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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorOULMI, Manel-
dc.date.accessioned2023-01-25T14:09:20Z-
dc.date.available2023-01-25T14:09:20Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/14136-
dc.description.abstractLa reconnaissance vocale a de nombreuses applications, notamment l'interaction homme- machine, le tri des appels téléphoniques en fonction du genre, la catégorisation des vidéos avec étiquetage, etc. Actuellement, l'apprentissage automatique est une tendance populaire qui a été largement utilisée dans divers domaines et applications, en exploitant le développement récent des technologies numériques et l'avantage des capacités de stockage des médias électroniques. Récemment, la recherche s'est concentrée sur la combinaison de techniques d'apprentissage d'ensemble afin de construire des classificateurs plus précis. Dans cette étude, nous nous concentrons sur la reconnaissance du genre par la voix en utilisant des algorithmes (Covariance, Energie, Mfcc) pris indépendamment, puis un nouvel algorithme d'ensemble sera fait pour démontrer son efficacité en termes de précision.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Akli Mohand Oulhadj - Bouiraen_US
dc.subjectalgorithme, apprentissage d’ensemble, covariance, énergie, mfcc, reconnaissance du genre.en_US
dc.titleReconnaissance et identification du genre par empreinte acoustiqueen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Mémoires Master

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