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Rdf 5 Traitement du signal pour la reconnaissance vocale Cours Traitement du signal et reconnaissance de forme CCha? ne de Reconnaissance vocale Acquisition microphone Numérisation du signal Pré-traitement Tests et validation Classi ?cation et décision Ex

Traitement du signal pour la reconnaissance vocale Cours Traitement du signal et reconnaissance de forme CCha? ne de Reconnaissance vocale Acquisition microphone Numérisation du signal Pré-traitement Tests et validation Classi ?cation et décision Extraction de paramètres Dictionnaire CPlan Numérisation du signal Fourier Reconnaissance de la parole Conclusion CPlan Numérisation du signal Fourier Reconnaissance de la parole Conclusion CSignal Dé ?nition codage et simpli ?cation d ? un message un signal D est une fonction en général du temps s t signaux lumineux sonores etc ? ou spatial D D images A chaque instant t on associe une valeur amplitude Le traitement l ? analyse et l ? interprétation des signaux sont regroupés dans la discipline appelée traitement du signal CDi ?érents secteurs et di ?érentes branches Les signaux sont présents dans di ?érents secteurs électronique optique audiovisuels informatiques ? Quelques branches particulières qui nous intéressent - traitement d ? image déjà vu - traitement de la parole CSignaux Signaux analogiques signaux produits de manière naturelle continus capteurs ampli ?cateurs CNA traitement réalisé par circuits électroniques ou manuellement Signaux numériques signaux utilisés dans le traitement informatique discrets facilité et rapidité de traitement Ils sont arti ?ciels traitement réalisé par micro-ordinateurs DSP microprocesseurs spécialisés CProblème en reconnaissance de parole Acquisition microphone Signal analogique Traitement de la parole Signal numérique Conversion analogique ??numérique CAN CExemple Signal analogique U t signal continu représentation par une courbe Signal numérique Ut valeurs non continues représentation par un histogramme CConversion analogiquenumérique La conversion analogique- numérique se décompose en général en deux actions - l ? échantillonnage on prélève la valeur du signal à une fréquence dé ?nie - la quanti ?cation on a ?ecte une valeur numérique à chaque échantillon prélevé CQualité de la CAN La qualité du signal numérique dépend donc - Taux d ? échantillonnage ou fréquence d ? échantillonnage plus la fréquence est grande plus la qualité du signal numérique est bonne - le nombre de bits sur lequel on code les valeurs phase de quanti ?cation CEchantillonnage Qui dit échantillonnage dit perte d ? information Si fréquence très faible espace très grand entre deux données grosse perte d ? informations Si fréquence trop grande information stockée inutile gaspillage de l ? espace de stockage Fréquence d ? échantillonnage fréquence à laquelle les données sont enregistrées ou capturées Hz nombre de valeurs par seconde CThéorème de Shannon ?? fréquence de Nyquist Pour pouvoir échantillonner un signal il faut ?xer une fréquence d ? échantillonnage au moins égal au double de la fréquence du signal fréquence limite fréquence de Nyquist théorème de Shannon Signal sinuso? dal fréquence du signal pas de problème CExemple signal sinuso? dal T Signal analogique f Hz échantillonnage à Hz f cas parfait si on part du maximum Sous échantillonnage à Hz CSignal périodique non sinuso? dal On applique le théorème de shannon mais quelle fréquence choisir Signal peut être décomposé en signaux sinuso? daux dont la fréquence est le multiple d ? une fréquence fondamentale largeur de bande Fréquence de