{"id":{"repo_id":"moncton","oai_identifier":"oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/6506"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/moncton/oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/6506","repository":{"repo_id":"moncton","name":"University de Moncton","base_url":"https://umoncton.scholaris.ca/server/oai/request"},"display":{"title":"Nouvelle technique d&apos;analyse acoustique pour la reconnaissance vocale dans les transmissions GSM bruitées","abstract":"Le concept de la reconnaissance de la parole distribuée (DSR: Distributed Speech Recognition) a été introduite par l’Institut Européen des Télécommunications dans son projet AURORA. II a mis en place une méthode normalisée d&apos;analyse acoustique (frontend) pour la reconnaissance de la parole appelée MFCC-XAFE. (Mel-Frequecy Cepstral Coefficients extended Audio Front-End). L&apos;approche présentée dans cette thèse est une alternative de la méthode actuelle ETSI DSR-XAFE. Dans notre approche nous avons ajouté, aux coefficients MFCC, les formants dans le but d&apos;augmenter la robustesse de la reconnaissance de la parole dans les milieux fortement bruités dans le cadre des télécommunications mobiles GSM. L&apos;ajout des formants est effectué grâce à un paradigme utilisant des frames multi-variables. Cependant, l&apos;utilisation d&apos;une analyse multi-variable pose un problème l&apos;assignation des poids de chaque source d&apos;information (variable). Nous avons utilisé pour ce faire, deux méthodes d&apos;optimisation des poids. La première est une méthode heuristique basée sur l&apos;expérience. La deuxième est une méthode d&apos;optimisation utilisant les algorithmes génétiques. 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