Une méthode pour la classification de signal de parole sur la caractéristique de nasalisation

Pierre-Sylvain Luquet
2005 Traitement Automatique des Langues Naturelles & Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues  
Nous exposons ici une méthode permettant d'étudier la nature d'un signal de parole dans le temps. Plus précisément, nous nous intéressons à la caractéristique de nasalisation du signal. Ainsi nous cherchons à savoir si à un instant t le signal est nasalisé ou oralisé. Nous procédons par classification à l'aide d'un réseau de neurones type perceptron multi-couches, après une phase d'apprentissage supervisée. La classification, après segmentation du signal en fenêtres, nous permet d'associer à
more » ... que fenêtre de signal une étiquette renseignant sur la nature du signal. In this paper we expose a method that allows the study of the phonetic features of a speech signal through time. More specifically, we focus on the nasal features of the signal. We try to consider the signal as [+nasal] or [-nasal] at any given time. We proceed with a classifier system based on a multilayer perceptron neural net. The classifier is trained on a hand tagged corpus. The signal is tokenized into 30ms hamming windows. The classification process lets us tag each window with information concerning the properties of its content.
dblp:conf/taln/Luquet05 fatcat:4bticuhiv5btpeyswxw2o73tg4