Découverte de motifs variables dans les grandes volumes de données audio. Les données audio, comme les documents oraux ou télévisés ou les données radio, sont composées par de nombreux sequences variables qui se répètent. La découverte de l'emplacement de ces répétitions, ci-après dénommé motifs, aide à déduire les propriétés structurelles de données acoustiques, ce qui facilite l'accès à la partie pertinente des données, et qui permets de résumér des grands documents par un ensemble de quelques éléments particuliers. Cette thèse détails nos efforts dans la conception et la mise en oeuvre d'une architecture non supervisée de découverte de motifs, et montres son applicabilité dans une tâche de decouverte des mots et des segments peu variables comme des chansons. En ce qui concerne la méthodologie, la découverte est réalisée d'une manière totalement non supervisée, ce qui signifie que aucune connaissance acoustiques ou linguistiques sur les données est fournie. Notre solution est basée sur l'intégration d'une technique de traitement de données séquentielle qui exploits la répétitivité local du motifs réel, et une variante segmentale de l'alignement temporel dynamique. En s'appuyant sur cette architecture, une technique pour la comparaison de sequences basée sur leurs matrices d autosimilarité de est introduite, pour améliorer la robustesse à la variabilité du signal de parole. En outre, l'applicabilité du système est démontrée sur une tâche de découverte de chansons sur plusieurs jours de flux audio. Pour adapter le système à cette tâche, des techniques pour accélérer le temps de calcul sont mises en oeuvre, basées sur le sous-échantillonnage des séquences.

Au long des dernières décennies, des importants avancements ont été réalisés dans le domaine de la reconnaissance de la parole à grand vocabulaire. Un des défis à relever dans le domaine concerne la réduction des coûts de développement nécessaires pour construire un nouveau système ou adapter un système existant à une nouvelle tâche, langue ou dialecte. Les systèmes de reconnaissance de la parole à l’état de l’art sont basés sur les principes de l’apprentissage statistique, utilisant l’information fournie par deux modèles stochastiques, un modèle acoustique (MA) et un modèle de langue (ML). Les méthodes standards utilisées pour construire ces modèles s’appuient sur deux hypothèses de base : les jeux de données d’apprentissage sont suffisamment grands, et les données d’apprentissage correspondent bien à la tâche cible. Il est bien connu qu’une partie importante des coûts de développement est dû à la préparation des corpora qui remplissent ces deux conditions, l’origine principale des coûts étant la transcription manuelle des données audio. De plus, pour certaines applications, notamment la reconnaissance des langues et dialectes dits "peu dotés", la collecte des données est en soi une mission difficile. Cette thèse a pour but d’examiner et de proposer des méthodes visant à réduire le besoin de transcriptions manuelles des données audio pour une tâche donnée. Deux axes de recherche ont été suivis. Dans un premier temps, des méthodes d’apprentissage dits "non-supervisées" sont explorées. Leur point commun est l’utilisation des transcriptions audio obtenues automatiquement à l’aide d’un système de reconnaissance existant. Des méthodes non-supervisées sont explorées pour la construction de trois des principales composantes des systèmes de reconnaissance. D’abord, une nouvelle méthode d’apprentissage non-supervisée des MAs est proposée : l’utilisation de plusieurs hypothèses de décodage (au lieu de la meilleure uniquement) conduit à des gains de performance substantiels par rapport à l’approche standard. L’approche non-supervisée est également étendue à l’estimation des paramètres du réseau de neurones (RN) utilisé pour l’extraction d’attributs acoustiques. Cette approche permet la construction des modèles acoustiques d’une façon totalement non-supervisée et conduit à des résultats compétitifs en comparaison avec des RNs estimés de façon supervisée. Finalement, des méthodes non-supervisées sont explorées pour l’estimation des MLs à repli (back-off ) standards et MLs neuronaux. Il est montré que l’apprentissage non-supervisée des MLs conduit à des gains de performance additifs (bien que petits) à ceux obtenus par l’apprentissage non-supervisée des MAs. Dans un deuxième temps, cette thèse propose l’utilisation de l’interpolation de modèles comme une alternative rapide et flexible pour la construction des MAs pour une tâche cible. Les modèles obtenus à partir d’interpolation se montrent plus performants que les modèles de base, notamment ceux estimés à échantillons regroupés ou ceux adaptés à la tâche cible. Il est montré que l’interpolation de modèles est particulièrement utile pour la reconnaissance des dialectes peu dotés. Quand la quantité de données d’apprentissage acoustiques du dialecte ciblé est petite (2 à 3 heures) ou même nulle, l’interpolation des modèles conduit à des gains de performances considérables par rapport aux méthodes standards. / One of the outstanding challenges in large vocabulary automatic speech recognition (ASR) is the reduction of development costs required to build a new recognition system or adapt an existing one to a new task, language or dialect. The state-of-the-art ASR systems are based on the principles of the statistical learning paradigm, using information provided by two stochastic models, an acoustic (AM) and a language (LM) model. The standard methods used to estimate the parameters of such models are founded on two main assumptions : the training data sets are large enough, and the training data match well the target task. It is well-known that a great part of system development costs is due to the construction of corpora that fulfill these requirements. In particular, manually transcribing the audio data is the most expensive and time-consuming endeavor. For some applications, such as the recognition of low resourced languages or dialects, finding and collecting data is also a hard (and expensive) task. As a means to lower the cost required for ASR system development, this thesis proposes and studies methods that aim to alleviate the need for manually transcribing audio data for a given target task. Two axes of research are explored. First, unsupervised training methods are explored in order to build three of the main components of ASR systems : the acoustic model, the multi-layer perceptron (MLP) used to extract acoustic features and the language model. The unsupervised training methods aim to estimate the model parameters using a large amount of automatically (and inaccurately) transcribed audio data, obtained thanks to an existing recognition system. A novel method for unsupervised AM training that copes well with the automatic audio transcripts is proposed : the use of multiple recognition hypotheses (rather than the best one) leads to consistent gains in performance over the standard approach. Unsupervised MLP training is proposed as an alternative to build efficient acoustic models in a fully unsupervised way. Compared to cross-lingual MLPs trained in a supervised manner, the unsupervised MLP leads to competitive performance levels even if trained on only about half of the data amount. Unsupervised LM training approaches are proposed to estimate standard back-off n-gram and neural network language models. It is shown that unsupervised LM training leads to additive gains in performance on top of unsupervised AM training. Second, this thesis proposes the use of model interpolation as a rapid and flexible way to build task specific acoustic models. In reported experiments, models obtained via interpolation outperform the baseline pooled models and equivalent maximum a posteriori (MAP) adapted models. Interpolation proves to be especially useful for low resourced dialect ASR. When only a few (2 to 3 hours) or no acoustic data truly matching the target dialect are available for AM training, model interpolation leads to substantial performance gains compared to the standard training methods.