Modélisation Prosodique pour l’Identification Automatique du Locuteur

Abstract— In this paper, we describe the use of prosodic features for speaker identification in real environment (noisy). Features based on pitch and energy of the speech are combined with standard acoustic parameters to make the acoustic models more robust to the variability in the speech signal under real-life conditions. Thus, two systems of Automatic Speaker Identification (ASI) in independent mode of text have been implemented. The first one is based on Hidden Markov Models (HMM) and the second uses the Support Vector Machines (SVM).

L’identification des personnes sur la base de leur voix est une technique biométrique prometteuse. Un système d’Identification Automatique du Locuteur (IAL) a pour but de déterminer l’identité d’une personne à partir d’un échantillon de parole [1].

Modélisation Prosodique pour l’Identification Automatique du Locuteur


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1 réponse

  1. phona dit :

    Salut
    c’est intéressant, merci bien

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