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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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2. Extraction
Nous utilisons la mesure du voisement corrélée avec le SNR, l'équivalent de l'index d'harmonicité . Il est extrait de l'autocorrélogramme du signal démodulé (voir figure 1). D'après H. Glotin , dans le cas de bruit gaussien (figure 2), le corrélogramme de la fenêtre de bruit est moins modulé qu'un corrélogramme propre . Les pics dans la fenêtre de démodulation de l'autocorrélogramme isolent les nombreuses harmoniques du signal. Ceci peut être utilisé par la suite pour séparer le bruit d'harmoniques mixtes du signal harmonique dominant, en utilisant une fenêtre de temps d'une durée quasi égale à la durée moyenne d'un phonème.
Nous calculons l'autocorrélogramme du signal démodulé après une demi-rectification, suivie d'un filtrage passe-bande dans le domaine du pitch ([90,350] Hz) (partie rouge de la courbe, figures 1 et 2). Pour chaque fenêtre locale de voisement (FVL) de 128 ms, nous calculons le ratio :
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BIBLIOGRAPHIE
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...
ANNEXES
Base documentaire Sécurité des systèmes d'information
DORIZZI (B.), LEROUX LES JARDINS (J.), LAMADELAINE (P.), GUERRIER (C.) - La biométrie, techniques et usages - (2004).
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