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Sylvain Daud 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 LinarsContexteTraitement 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 paroleProblmatiqueApprentissage 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 modleMthode : des donnes au modleConstruction du modleMMGMMC...Diminution du nombre dtatsInfo dynamique dans les MMC ?transitions :squentialit, dureregroupement dtats :synchronie : vraie distribution dun caractre acoustiqueStratgies de regroupementSimilarit des entres-sorties : squentialit, synchronie des chemins paralllesEloignement des entres-sorties : bifurcations, asynchronie des chemins paralllesInformation mutuelle : synchronieTransitions mutuelles : linaire, squentialitLes rsultatsConclusionMeilleurs modles :squentialit ou synchronie portes par le modlerestimation des transitionsGain en complexitMeilleure modlisation de linformation dynamiquePerspectivesAmliorationsConcilier synchronie et squentialitModles de dureEstimation de la qualitApplication musicaleDes questions ? (1)DEAMeilleurcheminTrame 1Trame 2Trames 3, 4, 5Trames 6, 7Trame 8Trame 9Vraisemblancestrame/tatVraisemblancedu MMCInformation mutuelle :Des questions ? (2)

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