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dc.contributor.author |
KALLA AMIRA |
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dc.contributor.author |
ERRIRI RYM |
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dc.date.accessioned |
2024-10-10T09:38:38Z |
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dc.date.available |
2024-10-10T09:38:38Z |
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dc.date.issued |
2024 |
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dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/31280 |
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dc.description |
4.621.1.1318;63p |
fr_FR |
dc.description.abstract |
L'authentification du locuteur, souvent appelée la reconnaissance vocale, est devenue
une technologie cruciale dans de nombreux domaines, notamment pour la sécurité.
Notre projet, intitulé "Système d'authentification du locuteur basé sur un Réseau
neuronal résiduel (ResNet)", vise à développer un modèle capable d'identifier les voix
de quatre dirigeants éminents : Jens Stoltenberg, Julia Gillard, Margaret Thatcher et
Nelson Mandela. En utilisant des techniques avancées de traitement du signal et de
Deep Learning. Pour cela, nous avons conçu un modèle basé sur une architecture
nommée ResNet (ou "Residual Neural Network"). Ce modèle améliore la précision de
l'authentification vocale d’un locuteur, réduit les risques de fraude et peut être utilisé
pour surveiller des communications sensibles, offrant ainsi une solution non intrusive
et efficace pour la vérification d'identité. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
Système d'authentification du locuteur basé sur un Réseau neuronal résiduel (ResNet) |
fr_FR |
dc.title |
Système d'authentification du locuteur basé sur un Réseau neuronal résiduel (ResNet) |
fr_FR |
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