Sylvain Daudé DEA ATIAM

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    07-Jan-2016

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Modle statistique de la voix structure optimise pour la caractrisation des phnomnes dynamiques. Sylvain Daud DEA ATIAM. Stage ralis au LIA sous la direction de MM. Bonastre et Linars. Contexte. Traitement automatique de la parole Modlisation statistique de la parole - PowerPoint PPT Presentation

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  • Modle statistique de la voix structure optimise pour la caractrisationdes phnomnes dynamiquesSylvain DaudDEA ATIAMStage ralis au LIA sous la directionde MM. Bonastre et Linars

  • ContexteTraitement automatique de la paroleModlisation statistique de la paroleMMG en R.A.L.MMC en R.A.PDynamique de la paroledure, squentialit, synchronievariations spectralesimportance dans le signal de parole

  • ProblmatiqueApprentissage du modleMMG : peu d'information dynamiqueMMC : de l'information dynamique dans les transitions, mais peu prise en compte lors de l'apprentissagemodles de dure infructueuxObjectif : prendre en compte les infos dynamiques dans le modle

  • Mthode : des donnes au modle

  • Construction du modleMMGMMC...Diminution du nombre dtats

  • Info dynamique dans les MMC ?transitions :squentialit, dureregroupement dtats :synchronie : vraie distribution dun caractre acoustique

  • Stratgies de regroupementSimilarit des entres-sorties : squentialit, synchronie des chemins parallles

    Eloignement des entres-sorties : bifurcations, asynchronie des chemins paralllesInformation mutuelle : synchronieTransitions mutuelles : linaire, squentialit

  • Les rsultats

  • ConclusionMeilleurs modles :squentialit ou synchronie portes par le modlerestimation des transitionsGain en complexitMeilleure modlisation de linformation dynamique

  • PerspectivesAmliorationsConcilier synchronie et squentialitModles de dureEstimation de la qualitApplication musicale

  • Des questions ? (1)DEAMeilleurcheminTrame 1Trame 2Trames 3, 4, 5Trames 6, 7Trame 8Trame 9Vraisemblancestrame/tatVraisemblancedu MMCInformation mutuelle :

  • Des questions ? (2)

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