Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre de la RAP non native. Les recherches que nous avons entreprises ont pour but d'aténuer l'impact des accents non natifs sur les performances des systèmes de RAP. Nous avons proposé une nouvelle approche pour la modélisation des prononciations non natives permettant de prendre en compte plusieurs accents étrangers. Cette approche automatique utilise un corpus de parole non native et deus ensembles de modèles acoustiques: le premier ensemble représente l'accent canonique de la langue cible et le deuxième représente l'accent étranger. Les modèles acoustiques du premier ensemble sont modifiés par l'ajout de nouveaux chemins d'états HMM. Cette approche nécessite la connaissance a priori de la langue d'origine des locuteurs. A cet égard, nous avons proposé une nouvelle approche pour la détection de la langue maternelle basée sur la détection des séquences discriminantes de phonèmes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00588738 |
| Date | 12 November 2008 |
| Creators | Bouselmi, Ghazi |
| Publisher | Université Henri Poincaré - Nancy I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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