Reconnaissance Automatique Phonémique de l'Arabe Standard par les Modèles de Markov Cachés (HMM)

Abstract

Notre travail porte sur la Reconnaissance Automatique des phonèmes de l'Arabe Standard en mode monolocuteur en utilisant les Modèles de Markov Cachés ou Hidden Markov Model (HMM). Les paramètres des HMM sont obtenus après l'élaboration d'un corpus (constitué de 76 phrases et 15 mots en AS) et une étape de prétraitement basée sur une analyse sonagraphique afin d'extraire les formants qui constituent les résonances du conduit vocal. Des algorithmes: Forward, Backward et Baum Welch ont été implémentés en vue de l'évaluation du taux de reconnaissance de ces phonèmes. Mots Clés: Reconnaissance Automatique de la Parole, Analyse sonagraphique, Formants, HMM, Algorithmes: Forward, Backward, Baum-Welch.