Diss.--Technische Fakultät--Universität Erlangen-Nürnberg, 1989. Titre de soutenance : Bedeutungsanalyse in einem sprachverstehenden System unter Einbeziehung kontextueller Restriktionen.

Diss.--Neuphilologische Fakultät--Heidelbeg--Ruprecht-Karls-Universität, 1992.

Diss. : Katholisch-theologische Fakultät : Bonn : 1982. - Bibliogr. p. 326-339. -

Thesis (Ph. D.)--University of Zürich, 1986. / Includes bibliographical references (p. [185]-195).

Thesis (Ph. D.)--University of Zürich, 1986. / Bibliography: p. [185]-195. Also issued online.

Texte remanié de: Doct. th., 1993. / Bibliogr. p. 227-241. Index.

Leicht überarbeitete Fassung von: Habilitationsschrift--Fakultät für Philologie--Bochum--Ruhr-Universität, 1985.

Texte remanié de: Diss.--Fakultät für Soziologie--Universität Mannheim, 1989. Titre de soutenance : Sprachverhalten im Personwahrnehmungsprozess, Sprechhandlungen als Grundlage der Attribution interpersonaler Dispositionen. / Bibliogr. p. 185-196.

Diss.--Fachbereich Ev. Theologie--Mainz--Johannes Gutenberg-Universität, 1995. / Bibliogr. p. 329-349. Index.

Ce travail de thèse explore l’usage biométrique de la parole dont les applications sont très nombreuses (sécurité, environnements intelligents, criminalistique, surveillance du territoire ou authentification de transactions électroniques). La parole est soumise à de nombreuses contraintes fonction des origines du locuteur (géographique, sociale et culturelle) mais également fonction de ses objectifs performatifs. Le locuteur peut être considéré comme un facteur de variation de la parole, parmi d’autres. Dans ce travail, nous présentons des éléments de réponses aux deux questions suivantes :– Tous les extraits de parole d’un même locuteur sont-ils équivalents pour le reconnaître ?– Comment se structurent les différentes sources de variation qui véhiculent directement ou indirectement la spécificité du locuteur ? Nous construisons, dans un premier temps, un protocole pour évaluer la capacité humaine à discriminer un locuteur à partir d’un extrait de parole en utilisant les données de la campagne NIST-HASR 2010. La tâche ainsi posée est difficile pour nos auditeurs, qu’ils soient naïfs ou plus expérimentés.Dans ce cadre, nous montrons que ni la (quasi)unanimité des auditeurs ni l’auto-évaluation de leurs jugements ne sont des gages de confiance dans la véracité de la réponse soumise.Nous quantifions, dans un second temps, l’influence du choix d’un extrait de parole sur la performance des systèmes automatiques. Nous avons utilisé deux bases de données, NIST et BREF ainsi que deux systèmes de RAL, ALIZE/SpkDet (LIA) et Idento (SRI). Les systèmes de RAL, aussi bienfondés sur une approche UBM-GMM que sur une approche i-vector montrent des écarts de performances importants mesurés à l’aide d’un taux de variation autour de l’EER moyen, Vr (pour NIST, VrIdento = 1.41 et VrALIZE/SpkDet = 1.47 et pour BREF, Vr = 3.11) selon le choix du fichier d’apprentissage utilisé pour chaque locuteur. Ces variations de performance, très importantes, montrent la sensibilité des systèmes automatiques au choix des extraits de parole, sensibilité qu’il est important de mesurer et de réduire pour rendre les systèmes de RAL plus fiables.Afin d’expliquer l’importance du choix des extraits de parole, nous cherchons les indices les plus pertinents pour distinguer les locuteurs de nos corpus en mesurant l’effet du facteur Locuteur sur la variance des indices (h2). La F0 est fortement dépendante du facteur Locuteur, et ce indépendamment de la voyelle. Certains phonèmes sont plus discriminants pour le locuteur : les consonnes nasales, les fricatives, les voyelles nasales, voyelles orales mi-fermées à ouvertes.Ce travail constitue un premier pas vers une étude plus précise de ce qu’est le locuteur aussi bien pour la perception humaine que pour les systèmes automatiques. Si nous avons montré qu’il existait bien une différence cepstrale qui conduisait à des modèles plus ou moins performants, il reste encore à comprendre comment lier le locuteur à la production de la parole. Enfin, suite à ces travaux, nous souhaitons explorer plus en détail l’influence de la langue sur la reconnaissance du locuteur. En effet, même si nos résultats indiquent qu’en anglais américain et en français, les mêmes catégories de phonèmes sont les plus porteuses d’information sur le locuteur, il reste à confirmer ce point et à évaluer ce qu’il en est pour d’autres langues / This thesis explores the use of biometric speech. Speech is subjected to many constraints based on origins of the speaker (geographical , social and cultural ), but also according to his performative goals. The speaker may be regarded as a factor of variation in the speech , among others. In this work, we present some answers to the following two questions:- Are all speech samples equivalent to recognize a speaker?- How are structured the different acoustic cues carrying information about the speaker ?In a first step, a protocol to assess the human ability to discriminate a speaker from a speech sample using NIST-HASR 2010 data is presented. This task is difficult for our listeners who are naive or experienced. In this context, neither the (quasi) unanimity or the self-assessment do not assure the confidence in the veracity of the submitted answer .In a second step, the influence of the choice of a sample speech on the performance of automatic systems is quantified using two databases, NIST and BREF and two systems RAL , Alize / SpkDet (LIA, UBM-GMM system) and Idento (SRI, i-vector system).The two RAL systems show significant differences in performance measured using a measure of relative variation around the average EER, Vr (for NIST Idento Vr = 1.41 and Vr Alize / SpkDet = 1.47 and BREF, Vr = 3.11) depending on the choice of the training file used for each speaker. These very large variations in performance show the sensitivity of automatic systems to the speech sample. This sensitivity must be measured to make the systems more reliable .To explain the importance of the choice of the speech sample and find the relevant cues, the effect of the speaker on the variance of various acoustics features is measured (η 2) . F0 is strongly dependent of the speaker, independently of the vowel. Some phonemes are more discriminative : nasal consonants, fricatives , nasal vowels, oral half closed to open vowels .This work is a first step towards to understand where is the speaker in speech using as well the human perception as automatic systems . If we have shown that there was a cepstral difference between the more and less efficient models, it remains to understand how to bind the speaker to the speech production. Finally, following this work, we wish to explore more in detail the influence of language on speaker recognition. Even if our results indicate that for American English and French , the same categories of phonemes are the carriers of information about the speaker , it remains to confirm this on other languages ​​.