La vérification automatique du locuteur est une tâche de classification qui vise à confirmer ou infirmer l'identité d'un individu d'après une étude des caractéristiques spécifiques de sa voix. L'intégration de systèmes de vérification du locuteur sur des appareils embarqués impose de respecter deux types de contraintes, liées à cet environnement : - les contraintes matérielles, qui limitent fortement les ressources disponibles en termes de mémoire de stockage et de puissance de calcul disponibles ; - les contraintes ergonomiques, qui limitent la durée et le nombre des sessions d'entraînement ainsi que la durée des sessions de test. En reconnaissance du locuteur, la structure temporelle du signal de parole n'est pas exploitée par les approches état-de-l'art. Nous proposons d'utiliser cette information, à travers l'utilisation de mots de passe personnels, afin de compenser le manque de données d'apprentissage et de test. Une première étude nous a permis d'évaluer l'influence de la dépendance au texte sur l'approche état-de-l'art GMM/UBM (Gaussian Mixture Model/ Universal Background Model). Nous avons montré qu'une contrainte lexicale imposée à cette approche, généralement utilisée pour la reconnaissance du locuteur indépendante du texte, permet de réduire de près de 30% (en relatif) le taux d'erreurs obtenu dans le cas où les imposteurs ne connaissent pas le mot de passe des clients. Dans ce document, nous présentons une architecture acoustique spécifique qui permet d'exploiter à moindre coût la structure temporelle des mots de passe choisis par les clients. Cette architecture hiérarchique à trois niveaux permet une spécialisation progressive des modèles acoustiques. Un modèle générique représente l'ensemble de l'espace acoustique. Chaque locuteur est représenté par une mixture de Gaussiennes qui dérive du modèle du monde générique du premier niveau. Le troisième niveau de notre architecture est formé de modèles de Markov semi-continus (SCHMM), qui permettent de modéliser la structure temporelle des mots de passe tout en intégrant l'information spécifique au locuteur, modélisée par le modèle GMM du deuxième niveau. Chaque état du modèle SCHMM d'un mot de passe est estimé, relativement au modèle indépendant du texte de ce locuteur, par adaptation des paramètres de poids des distributions Gaussiennes de ce GMM. Cette prise en compte de la structure temporelle des mots de passe permet de réduire de 60% le taux d'égales erreurs obtenu lorsque les imposteurs prononcent un énoncé différent du mot de passe des clients. Pour renforcer la modélisation de la structure temporelle des mots de passe, nous proposons d'intégrer une information issue d'un processus externe au sein de notre architecture acoustique hiérarchique. Des points de synchronisation forts, extraits du signal de parole, sont utilisés pour contraindre l'apprentissage des modèles de mots de passe durant la phase d'enrôlement. Les points de synchronisation obtenus lors de la phase de test, selon le même procédé, permettent de contraindre le décodage Viterbi utilisé, afin de faire correspondre la structure de la séquence avec celle du modèle testé. Cette approche a été évaluée sur la base de données audio-vidéo MyIdea grâce à une information issue d'un alignement phonétique. Nous avons montré que l'ajout d'une contrainte de synchronisation au sein de notre approche acoustique permet de dégrader les scores imposteurs et ainsi de diminuer le taux d'égales erreurs de 20% (en relatif) dans le cas où les imposteurs ignorent le mot de passe des clients tout en assurant des performances équivalentes à celles des approches état-de-l'art dans le cas où les imposteurs connaissent les mots de passe. L'usage de la modalité vidéo nous apparaît difficilement conciliable avec la limitation des ressources imposée par le contexte embarqué. Nous avons proposé un traitement simple du flux vidéo, respectant ces contraintes, qui n'a cependant pas permis d'extraire une information pertinente. L'usage d'une modalité supplémentaire permettrait néanmoins d'utiliser les différentes informations structurelles pour déjouer d'éventuelles impostures par play-back. Ce travail ouvre ainsi de nombreuses perspectives, relatives à l'utilisation d'information structurelle dans le cadre de la vérification du locuteur et aux approches de reconnaissance du locuteur assistée par la modalité vidéo

