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dc.contributor.authorMANSOURI, Selma-
dc.date.accessioned2021-03-29T08:34:39Z-
dc.date.available2021-03-29T08:34:39Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10910-
dc.description4.621.1.914 ; 72 p ; illustréfr_FR
dc.description.abstractNotre projet de fin d’étude a pour objectif d’utiliser les machines à vecteurs de support (SVM) pour la détection et la classification des troubles de langage chez les adultes après un accidents vasculaire cérébral(AVC). Pour atteindre cet objectif, nous avons effectué des enregistrements sur les personnes ayant des troubles de langage après un AVC, plus part iculièrement l’aphasie, ainsi sur des personnes saines pour avoir des échantillons de références. Cette étude a été programmée sous Matlab afin d’extraire les paramètres coefficients cepstraux (MFCC) caractérisant le signal vocal traité. Par la suite, les méthodes SVM multi-classes et SVM linéaire ont été utilisées pour la classification de ses troubles de langage.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherBlida1fr_FR
dc.subjectTroubles de langage ; AVC ; Aphasie, MFCC ; Classification ; SVM multi-classes, SVM linéaire.fr_FR
dc.titleDétection et classification des troubles de langage chez les adultes après un AVCfr_FR
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