
Full textReboul, Anne. "L’ironie auctoriale : une approche gricéenne est-elle possible ?" Philosophiques 35, no. 1 (June 25, 2008): 25–55. http://dx.doi.org/10.7202/018234ar.
Full textFarget, Doris. "La constitutionnalisation des langues régionales françhises. Entre reconnaissance et effectivité symbolique." Canadian journal of law and society 26, no. 1 (April 2011): 133–58. http://dx.doi.org/10.3138/cjls.26.1.133.
Full textRIAIBI, N., and E. LHOTE. "Une approche méthodologique de la reconnaissance de l'origine géographique de locuteurs arabophones." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (May 1994): C5–513—C5–516. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945109.
Full textBlanchet, Philippe. "Pour la reconnaissance du droit des locuteurs à disposer de leur idiome. Un nouveau principe linguistique." Langage et société 55, no. 1 (1991): 85–94. http://dx.doi.org/10.3406/lsoc.1991.2515.
Full textMondada, Lorenza. "La construction interactionnelle du topic." Cahiers du Centre de Linguistique et des Sciences du Langage, no. 7 (April 2, 2022): 111–35. http://dx.doi.org/10.26034/la.cdclsl.1995.1925.
Full textPatrick, Donna. "Les langues autochtones1 en péril au Canada." Anthropologie et Sociétés 31, no. 1 (June 26, 2007): 125–41. http://dx.doi.org/10.7202/015985ar.
Full textBenvenuto, Andrea. "Entre affirmation et contestation, la citoyenneté des sourds en question / Between affirmation and contestation, deaf people's citizenship in question." Revista Polis e Psique 5, no. 1 (February 20, 2015): 134. http://dx.doi.org/10.22456/2238-152x.53664.
Full textEek, Élisabeth. "La langue française de l'informatique envisagée depuis une perspective américaine." Meta 43, no. 3 (October 2, 2002): 455–62. http://dx.doi.org/10.7202/002698ar.
Full textBEN ALOUI, Nidhal, Hervé GLOTIN, Patrick HEBRARD, and Odile PAPINI. "Paramétrisation qualitative des caractéristiques temps-fréquence pour la reconnaissance du locuteur." Documents numériques Gestion de contenu, February 2009. http://dx.doi.org/10.51257/a-v1-re97.
Full textDissertations / Theses on the topic "Reconnaissance du locuteur"
Ben, Kheder Waad. "Reconnaissance du locuteur en milieux difficiles." Thesis, Avignon, 2017. http://www.theses.fr/2017AVIG0221/document.
Full textSpeaker recognition witnessed considerable progress in the last decade, achieving very low error rates in controlled conditions. However, the implementation of this technology in real applications is hampered by the great degradation of performances in presence of acoustic nuisances. A lot of effort has been invested by the research community in the design of nuisance compensation techniques in the past years. These algorithms operate at different levels : signal, acoustic parameters, models or scores. With the development of the "total variability" paradigm, new possibilities can be explored due to the simple statistical properties of the i-vector space. Our work falls within this framework and presents new compensation techniques which operate directly in the i-vector space. These algorithms use simple relationships between corrupted i-vectors and the corresponding clean versions and ignore the real effect of nuisances in this domain. In order to implement this methodology, pairs of clean and corrupted data are artificially generated then used to develop nuisance compensation algorithms. This method avoids making complex derivations and approximations. The techniques developed in this thesis are divided into two classes : The first class of techniques is based on a distortion model in the i-vector space. A relationships between the clean version of an i-vector and its corrupted version is set and an estimator is built to transform a corrupted test i-vector to its clean counterpart. The second class of techniques does not use any distortion model in the i-vectors domain. It takes into account both the distribution of the clean, corrupt i-vectors as well as the joint distribution. Experiments are carried-out on noisy data and short utterances ; artificially corrupted NIST SRE 2008 data and natural SITW (short / noisy segments)
Besacier, Laurent. "Un modèle parallèle pour la reconnaissance automatique du locuteur." Avignon, 1998. http://www.theses.fr/1998AVIG0119.
Full textSánchez-Soto, Eduardo. "Réseaux bayésiens dynamiques pour la vérification du locuteur." Paris, ENST, 2005. http://www.theses.fr/2005ENST0032.
