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Lire l’articleINTRODUCTION
Suite aux travaux réalisés dans le domaine de l'anthropométrie, la biométrie est une technique moderne qui répond à une préoccupation ancienne de prouver l'identité d'une personne de manière indiscutable en utilisant ses caractéristiques physiques ou comportementales. Dans cet article, nous proposons d'étudier une nouvelle approche pour la reconnaissance automatique du locuteur (RAL). Notre méthode consiste à reconnaître une personne à partir d'un certain nombre de paramètres, extraits du signal vocal émis par la personne, et représentés originalement de manière qualitative contrairement aux paramétrisations de l'état de l'art.
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Résultats expérimentaux
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4. Base de données
La ressource principale de nos expérimentations est un corpus issu de la campagne d'évaluation Evaluation Campaign for the Rich Transcription of French Broadcast News (ESTER). Au paragraphe 5 nous présentons les résultats de nos expérimentations. Ce corpus acoustique de la phase 1 provient de deux sources différentes, France Inter (Inter) et Radio France International (RFI).
Ce corpus est divisé en trois parties : l'ensemble d'apprentissage, de développement et de test. L'ensemble d'apprentissage contient 60 heures et l'ensemble de développement (dev) contient 8 heures et 30 minutes. L'ensemble de validation (test) aussi. Les sources non vues dans les données de test sont utilisées pour évaluer l'impact des connaissances du document source sur les performances. Les données ont été enregistrées entre 1998 et 2003.
Les vecteurs ci-dessous donnent le nombre d'exemples valables de l'ensemble d'apprentissage et de développement pour chacun des 50 locuteurs.
h_train07 = [359 437 959 88 436 37 1523 338 9 2 54 76 2 167 117 8 197 49 1 227 19 36 66 851 37 22 1046 621 4 2 3 95 12 54 2350 82 601 386 194 1109 145 56 2 61 2201 291 36 584 48 2066] ;
h_dev07 = [85 102 260 22 94 8 395 64 3 1 20 22 1 51 29 1 63 11 0 59 5 8 17 217 8 6 278 149 1 0 0 23 3 9 531 33 151 86 44 265 33 13 2 13 555 69 9 157 16 550] ;
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ALLEN (J.F.) - An interval-based representation of temporal knowledge - In Proceedings of 7th IJCAI, IJCAI, p. 221-226 (1981).
-
(2) - ALLEN (J.F.) - Maintaining knowledge about temporal intervals - Communications of the ACM, 26(11), p. 832-843 (1983).
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(3) - ALLEN (J.B.) - How do humans process and recognize speech ? - In IEEE Trans. On Speech and Signal Processing, volume 2, p. 567-576 (1994).
-
(4) - BERTHOMMIER (F.), GLOTIN (H.) - A new snr-feature mapping for robust multistream speech recognition - In Proc. Int. Congress on Phonetic Sciences (ICPhS), volume 1 of XIV, p. 711-715, Berkeley University Of California, Ed., San Francisco (1999).
-
(5) - GALLIANO (S.), GEOFFROIS (E.), MOSTEFA (D.), CHOUKRI (K.), BONASTRE (J.-F.), GRAVIER (G.) - The ester phase 2 : Evaluation campaign for the rich transcription of french broadcast news - European Conf. on Speech Communication and Technology, p. 1149-1152 (2005).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Base documentaire Sécurité des systèmes d'information
DORIZZI (B.) - LEROUX LES JARDINS (J.) - LAMADELAINE (P.) - GUERRIER (C.) - La biométrie, techniques et usages - [H 5 530] (2004).
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