Usage de l’analyse IDS pour une meilleure compréhension de la parole dans le bruit
Auteur : Titouan Ralle
Directeur(s) de mémoire : Laurent Millot & Bernard Auriol
Son
Résumé : Dans ce mémoire nous présentons une nouvelle approche pour améliorer la compréhension de la parole dans le bruit qui s’appuie sur le principe de l’analyse IDS. Nous expliquons tout d’abord comment des découpages fréquentiels adaptés à la voix française ont été obtenus à partir de corpus oraux préalablement constitués, puis nous décrivons comment ces découpages ont été utilisés pour mener une campagne de tests perceptifs grâce à l' »IDS Speech Enhancer » (IDSSE) élaboré à cette occasion. C’est à partir des résultats de ces tests que nous obtenons les filtres à réaliser pour améliorer la compréhension de la parole dans une ambiance bruitée. Comme ces traitements sont destinés à une utilisation quotidienne nous examinons, pour finir, les ressources nécessaires au fonctionnement de ces filtres en temps réel.
Mots-clés : compréhension de la parole dans le bruit, analyse IDS, découpage fréquentiel, convolution en temps réel.
—
Abstract: In this research paper we present an alternative approach to improve speech recognition in noise based on IDS analysis. First we explain how « French-voice-adapted » frequency mappings have been obtained from spoken corpus built up beforehand, then we describe how these frenquency mappings were used to conduct a test campaign with the « IDS Speech Enhancer » (IDSSE) designed on this occasion. Using the tests results we can develop the lters improving speech recognition in a noisy environement. As these processings are designed on a daily-basis use, we examine nally the conditions to perform these processings in real time.
Keywords: speech recognition in noise, IDS analysis, frequency mapping, real-time convolution.
