Thèse soutenue

Algorithmes évolutionnistes appliqués à l'extraction de caractéristiques pour la reconnaissance du locuteur
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Auteur / Autrice : Christophe Charbuillet
Direction : Jean-Luc Zarader
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique. Traitement du signal
Date : Soutenance en 2008
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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L'étape d'extraction de caractéristiques occupe une place fondamentale dans les systèmes de reconnaissance des formes. Ces travaux de thèse portent sur l’optimisation de ce module de traitement pour la tâche de reconnaissance du locuteur par Algorithmes Evolutionnistes (AEs). Nous avons évalué cette approche pour la tâche de segmentation et le regroupement du locuteur (SRL) ainsi que pour la tâche de vérification automatique du locuteur, dans le cadre des campagnes d'évaluation ESTER 2005 et Nist 2006. Les différentes études réalisées montrent que l'utilisation d'AE pour l'optimisation du module de codage permet d'améliorer les performances des systèmes. De plus ces travaux montrent qu'une amélioration significative des résultats est possible par l'utilisation de deux codeurs complémentaires. Nous avons, dans ce contexte, développé un algorithme évolutionniste permettant d'optimiser la complémentarité des extracteurs de caractéristiques.