Approche Hybride Pour La Reconnaissance De La Parole
Résumé: Le développement de systèmes de reconnaissance de la parole continue et à grand vocabulaire nécessite la disponibilité de grands corpus vocaux segmentés et étiquetés en petites unités (généralement des phonèmes). La langue Arabe étant une langue peu dotée de ressources, la segmentation automatique du signal de la parole semble une bonne alternative pour rendre de telles ressources disponibles. Dans notre travail, notre principale contribution consiste à réaliser un système de segmentation automatique en vue de construire un corpus annoté pour une fin de construction d’un système de reconnaissance. Dans cette approche, les modèles de Markov cachés génèrent les segments phonétiques avec leurs frontières et les SVMs (Support Vector Machines) corrigent ces frontières et éventuellement leurs étiquettes. Enfin, pour valider cette approche nous avons construit un corpus de parole appelé « ArabPhone ». les résultats obtenus sont encourageants et peuvent être améliorés en considérant les spécificités de la langue Arabe.
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