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Sylvain Daudé DEA ATIAM Modèle statistique de la voix à structure optimisée pour la caractérisation des phénomènes dynamiques Stage réalisé au LIA sous.

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Présentation au sujet: "Sylvain Daudé DEA ATIAM Modèle statistique de la voix à structure optimisée pour la caractérisation des phénomènes dynamiques Stage réalisé au LIA sous."— Transcription de la présentation:

1 Sylvain Daudé DEA ATIAM Modèle statistique de la voix à structure optimisée pour la caractérisation des phénomènes dynamiques Stage réalisé au LIA sous la direction de MM. Bonastre et Linarès

2 Contexte Traitement automatique de la parole Modélisation statistique de la parole –MMG en R.A.L. –MMC en R.A.P Dynamique de la parole –durée, séquentialité, synchronie –variations spectrales –importance dans le signal de parole

3 Problématique Apprentissage du modèle –MMG : peu d'information dynamique –MMC : de l'information dynamique dans les transitions, mais… peu prise en compte lors de l'apprentissage modèles de durée infructueux Objectif : prendre en compte les infos dynamiques dans le modèle

4 Méthode : des données au modèle Caractères statistiques + infos dynamiques Analyse Modèle Correspondance Données + dinfos Interprétation ?

5 Construction du modèle MMG MMC... Diminution du nombre détats

6 Info dynamique dans les MMC ? transitions : séquentialité, durée regroupement détats : synchronie : « vraie » distribution dun caractère acoustique Vrais. t Etat 1 t Etat 2 Etat 1+2 « vraie » distribution

7 Stratégies de regroupement Similarité des entrées-sorties : séquentialité, synchronie des chemins parallèles Eloignement des entrées-sorties : bifurcations, asynchronie des chemins parallèles Information mutuelle : synchronie Transitions mutuelles : linéaire, séquentialité

8 Les résultats Nombre d'états du modèle -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 Ecart p/r au hasard (logV) Transitions mutuelles Proximité de profils Eloignement de profils Information mutuelle

9 Conclusion Meilleurs modèles : –séquentialité ou synchronie portées par le modèle –réestimation des transitions Gain en complexité Meilleure modélisation de linformation dynamique

10 Perspectives Améliorations –Concilier synchronie et séquentialité –Modèles de durée Estimation de la qualité Application musicale

11 Des questions ? (1) D EA Meilleur chemin Trame1 2Trames3, 4, 5 Trames6, 7 Trame8 9 Vraisemblances trame/état Vraisemblance du MMC Information mutuelle : ),( )()( ),( log),(),( ba ji ij bpap bap bapjiI

12 Des questions ? (2) t Vrais. Etat 1 t Vrais. Etat 2 Etat 1+2 « vraie » distribution


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