Identification du locuteur en utilisant les réseaux de neurones.
| dc.contributor.author | MERAZI, Faiza | |
| dc.contributor.author | BOUCHERIT, Fethia | |
| dc.contributor.author | KECHIDI, Ziane | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-15T11:55:21Z | |
| dc.date.available | 2022-05-15T11:55:21Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | La parole est la forme la plus simple de communication et d'interaction humaine alors que son traitement est l'un des domaines les plus prometteurs du traitement du signal.La technologie d'identification du locuteur a permis à diverses applications émergentes pour identifier la voix humaine. L'objectif principal de l'identification du locuteur est de développer des techniques et des systèmes de classification du locuteur. Ce mémoire traite l'identification de la parole d'entrée à l'aide de réseaux neuronaux artificiels, en fait cela se fait par le prétraitement du signal, l'extraction des caractéristiques, la classification des réseaux neuronaux artificiels et l'analyse des performances. Les caractéristiques extraites sont la hauteur de la voix et les Coefficients Cepstraux de Fréquence Mel (CCFM) qui sont les caractéristiques les plus couramment utilisées dans les systèmes d'identification du locuteur et qui ont modélisé la voix du locuteur plus étroitement que toute autre technique. | fr |
| dc.identifier.citation | Automatique et Syetèmes | fr |
| dc.identifier.govdoc | M120213 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/2389 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 4743; | |
| dc.subject | a parole | fr |
| dc.subject | l'extraction de caractéristiqueset les Coefficients Cepstraux de Fréquence Mel (CCFM) | fr |
| dc.subject | la voix humaine | fr |
| dc.subject | identification du locuteur | fr |
| dc.subject | traitement de signal | fr |
| dc.subject | réseaux neuronaux artificiels | fr |
| dc.title | Identification du locuteur en utilisant les réseaux de neurones. | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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