Segmentation automatique de l’Arabe parlée en phonème à base de Deep Learning

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

La majorité des systèmes de traitement automatique et la reconnaissance de la parole nécessite une opération de segmentation. La segmentation manuelle des signaux de parole est très difficile et prend un temps énorme. Pour résoudre ce problème nous proposons dans ce travail une méthode automatique très rapide et efficace. Cette méthode est basée sur les réseaux de neurones profonds. Trois modèles, le CNN, le Sinc Net et le Constant Sinc Layer, ont été implémentés et testés sous Matlab. Ils montrent un taux de segmentation de97.98% pour les trois modèles. L’extraction des paramètres est effectué à l’aide des MFCC.. (Most automatic processing systems and speech synthesis require a segmentation operation. Manual segmentation of speech signals is very difficult and time consuming. To solve this problem we propose in this work a very fast and efficient automatic method. This method is based on deep neural networks. Three models, the CNN, the Sinc Net and the Constant Sinc Layer, have been implemented and tested in Matlab. They show a segmentation rate of 97.98% for the three models. The extraction of the parameters is done using the MFCC.)

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f4101ff7-a536-4311-9598-3253d175f1b9

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2226175_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Ahcéne Abed ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Hayet Tachouche ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Salim Benbellil","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Segmentation automatique de l’Arabe parlée en phonème à base de Deep Learning

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

طلب معظم أنظمة المعالجة الآلية وتركيب الكلام عملية تقطيع الصوت. يعد التقطيع اليدوي لإشارات الكلام أمرا صعبا للغاية ويستغرق وقتا طويلا لحل هذه المشكلة نقترح في هذا العمل طريقة آلية سريعة وفعالة للغاية. تعتمد هذه الطريقة على الشبكات العصبية العميقة. تم تنفيذ واختبار ثلاثة نماذج ، وهيCNN وSinc Net وConstant Sinc Layer فيMatlab. تظهر معدل تجزئة 79.79٪للنماذج الثلاثة. يتم استخراج المعلمات باستخدامMFCC.

كلمات الباحثين

CNN ; Sinc Net ; Constant Sinc Layer ; MFCC. Segmentation de parole ; deep learning

إشراف وإعداد

الإشراف

Ahcéne Abed

الإعداد

Hayet Tachouche , Salim Benbellil

الاقتباسات الببليوغرافية