Analyse de la parole Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Chapitre IX Radar à « compression d’impulsion »
Advertisements

Approche graphique du nombre dérivé
La Cyclostationnarité Aspects théoriques et application au Diagnostic
Définitions et applications
Transformée de Hilbert
Une approche informationnelle de la restauration d’images
PRINCIPE SIMPLIFIE DE LA COMPRESSION MP3
détecteur de mélodie sujet proposé par J. Le Roux
Détecteur de mélodie sujet proposé par J. Le Roux le détecteur sera fondé sur une analyse double : dune.
Le Signal Vocal Notions sur l’audition Allure temporelle
S.S.I., ESSI1, samedi 10 avril 2004 Page 1 Comment tailler les filtres sur mesure Séance 8, nouvelle application des filtres, 1 heure Version : samedi.
(1) Laboratoires , Vallauris (06), France (2) Laboratoire , France
Espaces perceptif et acoustique de voix des services telecoms
Identification automatique des langue
Le traitement automatique de la parole Comment reproduire les processus physiologiques et cognitifs humains? Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS Laboratoire.
Reconnaissance de la parole
Codage de la parole Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS
Mesures dans le domaine fréquentiel
La transformée de Fourier en pratique
En quoi consiste la modulation d’amplitude ?
INTRODUCTION 1. Une représentation du signal où le bruit est isolé
Le traitement du signal
METHODES DE SIMULATION DE LA VITESSE DU VENT
CPMOH, Université Bordeaux 1
Approximation analytique de filtres quelconques Transformations de fréquence Les méthodes d’approximation ont conduit à l’obtention de FT normalisées opérationnelles.
Application des HMMs à la reconnaissance vocale
5. Signaux en bande passante
Chapitre 6 : Restauration d’images
LANALYSE TEMPS-FREQUENCE DUNE SERIE CHRONOLOGIQUE Des concepts mathématiques jusquau mode demploi Sylvie Roques – Laboratoire dAstrophysique Observatoire.
Analyse fréquentielle
Filtrage-Analyse Spectrale des Images
S.S.I.I., , n°7 : Construire et utiliser un banc de filtres Page 1 Construire et utiliser un banc de filtres pour analyser le spectre dun signal.
Traitement du signal TD0 : Introduction.
Le cahier de charge d'un système de RAP
Une visite guidée dans le monde des ondelettes
CLASSIFICATION DES SONS, “COMMENT CA MARCHE ?”
Notion de défaut Événement qui modifie fonctionnement procédé de sorte que performances dégradées ou objectif pas atteint Exemples Dérive de capteur Fuite.
S.S.I.I., , n°6, Créer des filtres sur mesure pour compresser S.S.I.I., , n°6, : Créer des filtres sur mesure pour compresser 1 Créer un.
Équations Différentielles
Reconnaissance Vocale
2. La série de Fourier trigonométrique et la transformée de Fourier
Quelques méthodes adaptatives de suivi/estimation de fréquences
Sylvain Daudé DEA ATIAM
Modélisation d’un radar UHF pour l’exploration de Mars
DART - Discrete Analytical Ridgelet Transform
Détection de contours automatique et application aux images réelles
DU TRAITEMENT DU SIGNAL
SoundEngine Un serveur d ’effets sonore en temps réel Juillerat Nicolas.
Traitement de la parole : Synthèse et reconnaissance
DU TRAITEMENT DU SIGNAL
Traitement d’images Prétraitements.
Reconnaissance automatique de la parole
Les différentes sortes de filtre
Application des HMMs à la reconnaissance vocale
Présentation RFIA janvier 2002
CNRS-LTCI 16 novembre 2000, Avancement SYMPATEX ENST RNRT-SYMPATEX Codage de la Parole à très bas débit. Maurice CHARBIT, Gérard CHOLLET, Niklas PAULSSON,
TNS et Analyse Spectrale
SYSTEMES NON LINEAIRES
TNS et Analyse Spectrale
Les signaux périodiques
Fusion de paramètres rythmiques et segmentaux pour l’Identification Automatique des Langues Jean-Luc Rouas1, Jérôme Farinas1, François Pellegrino2 & Régine.
Couche limite atmosphérique
DU TRAITEMENT DU SIGNAL
DU TRAITEMENT DU SIGNAL
COMPARAISON ENTRE LES ANALYSES ANGULAIRE ET TEMPORELLE DES SIGNAUX VIBRATOIRES DE MACHINES TOURNANTES. ETUDE DU CONCEPT DE CYCLOSTATIONNARITE FLOUE. Laboratoire.
Le Traitement Automatique des Langues (TAL)
ANALYSE DES SERIES CHRONOLOGIQUES METHODES ET APPLICATIONS EN HYDROLOGIE Danièle VALDES-LAO
SSII, séance n°13, bilan du cours 15 décembre 2015 Dernière séance 2015 Résumé des chapitres et notions abordées en 2015.
Du temporel au fréquentiel Transformée de Laplace Transformée de Fourier.
Transcription de la présentation:

Analyse de la parole Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS Laboratoire Dynamique Du Langage ivan@ieee.org LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Objectifs de l’analyse de parole Extraire des paramètres du signal de parole afin de : Retirer l’information non pertinente Réduire la redondance Obtenir une représentation plus compacte Atteindre un niveau d’abstraction plus élevé Définir des mesures de ressemblance simples LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE Principes Prétraitement Découpage en trames Taille des trames Décalage entre trames Fenêtrage Extraction de paramètres acoustiques LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Principe d’une analyse acoustique LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Paramètres acoustiques non spectraux Energie Fréquence fondamentale Taux de passage par zéro du signal Taux de passage par zéro de la dérivée du signal LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

L’enveloppe spectrale Les approches conventionnelles visent à extraire des caractéristiques de l’enveloppe spectrale. Analyse par banc de filtres Analyse par prédiction linéaire Coefficients cepstraux LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Analyse par banc de filtres (1) LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Analyse par banc de filtres (2) LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Analyse par banc de filtres (3) LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Analyse par prédiction linéaire (1) Modélisation de la parole sous forme d’un filtre de prédiction linéaire Filtre de prédiction linéaire e(t) s(t) LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Analyse par prédiction linéaire (2) LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

Coefficients cepstraux On applique une transformée de Fourier inverse sur le module du spectre logarithmique. Les premiers coefficients caractérisent l’enveloppe spectrale. LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

L’information dynamique On représente l’information dynamique par la dérivée première (vitesse) et la dérivée seconde (accélération) des paramètres cepstraux → paramètres deltas et deltas-deltas LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE