Thèse soutenue

Methodes predictives neuronales : application a l'identification du locuteur
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Auteur / Autrice : Thierry Artières
Direction : Patrick Gallinari
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 1995
Etablissement(s) : Paris 11

Résumé

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Cette these concerne le developpement de systemes d'identification automatique du locuteur en mode independant du texte par des methodes connexionnistes predictives. Les systemes proposes pour l'application visee peuvent se diviser en deux grandes categories selon le caractere discriminant des techniques utilisees, qui conditionne en partie leurs proprietes d'exploitation. Dans cette these nous developpons des systemes non discriminants, seuls susceptibles de verifier certaines des caracteristiques inherentes aux applications de l'identification du locuteur. L'emploi de reseaux connexionnistes se justifie par un certain nombre de proprietes interessantes comme leur nature non parametrique ou la facilite d'utiliser une information contextuelle. Le developpement de systemes d'identification non discriminants pose de nombreux problemes puisque l'objectif, la classification des individus, n'est atteint qu'indirectement a travers la modelisation de leurs voix. Il existe donc un decalage entre les criteres de mise au point et d'exploitation. La mise en evidence experimentale de ce type de phenomene nous permet de developper des heuristiques de selection de modeles. Nous proposons differentes ameliorations des modeles predictifs simples en introduisant la non-stationnarite, la modelisation de l'erreur de prediction, et des techniques d'alignement temporel. Nous comparons formellement et experimentalement les modeles obtenus aux modeles classiques les plus utilises en identification du locuteur. Des resultats obtenus sur une population representative d'une centaine de locutrices d'une base de donnees internationale montrent que le systeme obtenu est au niveau des meilleurs systemes non discriminants existants. D'autres voies de recherche peuvent etre suivies pour ameliorer les performances de systemes d'identification. Nous proposons quelques directions que nous avons partiellement etudiees visant a introduire une information discriminante dans le systeme. Ces perspectives sont directement combinables avec les developpements decrits dans la these et devraient permettre d'accroitre les performances du systeme developpe