CLASSIFICATION DU LOCUTEUR A L'AIDE DE RESEAUX DE NEURONES CONVOLUTIONNELS ET DES  GTCC

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Titre:	CLASSIFICATION DU LOCUTEUR A L'AIDE DE RESEAUX DE NEURONES CONVOLUTIONNELS ET DES GTCC
Auteur(s):	DOUIDENE SIHEM CHAMBI NOUR EL HOUDA
Mots-clés:	CNN, GTCC
Date de publication:	2025
Editeur:	blida1
Résumé:	Ce mémoire de master explore l'utilisation des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et des coefficients cepstrauxgammatone (GTCC) pour classifier automatiquement les locuteurs. Les résultats des expérimentations montrent que la combinaison CNN+GTCC présente des résultats satisfaisants, atteignant un taux de 97% sur des bases de données multilingues.
Description:	4.621.1.1372;85p
URI/URL:	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40806
Collection(s) :	Mémoires de Master

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