Full textThis thesis is concerned with the statistical modeling of speech signal applied to Speaker Verification (SV) using Bayesian Networks (BNs). The main idea of this work is to use BNs as a mathematical tool to model pertinent speech features keeping its relations. It combines theoretical and experimental work. The difference between systems and humans performance in SV is the quantity of information and the relationships between the sources of information used to make decisions. A single statistical framework that keeps the conditional dependence and independence relations between those variables is difficult to attain. Therefore, the use of BNs as a tool for modeling the available information and their independence and dependence relationships is proposed. The first part of this work reviews the main modules of a SV system, the possible sources of information as well as the basic concepts of graphical models. The second part deals with Modeling. A new approach to the problems associated with the SV systems is proposed. The problem of inference and learning (parameters and structure)in BNs are presented. In order to obtain an adapted structure the relations of conditional independence among the variables are learned directly from the data. These relations are then used in order to build an adapted BN. In particular, a new model adaptation technique for BN has been proposed. This adaptation is based on a measure between Conditional Probability Distributions for discrete variables and on Regression Matrix for continuous variables used to model the relationships. In a large database for the SV task, the results have confirmed the potential of use the BNs approach
Mami, Yassine. "Reconnaissance de locuteurs par localisation dans un espace de locuteurs de référence." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005757.
Full textNous avons proposé ensuite une nouvelle représentation des locuteurs basée sur une distribution de distances. L'idée est de modéliser un locuteur par une distribution sur les distances mesurées dans l'espace des modèles d'ancrage. Cela permet d'appliquer une mesure statistique entre l'occurrence de test et les modèles des locuteurs à reconnaître (au lieu d'une mesure géométrique).
Ainsi, si nous avons approfondi la modélisation d'un locuteur par sa position dans un espace de locuteurs de référence, nous avons également étudié comment cette position pouvait permettre une meilleure estimation du modèle GMM du locuteur, par exemple en fusionnant les modèles de ses plus proches voisins. Finalement, en complément à la modélisation GMM-UBM, nous avons étudié des algorithmes de fusion de décisions avec les différentes approches proposées.
Preti, Alexandre. "Surveillance de réseaux professionnels de communication par reconnaissance du locuteur." Avignon, 2008. http://www.theses.fr/2008AVIG0160.
Full textThis thesis work deals with automatic speaker recognition for professional telecommunication networks (PMR). More precisely, the targeted application is the online monitoring of communications on this kind of networks. State of the art speaker recognition systems show good performance on telephonic data. Therefore, the targeted application introduces specific constaints. We evaluate the impact of these constraints on a baseline speaker recognition system and propose solutions to limit their influence on recognition error rates. Firstly, we propose an optimised speech parameterization. Some technics are introduced to compensate the effects of noisy environments, low bitrate voice coding and channel transmission variations. Moreover, this parameterization is compliant with the online recognition processing needed by the targeted application. Then, we introduce a new approach for unsupervised speaker model adaptation to reduce the issue of the poor quantity of learning data. Unsupervised adaptation is also a way to reduce the impact of the intra-speaker and inter-session variabilities. We propose a continuous progressive speaker model adaptation able to take into account all the test data withdrawing threshold based data selection
Jourani, Reda. "Reconnaissance automatique du locuteur par des GMM à grande marge." Phd thesis, Toulouse 3, 2012. http://thesesups.ups-tlse.fr/1668/.
Full textMost of state-of-the-art speaker recognition systems are based on Gaussian Mixture Models (GMM), trained using maximum likelihood estimation and maximum a posteriori (MAP) estimation. The generative training of the GMM does not however directly optimize the classification performance. For this reason, discriminative models, e. G. , Support Vector Machines (SVM), have been an interesting alternative since they address directly the classification problem, and they lead to good performances. Recently a new discriminative approach for multiway classification has been proposed, the Large Margin Gaussian mixture models (LM-GMM). As in SVM, the parameters of LM-GMM are trained by solving a convex optimization problem. However they differ from SVM by using ellipsoids to model the classes directly in the input space, instead of half-spaces in an extended high-dimensional space. While LM-GMM have been used in speech recognition, they have not been used in speaker recognition (to the best of our knowledge). In this thesis, we propose simplified, fast and more efficient versions of LM-GMM which exploit the properties and characteristics of speaker recognition applications and systems, the LM-dGMM models. In our LM-dGMM modeling, each class is initially modeled by a GMM trained by MAP adaptation of a Universal Background Model (UBM) or directly initialized by the UBM. The models mean vectors are then re-estimated under some Large Margin constraints. We carried out experiments on full speaker recognition tasks under the NIST-SRE 2006 core condition. The experimental results are very satisfactory and show that our Large Margin modeling approach is very promising
Jourani, Reda. "Reconnaissance automatique du locuteur par des GMM à grande marge." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00807563.
Full textMariéthoz, Johnny. "Algorithmes d'apprentissage discriminants en vérification du locuteur." Lyon 2, 2006. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2006/mariethoz_j.
Full textDans cette thèse le problème de la vérification du locuteur indépendante du texte est abordée du point de vue de l'apprentissage statistique (machine learning). Les théories développées en apprentissage statistique permettent de mieux définir ce problème, de développer de nouvelles mesures de performance non-biaisées et de proposer de nouveaux tests statistiques afin de comparer objectivement les modèles proposés. Une nouvelle interprétation des modèles de l'état de l'art basée sur des mixtures de gaussiennes (GMM) montre que ces modèles sont en fait discriminants et équivalents à une mixture d'experts linéaires. Un cadre théorique général pour la normalisation des scores est aussi proposé pour des modèles probabilistes et non-probabilistes. Grâce à ce nouveau cadre théorique, les hypothèses faites lors de l'utilisation de la normalisation Z et T (T- and Z-norm) sont mises en évidence. Différents modèles discriminants sont proposés. On présente un nouveau noyau utilisé par des machines à vecteurs de support (SVM) qui permet de traîter des séquences. Ce noyau est en fait la généralisation d'un noyau déjà existant qui présente l'inconvénient d'être limité à une forme polynomiale. La nouvelle approche proposée permet la projection des données dans un espace de dimension infinie, comme c'est le cas, par exemple, avec l'utilisation d'un noyau gaussien. Une variante de ce noyau cherchant le meilleur vecteur acoustique (frame) dans la séquence à comparer, améliore les résultats actuellement connus. Comme cette approche est particulièrement coûteuse pour les séquences longues, un algorithme de regroupement (clustering) est utilisé pour en réduire la complexité. Finalement, cette thèse aborde aussi des problèmes spécifiques de la vé-ri-fi-ca-tion du locuteur, comme le fait que les nombres d'exemples positifs et négatifs sont très déséquilibrés et que la distribution des distances intra et inter classes est spécifique de ce type de problème. Ainsi, le noyau est modifié en ajoutant un bruit gaussien sur chaque exemple négatif. Même si cette approche manque de justification théorique pour l'instant, elle produit de très bons résultats empiriques et ouvre des perspectives intéressantes pour de futures recherches
Grondin, François. "Reconnaissance de locuteurs pour robot mobile." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2012. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/1632.
Full textBennani, Younès. "Approches connexionnistes pour la reconnaissance automatique du locuteur : modelisation & identification." Paris 11, 1992. http://www.theses.fr/1992PA112006.
Full textBooks on the topic "Reconnaissance du locuteur"
Jean-Pierre, Tubach, Boë Louis-Jean, and Calliope (Association), eds. La Parole et son traitement automatique. Paris: Masson, 1989.
Find full textMeuwly, Didier. Reconnaissance de locuteurs en sciences forensiques: L'apport d'une approche automatique. Lausanne: Université de Lausanne, Faculté de droit, Institut de police scientifique et de criminologie, 2001.
Find full textBook chapters on the topic "Reconnaissance du locuteur"
BEAUCOUSIN, Virginie. "Apprendre à reconnaître les autres : effet des émotions vocales." In Processus émotionnels en situation d’apprentissage, 189–216. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9042.ch7.
Full textBERTUCCI, Marie-Madeleine, and Mounia ILLOURMANNE. "Transcrire un corpus audio dans la perspective de la préservation du patrimoine culturel immatériel." In Corpus audiovisuels, 115–24. Editions des archives contemporaines, 2022. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5704.
Full textKroubo, Kafé Guy Christian, and Ouattara Bakary. "Parlers urbains et insécurité : l’exemple du nouchi dans le trafic illicite de drogues à Abidjan." In Les parlers urbains africains au prisme du plurilinguisme : description sociolinguistique, 281–303. Observatoire européen du plurilinguisme, 2020. http://dx.doi.org/10.3917/oep.kosso.2020.01.0281.
Full textConference papers on the topic "Reconnaissance du locuteur"
Velho, F., M. Gabrea, and C. S. Gargour. "Reconnaissance Du Locuteur À L'Aide De La Transformée En Ondelettes Continue (TOC)." In 2006 Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/ccece.2006.277599.
Full textMohammadamini, Mohammad, Driss Matrouf, Sandipana Dowerah, Romain Serizel, Denis Jouvet, and Jean-François Bonastre. "Le comportement des systèmes de reconnaissance du locuteur de l'état de l'art face aux variabilités acoustiques." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-26.
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