Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/34496
Titre: | Reconnaissance Automatique des Consonnes Occlusives Orales de l'Arabe Standard par les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) |
Auteur(s): | Kechih, Hamza Hadj Hamdi, Mohamed Amine Guerti, M. (promoteur) |
Mots-clés: | RAP Consonnes Occlusives Orales Arabe Standard Analyse Sonagraphique Formants RNA PMC retropropagation. |
Date de publication: | sep-2005 |
Résumé: | Notre travail porte sur la Reconnaissance Automatique des Phonèmes Occlusifs Orales de l'Arabe Standard en mode monolocuteur en utilisant les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA). Les paramètres d'entées de RNA sont obtenus après l'élaboration d'un corpus constitué de mots isolés en Arabe Standard et une étape de prétraitement basée sur une analyse sonagraphique afin d'extraire les formants qui constituent les résonances du conduit vocal. Des algorithmes d'apprentissage supervisé par la méthode de retro- propagation sont implémentés pour avoir un tau de reconnaissance très élevé Mots Clés: RAP, Consonnes Occlusives Orales, Arabe Standard, Analyse Sonagraphique, Formants, RNA, PMC, retropropagation. |
Description: | ill.,Bibliog.cote:mig-004-84 |
URI/URL: | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/34496 |
Collection(s) : | mémoires d'ingénieur |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
kechih.pdf | 7,38 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.