Reconnaissance Automatique de la Parole Appliquée à Sur Quelques Mots Arabes à Consonnes Pharyngales

Abstract

La Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) est affectée par les nombreuses Variabilités présentes dans le signal de parole. En dépit de l’utilisation de techniques sophistiquées, un système de RAP seul n’est généralement pas en mesure de prendre en compte l’ensemble de ces variabilités. Nous proposons l’utilisation de diverses sources d’information acoustique pour augmenter la robustesse des systèmes de reconnaissance. Notre objectif est le développement et le test d’une méthode RAP (Reconnaissance Automatique de La Parole) particulièrement de la langue arabe en prenant en compte le phénomène des consonnes pharyngales. Le système global est représenté par les RNA (Réseau de Neurone Artificiel) et plus particulièrement les MLP (Multi Layer Perceptrons) pour reconnaissance automatique de la parole. Les résultats montrent un taux de reconnaissance important et variant et ceci d’une façon générale selon plusieurs paramètres de l’algorithme d'apprentissage et selon les scenarios de reconnaissance préposés dans ce modeste travail.