Bénéfices et limites des représentations en facteur de variabilité totale pour la reconnaissance du locuteur ; Benefits and limits of the total variability factor representation for speaker recognition
Titel:
Bénéfices et limites des représentations en facteur de variabilité totale pour la reconnaissance du locuteur ; Benefits and limits of the total variability factor representation for speaker recognition
Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
Le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur (RAL) recouvre l’ensembledes techniques visant à discriminer des locuteurs à partir de leurs énoncésde voix. Il se classe dans la famille des procédures d’authentification biométrique del’identité. La reconnaissance du locuteur a connu ces dernières années une avancée significativeavec un nouveau concept de représentation de l’énoncé de voix, désignésous le terme de i-vector. Ce type de représentation s’appuie sur le paradigme de modélisationpar mélange de gaussiennes et présente la particularité de se réduire numériquementà un vecteur de dimension faible, au regard des représentations précédentes,et pourtant très discriminant vis à vis du locuteur.Les travaux présentés dans cette thèse s’inscrivent dans ce nouveau contexte. Orientésautour de cette représentation, ils visent à en comprendre et évaluer les hypothèses,les points fondamentaux, le comportement et les limites.Nous avons en premier lieu conduit une analyse statistique sur cette nouvelle représentation.L’étude a porté sur l’effet et l’importance relative des différentes étapes deconstitution et d’exploitation du concept. Cette analyse a permis de mieux comprendreses caractéristiques, mais aussi de faire apparaître des défauts de la représentation quinous ont conduits à mettre en place de nouvelles transformations dans cet espace. L’objectifde ces techniques est de faire converger les données vers des modèles théoriques,à meilleur pouvoir discriminant. Nous recensons et démontrons un certain nombre depropriétés induites par ces transformations, qui justifient leur emploi. En terme de performance,ces techniques réduisent d’un ordre de grandeur de 50% les taux d’erreurdes systèmes basés sur les i-vectors et des postulats gaussiens, permettant notammentd’atteindre par la voie du cadre probabiliste gaussien les meilleurs taux de détectiondans le domaine.Une évaluation générale des composants de la méthode est ensuite détaillée dansce document. Elle met en avant l’importance de certaines étapes, ...