Reconnaissance de locuteurs par localisation dans un espace de locuteurs de référence
Cette thèse s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéresso...
| Main Author: | |
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| Language: | FRE |
| Published: |
Télécom ParisTech
2003
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| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005757 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/04/67/01/PDF/tel-00005757.pdf |
| Summary: | Cette thèse s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéressons à la reconnaissance de locuteur en mode indépendant du texte et dans le cas où nous disposons de très peu de données d'apprentissage. Nous nous intéressons plus particulièrement à la modélisation et à la représentation des locuteurs. Il s'agit d'estimer avec très peu de données un modèle suffisamment robuste du locuteur pour permettre la reconnaissance du locuteur. La modélisation par un mélange de gaussiennes (GMM), en mode indépendant du texte, fournit des bonnes performances et constitue l'état de l'art en la matière. Malheureusement, cette modélisation est peu robuste dans le cas où on ne dispose que de quelques secondes de parole pour apprendre le modèle du locuteur. Pour tenter de remédier à ce problème, une perspective intéressante de modélisation consiste à représenter un nouveau locuteur, non plus de façon absolue, mais relativement à un ensemble de modèles de locuteurs bien appris. Chaque locuteur est représenté par sa localisation dans un espace de locuteurs de référence. C'est cette perspective que nous avons explorée dans cette thèse. Au cours de ce travail, nous avons recherché le meilleur espace de représentation et la meilleure localisation dans cet espace. Nous avons utilisé le regroupement hiérarchique et la sélection d'un sous-ensemble pour construire cet espace. Les locuteurs sont ensuite localisés par la technique des modèles d'ancrage. Il s'agit de calculer un score de vraisemblance par rapport à chaque locuteur de référence. Ainsi, la proximité entre les locuteurs est évaluée par l'application des distances entre leurs vecteurs de coordonnées.<br />Nous avons proposé ensuite une nouvelle représentation des locuteurs basée sur une distribution de distances. L'idée est de modéliser un locuteur par une distribution sur les distances mesurées dans l'espace des modèles d'ancrage. Cela permet d'appliquer une mesure statistique entre l'occurrence de test et les modèles des locuteurs à reconnaître (au lieu d'une mesure géométrique).<br />Ainsi, si nous avons approfondi la modélisation d'un locuteur par sa position dans un espace de locuteurs de référence, nous avons également étudié comment cette position pouvait permettre une meilleure estimation du modèle GMM du locuteur, par exemple en fusionnant les modèles de ses plus proches voisins. Finalement, en complément à la modélisation GMM-UBM, nous avons étudié des algorithmes de fusion de décisions avec les différentes approches proposées. |
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