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dc.contributor.authorFerrah, Dalila-
dc.date.accessioned2019-11-03T07:27:36Z-
dc.date.available2019-11-03T07:27:36Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1911-
dc.description4.621.1.260 ; 104 p illustré ; 30 cmfr_FR
dc.description.abstractLa reconnaissance automatique de la parole (RAP) donne aujourd'hui lieu à un ensemble important d'applications de nature et de difficulté très variées, concernant quotidiennement des millions de personnes à travers le monde. On peut prévoir que la parole fera de plus en plus partie des interfaces multimédia entre un utilisateur et un système automatique, d'une part grâce à l'amélioration de la robustesse des systèmes de reconnaissance automatique de la parole et, d'autre part, du fait de la sensibilisation croissante du grand public à cette technologie encore peu connue. Vue l’importance de la RAP, plusieurs logiciels ont été développés, parmi les plus connus, on trouve le HTK (Hidden Markov Model Toolkit) qui est basé sur les Modèles de Markov Cachés. Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à la réalisation d’un système de reconnaissance automatique de la parole Arabe par les HMMs à l’aide de l'outil HTK.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv Blida1fr_FR
dc.subjectReconnaissance automatique de la parole, Modèles de Markov Cachésfr_FR
dc.titleReconnaissance Automatique De La Parole Arabe Par Les HMMs A L'aide De HTK Toolkitfr_FR
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