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dc.contributor.authorRamdani, Ridha-
dc.date.accessioned2019-11-12T08:01:29Z-
dc.date.available2019-11-12T08:01:29Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/2605-
dc.description4.621.1.535 ; 104 pfr_FR
dc.description.abstractCe travail décrit différentes approches de reconnaissance de la parole de mots isolés IWR en utilisant la représentation par coefficients MFCC (Mel-Scale Fréquence Cepstral Coefficients) pour l’extraction des vecteurs des caractéristiques et pour la classification il a été opté pour quatre méthodes à savoir l’alignement temporel dynamique (Dynamic Time Warping DTW) la quantification Vectorielle (VQ), Modèle de Markov caché (HMM), Mélange de Gaussiennes GMM. Une base de données expérimentale est recueillie de plusieurs locuteurs, parlant cinq mots chacun, enregistrés dans des conditions réelles et avec différents types de microphones. Les approches de reconnaissance vocale sont utilisées et testées pour la mesure de similarité entre les séquences d’apprentissage et de test pour décider à la fin quel mot était prononcé. Ce système de RAP est utilisé pour commander une simulation d’une plateforme mobilefr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv Blida1fr_FR
dc.subjectReconnaissance automatique de la parole, IWR, coefficients MFCC, l’alignement temporelfr_FR
dc.titleCommande vocale d’une plateforme mobilefr_FR
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