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Reconnaissance vocal : oui et non

  • 19 réponses
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  • 685 vues
  • 1 follower
Reconnaissance vocal : oui et non#1
Salut les ami(e)s,

alors voila, dans le cadre d'une uv de traitement de signal, je dois faire sous matlab un programme me permettant de reconnaitre un oui d'un non... et je me demandais si quelqu'un avait déjà réalisé un travail similaire.
Voila c'est à peu pres tout.

merci

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#2
J'ai pas fait ça, mais on devait faire un programme de compression de la voix et reconstruction par différentes méthodes propres à la voix.
Ce que tu peux fare, c'est une identification des formants - puisqu'ils sont très distincts -, ou une modélisation par tranche de 20ms - AR, coeffs cepstraux, ... - et ensuite regarder si ta phrase est plus proche d'un groupe de point ou d'un autre - là, les buages de points ne doivent pas être mis sur les coeffisicents de l'AR, par exemple, mais sur les racines de ce polynôme, qui sont plus pertinents -

http://blog.audio-tk.com/

Audio Toolkit: http://www.audio-tk.com/

#3
Ok ok, je vais pas te dire que j'ai tout capté mais bon, je pense qu'avec mon binome on va parvenir a comprendre ton explication ;)
les coef cepstraux, le prof nous en a parlé vite fait, a priori faudrait passer par là :bravo: enfin je veux dire :???: parce que bon hein...

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#4
En fait, l'avantage des coeffs cepstraux, c'est qu'ils "séparent" le signal initial du filtre par lequel il passe, et le système vocal est bien un filtre avec presque une sinusoïde à l'entrée. Donc en s'affranchissant de la sinusoïde, on peut retrouver le filtre - enfin presque le filtre -

Hors sujet : C'est quoi comme école ?

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Audio Toolkit: http://www.audio-tk.com/

#5

Hors sujet : UTC

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#6
Moi j'avais fait de la reconnaissance vocale avec des réseaux de neurones. (en lisp)
ca marchait pas mal...
mais c'était y'a 10 ans et je me rappelle plus de rien :diable:
#7

Hors sujet : DTC

#8
N6 > :bave:

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#9
J'obterais pour des methodes de classifications

- pre-traitement des données (ACP par exemple pour ne garder que l'information pertinente...apres a toi de voir sur quel espace tu travailles)
- Classif par réseaux de neurone MLP
Je pense que te créer ta base d'apprentissage ne sera pas le plus difficile (mais bon ca va etre chiand)...apres le MLP va permettre de te tracer la region de separation entre deux classes...

Site personnel: https://www.enib.fr/~choqueuse/

#10
Pouvez-vous m'en dire un peu plus sur la technique dite "du réseau de neurones" ? :humm:

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#11
Il faut bien comprendre la théorie derrière aussi...
A partir du pré-traitement, tu obtiens des données caractéristiques. Après, tu entraînes un réseau de neurones pour qu'il donne en sortie 0 ou 1 selon l'entrée que tu lui aura fournie - les données caractérstiques -
Sinon, un réseau bayesien ? - non, je rigole -

http://blog.audio-tk.com/

Audio Toolkit: http://www.audio-tk.com/

#12
Hohoho (pas compris)
merci pour ces precisions

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#13
Un réseau de neurones, tu l'entraînes pour qu'il te donne une réponse selon des entrées définies.

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#14
AirOne si t'es ptient, je dois rediger un truc sur le fonctionnement des reseaux de neurones et sur leur application pour la classif...ca sera bouclé d'ici une semaine...

Sur l'ensemble de données de depart, le réseaux peut te creer des regions deseparations entre donnée arbitrairement complexe....

Donc tu as un ensemble de données dans un espace, et en formant le réseaux deneurone sur un ensemble de données en lui disant : la je sais que ce truc c'est un oui et que tel truc c'est un non, le réseaux va progressivement regler la frontiere de separation entre les données correspondant a un oui et a un non...

Apres l'apprentissage tu peux mettre en entree un son dont tu ne connait pas si c'est un oui ou un non, et le réseau te le dira

Site personnel: https://www.enib.fr/~choqueuse/

#15
Ok choc, j'attends ton truc avec impatience alors :oo:

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#16
Entre UT on peux bien s'entraider :bravo:

Site personnel: https://www.enib.fr/~choqueuse/

#17
:bise:

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#18
En tout cas vas la en attendant :clin:

http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-345Automatic-Speech-RecognitionSpring2003/LectureNotes/index.htm

Site personnel: https://www.enib.fr/~choqueuse/

#19
Tiens :clin:

http://fr.briefcase.yahoo.com/
compte : reaktor_af
mot de passe : cdelabombe

repertoire choc, fichier MLP

J'ai realisé une doc rapdide sur les MLP pour la classif (je dois redigé un petit truc)...
J'ai pas totallement terminé : Des suggestions, des commentaires, Est-ce clair :?:

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#20
Mail choc

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