Effet de la durée des enregistrements sur la biométrie vocale

Abstract

Dans ce mémoire de fin d’études, nous avons présenté un système de reconnaissance automatique de locuteur (RAL), basé sur le modèle GMM (Gaussian Mixture Model), et en fonction de la variabilité des courtes durées d’enregistrements de la parole. Nous cherchons à vérifier l’influence des enregistrements des voix de courtes durées sur un système (RAL), pour trois différentes méthodes d’extraction des paramètres acoustiques, ces méthodes sont MFCC, LPCC et PLP, qui donnent des coefficients les plus utilisés pour représenter le signal de parole. Les résultats des simulations réalisées donnent des performances supérieures du système (RAL) en utilisant les coefficients MFCC par rapport aux coefficients LPCC et PLP, et cela pour une variabilité en courte durée des enregistrements des locute