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1 Présenter par : Mounir GRARI RAPPORT DE PROJET SOUS HTK Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés.

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1 1 Présenter par : Mounir GRARI RAPPORT DE PROJET SOUS HTK Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

2 2 Plan –Introduction –Construction de la base de données Construction de modèle de langage Acquisition des fichiers sons Étiquetage des fichiers sons Représentation acoustique du signal –Description des modèles Modèles de Markov Fichiers gabarits –Apprentissage Apprentissage avec lalgorithme Vitervi (HInit) Apprentissage avec lalgorithme de Baum Welch (HRest) Ré estimation avec lalgorithme de Baum Welch de tous les models a la fois (HERest) –Reconnaissance HVite et Hresults –Etude dautres possibilités; vocabulaire restreint, vocabulaire plus complexe, analyse par mots et analyse par phonème –Etude du cas multi locuteur –Synthèse des résultats trouvés –Conclusion Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

3 3 Introduction : Le but est de construire un système de reconnaissance de mots isolés et ensuite de phrase qui suive une certaine syntaxe de plusieurs mots et de le valider sous l'environnement HTK (Hidden Markov Model Toolkit)HTK (Hidden Markov Model Toolkit) Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

4 4 modèle de langage Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés DébutFin نادي على Pause محمد أمين Pause كلم Pause ركب Pause إهتف لي Pause صفر واحد إثنان عشرة تسعون عشرون و

5 5 Acquisition des fichiers sons : Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

6 6 Étiquetage des fichiers sons : La santaxe de la Commande HSlab: HSlab –F WAVE –L labels/ihtif.lab Signal/ihtif.wav Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

7 7 Étiquetage des fichiers sons : Le résultat de cette phase est une base de données des étiquettes des différents fichiers sons. (Les étiquettes sont dans le dossier labels) Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés HSlab Les fichiers sons (.wav) Les étiquettes (.lab) Enregistrement et étiquetage des fichiers sons

8 8 Représentation acoustique du signal : Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés Hcopy Les fichiers sons (.wav) (hcopyliste.conf) Ihtif.wav Kallime.wav Amine.wav Les Fichiers MFCC ihtif.mfcc kallime.mfcc mohammed.mfcc etc Représentation acoustique du signal Fichier de configuration parametrisation.conf SOURCEFORMAT=WAVE TARGETKIND=MFCC_E_D WINDOWSSIZE= TARGETRATE= NUMCEPS=8 # nb de coeff MFCC USEHAMMING=T PREEMCOEF=0.97 NUMCHANS=26 CEPLIFTER=22 hcopyliste.conf signal/ihtif.wav mfcc/ihtif.mfcc signal/kallime.wav mfcc/kallime.mfcc signal/ala.wav mfcc/ala.mfcc signal/mohamed.wav mfcc/mohamed.mfcc.

9 9 Représentation acoustique du signal : Le nombre de coefficients MFCC utilisé est 8 + lenergie + les dérivés (donc 18) Le résultat de cette phase est un ensemble de fichiers.mfcc dans le dossier mfcc contenant les coefficients. Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

10 10 Description des modèles : Pour chaque entité lexicale, on définira le modèle associé. Pour cela, on donnera la topologie de chaque modèle, le nombre d'états et les probabilités de transition entre les états. Exemple du model en phonétique représentant le mot du vocabulaire ihtif Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés sil ih tif sil

11 11 Description des modèles : Fichiers gabarits : A chaque entité lexical (mot du vocabulaire) on va crée un fichier Gabarit (model) représentant lentité lexical dans la pratique. Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés Exemple : fichier gabarits/ihtif

12 12 Introduction : Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

13 13 Introduction : Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

14 14 Introduction : Reconnaissance de mots isolés Et Reconnaissance de mots connectés

15 15 Merci


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