Analyse de la parole Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS

Présentation au sujet: "Analyse de la parole Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS"— Transcription de la présentation:

1 Analyse de la parole Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRS
Laboratoire Dynamique Du Langage LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

2 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

3 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

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

5 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

6 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

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

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

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

10 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

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

12 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

13 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