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéressons à la reconnaissance de locuteur en mode indépendant du texte et dans le cas où nous disposons de très peu de données d'apprentissage. Nous nous intéressons plus particulièrement à la modélisation et à la représentation des locuteurs. Il s'agit d'estimer avec très peu de données un modèle suffisamment robuste du locuteur pour permettre la reconnaissance du locuteur. La modélisation par un mélange de gaussiennes (GMM), en mode indépendant du texte, fournit des bonnes performances et constitue l'état de l'art en la matière. Malheureusement, cette modélisation est peu robuste dans le cas où on ne dispose que de quelques secondes de parole pour apprendre le modèle du locuteur. Pour tenter de remédier à ce problème, une perspective intéressante de modélisation consiste à représenter un nouveau locuteur, non plus de façon absolue, mais relativement à un ensemble de modèles de locuteurs bien appris. Chaque locuteur est représenté par sa localisation dans un espace de locuteurs de référence. C'est cette perspective que nous avons explorée dans cette thèse. Au cours de ce travail, nous avons recherché le meilleur espace de représentation et la meilleure localisation dans cet espace. Nous avons utilisé le regroupement hiérarchique et la sélection d'un sous-ensemble pour construire cet espace. Les locuteurs sont ensuite localisés par la technique des modèles d'ancrage. Il s'agit de calculer un score de vraisemblance par rapport à chaque locuteur de référence. Ainsi, la proximité entre les locuteurs est évaluée par l'application des distances entre leurs vecteurs de coordonnées.<br />Nous avons proposé ensuite une nouvelle représentation des locuteurs basée sur une distribution de distances. L'idée est de modéliser un locuteur par une distribution sur les distances mesurées dans l'espace des modèles d'ancrage. Cela permet d'appliquer une mesure statistique entre l'occurrence de test et les modèles des locuteurs à reconnaître (au lieu d'une mesure géométrique).<br />Ainsi, si nous avons approfondi la modélisation d'un locuteur par sa position dans un espace de locuteurs de référence, nous avons également étudié comment cette position pouvait permettre une meilleure estimation du modèle GMM du locuteur, par exemple en fusionnant les modèles de ses plus proches voisins. Finalement, en complément à la modélisation GMM-UBM, nous avons étudié des algorithmes de fusion de décisions avec les différentes approches proposées.

La vérification automatique du locuteur est une tâche de classification qui vise à confirmer ou infirmer l’identité d’un individu d’après une étude des caractéristiques spécifiques de sa voix. L’intégration de systèmes de vérification du locuteur sur des appareils embarqués impose de respecter deux types de contraintes, liées à cet environnement : – les contraintes matérielles, qui limitent fortement les ressources disponibles en termes de mémoire de stockage et de puissance de calcul disponibles ; – les contraintes ergonomiques, qui limitent la durée et le nombre des sessions d’entraînement ainsi que la durée des sessions de test. En reconnaissance du locuteur, la structure temporelle du signal de parole n’est pas exploitée par les approches état-de-l’art. Nous proposons d’utiliser cette information, à travers l’utilisation de mots de passe personnels, afin de compenser le manque de données d’apprentissage et de test. Une première étude nous a permis d’évaluer l’influence de la dépendance au texte sur l’approche état-de-l’art GMM/UBM (Gaussian Mixture Model/ Universal Background Model). Nous avons montré qu’une contrainte lexicale imposée à cette approche, généralement utilisée pour la reconnaissance du locuteur indépendante du texte, permet de réduire de près de 30% (en relatif) le taux d’erreurs obtenu dans le cas où les imposteurs ne connaissent pas le mot de passe des clients. Dans ce document, nous présentons une architecture acoustique spécifique qui permet d’exploiter à moindre coût la structure temporelle des mots de passe choisis par les clients. Cette architecture hiérarchique à trois niveaux permet une spécialisation progressive des modèles acoustiques. Un modèle générique représente l’ensemble de l’espace acoustique. Chaque locuteur est représenté par une mixture de Gaussiennes qui dérive du modèle du monde générique du premier niveau. Le troisième niveau de notre architecture est formé de modèles de Markov semi-continus (SCHMM), qui permettent de modéliser la structure temporelle des mots de passe tout en intégrant l’information spécifique au locuteur, modélisée par le modèle GMM du deuxième niveau. Chaque état du modèle SCHMM d’un mot de passe est estimé, relativement au modèle indépendant du texte de ce locuteur, par adaptation des paramètres de poids des distributions Gaussiennes de ce GMM. Cette prise en compte de la structure temporelle des mots de passe permet de réduire de 60% le taux d’égales erreurs obtenu lorsque les imposteurs prononcent un énoncé différent du mot de passe des clients. Pour renforcer la modélisation de la structure temporelle des mots de passe, nous proposons d’intégrer une information issue d’un processus externe au sein de notre architecture acoustique hiérarchique. Des points de synchronisation forts, extraits du signal de parole, sont utilisés pour contraindre l’apprentissage des modèles de mots de passe durant la phase d’enrôlement. Les points de synchronisation obtenus