المجلة الجزائرية للعلوم
Volume 1, Numéro 2, Pages 65-73
2018-06-03
Apprentissage évolutionnaire D'une Chaîne De Markov Cachée Pour La Reconnaissance Automatique De La Parole Audiovisuelle
Auteurs : Amina Makhlouf . Tahar Bouhadada . Abdelmadjid Benmachiche . Majda Maatallah .
Résumé
La présence de bruit de fond et des conditions variables (environnement, réverbéra-tion, types de microphones) peut affecter significativement la qualité de la reconnais-sance automatique de la parole. La reconnaissance audio-visuelle propose d’améliorer les performances des systèmes de reconnaissance de la parole, spéciale-ment lorsque le canal audio est corrompu, en ajoutant de l’information provenant de la modalité visuelle, sous la forme d’images vidéo du locuteur. Dans cet article, nous présentons un système de reconnaissance de la parole combi-nant les données acoustiques et les données visuelles. Le système AVASR proposé utilise les HMM comme moteur de reconnaissance. Toutefois, en raison de méthodes Expectation-Maximisation (EM) comme l'algorithme de Baum-Welch tendent à con-verger vers l'optimum local qui est le plus proche des valeurs initiales de la procédure d'optimisation, l'estimation des paramètres de la reconnaissance nécessite une exa-mination plus attentif. Un algorithme génétique combiné avec le HMM (GA/HMM) est présenté ici pour résoudre ce problème. L'idée est de combiner un algorithme géné-tique pour explorer rapidement tout l’espace des solutions avec un algorithme de Baum-Welch pour trouver les valeurs des paramètres exactes de l'optimum. Les résultats expérimentaux montrent que le GA/HMM peut atteindre un taux plus élevé de reconnaissance avec moins de calculs par rapport à un HMM classique.
Mots clés
La reconnaissance automa-tique de la parole, fusion audiovisuelle, information visuelle, DCT, RASTA-PLP, GA-HMM, optimisation.
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