Utilisation de la transformée de Fourier et de la transformée en ondelettes pour la reconnaissance du locuteur

N. Badri

Ce travail, se veut l’utilisation de la transformée en ondelettes pour la vérification du locuteur en mode texte dépendant. Nous avons adopté deux approches dans le cadre de ce sujet : (a) La première se base sur l’utilisation de la méthode MFDWC (Mel Frequency Discrete Wavelet Coefficients) ayant un ordre de Daubechies fixe, et un autre adapté au sens de quelques critères d’entropies. (b) Dans la deuxième approche, nous avons utilisé l’algorithme de sélection de la meilleure base d’ondelettes au sens du critère d’entropie de Shannon non normalisé et nous avons proposé un algorithme de construction du meilleur arbre du locuteur. Nous avons nommé cet algorithme  MAL (Meilleur arbre du locuteur). La deuxieme approche permet de construire une librairie d’arbre admissible à partir des phrases d’entraînement. Chaque arbre admissible correspond à un locuteur. Nous avons testé les performances de reconnaissance en effectuant des expériences sur (60) locuteurs. Ces derniers sont extraits de la base de données de Yoho. Finalement, les résultats des deux méthodes seront comparés avec la méthode MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient).