Reconnaissance automatique de la parole par une approche connexionniste a detection de coincidences

by Philippe Escande

Doctoral thesis in Sciences appliquées

Under the supervision of JOSEPH MARIANI.

defended on 1992

in Paris 11 .

  • Alternative Title

    Automatic speech recognition using a connectionnist model based on coincidences detection


  • Abstract not available

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  • Abstract

    La propagation guidee est un modele connexionniste fonde sur la detection de coincidences entre signaux. L'architecture du reseau dans lequel ces signaux se propagent reflete la structure des connaissances. La reconnaissance automatique de la parole est envisagee dans le cadre de ce formalisme. Nous proposons d'ajouter une technique d'apprentissage au modele. Le mecanisme de creation des reseaux est ainsi prolonge par une procedure d'adaptation des poids et des delais associes aux connexions. Cette procedure permet l'obtention de representations prototypiques plus generales. Des limitations liees a l'analyse du signal sont alors observees. Ce codage fournit des representations spectrographiques en evenements temps-frequence discrets. Il est experimente dans des conditions diverses de bruit et est prolonge pour un traitement de vocabulaires plus ambigus. La reconnaissance de chiffres enchaines et plus generalement la reconnaissance de parole continue sont enfin envisagees. Des solutions au probleme de segmentation, a la gestion en parallele d'hypotheses et l'utilisation de connaissances syntaxiques sont successivement envisagees. Les solutions proposees cherchent a rester coherentes avec les principes de la propagation guidee notamment avec le principe d'homogeneite des traitements aux differents niveaux de representations et entre les phases d'apprentissage et de reconnaissance

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Informations

  • Annexes : 100 REF

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  • Library : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
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  • Library : Centre Technique du Livre de l'Enseignement supérieur (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne).
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  • Odds : TH2014-011042
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