lors de la phase de test, selon le même procédé, permettent de contraindre le décodage Viterbi utilisé, afin de faire correspondre la structure de la séquence avec celle du modèle testé. Cette approche a été évaluée sur la base de données audio-vidéo MyIdea grâce à une information issue d’un alignement phonétique. Nous avons montré que l’ajout d’une contrainte de synchronisation au sein de notre approche acoustique permet de dégrader les scores imposteurs et ainsi de diminuer le taux d’égales erreurs de 20% (en relatif) dans le cas où les imposteurs ignorent le mot de passe des clients tout en assurant des performances équivalentes à celles des approches état-de-l’art dans le cas où les imposteurs connaissent les mots de passe. L’usage de la modalité vidéo nous apparaît difficilement conciliable avec la limitation des ressources imposée par le contexte embarqué. Nous avons proposé un traitement simple du flux vidéo, respectant ces contraintes, qui n’a cependant pas permis d’extraire une information pertinente. L’usage d’une modalité supplémentaire permettrait néanmoins d’utiliser les différentes informations structurelles pour déjouer d’éventuelles impostures par play-back. Ce travail ouvre ainsi de nombreuses perspectives, relatives à l’utilisation d’information structurelle dans le cadre de la vérification du locuteur et aux approches de reconnaissance du locuteur assistée par la modalité vidéo / SPEAKER verification aims to validate or invalidate identity of a person by using his/her speech characteristics. Integration of an automatic speaker verification engine on embedded devices has to respect two types of constraint, namely : – limited material resources such as memory and computational power ; – limited speech, both training and test sequences. Current state-of-the-art systems do not take advantage of the temporal structure of speech. We propose to use this information through a user-customised framework, in order to compensate for the short duration speech signals that are common in the given scenario. A preliminary study allows us to evaluate the influence of text-dependency on the state-of-the-art GMM/UBM (Gaussian Mixture Model / Universal Background Model) approach. By constraining this approach, usually dedicated to text-independent speaker recognition, we show that a lexical constraint allows a relative reduction of 30% in error rate when impostors do not know the client password. We introduce a specific acoustic architecture which takes advantage of the temporal structure of speech through a low cost user-customised password framework. This three stage hierarchical architecture allows a layered specialization of the acoustic models. The upper layer, which is a classical UBM, aims to model the general acoustic space. The middle layer contains the text-independent specific characteristics of each speaker. These text-independent speaker models are obtained by a classical GMM/UBM adaptation. The previous text-independent speaker model is used to obtain a left-right Semi-Continuous Hidden Markov Model (SCHMM) with the goal of harnessing the Temporal Structure Information (TSI) of the utterance chosen by the given speaker. This TSI is shown to reduce the error rate by 60% when impostors do not know the client password. In order to reinforce the temporal structure of speech, we propose a new approach for speaker verification. The speech modality is reinforced by additional temporal information. Synchronisation points extracted from an additional process are used to constrain the acoustic decoding. Such an additional modality could be used in order to add different structural information and to thwart impostor attacks such as playback. Thanks to the specific aspects of our system, this aided-decoding shows an acceptable level of complexity. In order to reinforce the relaxed synchronisation between states and frames due to the SCHMM structure of the TSI modelling, we propose to embed an external information during the audio decoding by adding further time-constraints. This information is here labelled external to reflect that it is aimed to come from an independent process. Experiments were performed on the BIOMET part of the MyIdea database by using an external information gathered from an automatic phonetical alignment. We show that adding a synchronisation constraint to our acoustic approach allows to reduce impostor scores and to decrease the error rate from 20% when impostor do not know the client password. In others conditions, when impostors know the passwords, the performance remains similar to the original baseline. The extraction of the synchronisation constraint from a video stream seems difficult to accommodate with embedded limited resources. We proposed a first exploration of the use of a video stream in order to constrain the acoustic process. This simple video processing did not allow us to extract any pertinent information