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

DOUIDENE SIHEM; CHAMBI NOUR EL HOUDA

dc.contributor.author	DOUIDENE SIHEM
dc.contributor.author	CHAMBI NOUR EL HOUDA
dc.date.accessioned	2025-10-28T10:52:40Z
dc.date.available	2025-10-28T10:52:40Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.uri	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40806
dc.description	4.621.1.1372;85p	fr_FR
dc.description.abstract	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.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	blida1	fr_FR
dc.subject	CNN, GTCC	fr_FR
dc.title	CLASSIFICATION DU LOCUTEUR A L'AIDE DE RESEAUX DE NEURONES CONVOLUTIONNELS ET DES GTCC	fr_FR