Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole sont de plus en plus répandus et utilisés dans des conditions acoustiques très variées, par des locuteurs très différents. De ce fait, ces systèmes, généralement conçus en laboratoire, doivent être robustes afin de garder des performances optimales en situation réelle. Les travaux que nous avons effectués sont partis de l'idée que si les systèmes de reconnaissance étaient capables de s'auto-modifier dans le temps, afin de s'adapter aux changements de leurs environnements acoustiques, ils pourraient être beaucoup plus robustes. En effet, les organismes vivants ont montré à la fois des capacités à sélectionner les informations utiles et à modifier leur traitement en vue de survivre dans leur environnement. Dans un premier temps, nous avons cherché à adapter le système de reconnaissance lui-même aux différents environnements. Nous avons étudié les capacités du système à s'adapter aux changements de conditions acoustiques, à l'aide d'une approche locale (par rétro-propagation du gradient) et d'une approche globale (par algorithmes évolutionnaires), en vue de trouver un système optimal. Dans un second temps, nous nous sommes placée dans le cadre du traitement des données en entrée du système. Partant d'une base de projection issue d'une analyse en composantes principales, nous avons cherché à trouver à l'aide des algorithmes évolutionnaires une base de projection adaptée à chaque environnement rencontré et permettant de retrouver les conditions acoustiques connues du système. Nous avons mis en place une plate-forme de simulation permettant de faire évoluer des populations de systèmes de reconnaissance. Les résultats obtenus montrent qu'en moyenne l'hybridation des algorithmes évolutionnaires et des techniques de reconnaissance classiques améliore sensiblement, et de manière stable, les performances du système de reconnaissance, et ceci dans les deux types d'hybridation que nous avons testés.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00004850 |
| Date | 28 October 1999 |
| Creators | Spalanzani, Anne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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