Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/14264
Titre: Mise au point d’une application de reconnaissance vocale.
Auteur(s): Boukada, Yassine
Bemmoussat, Mohammed Hamza
Mots-clés: application de reconnaissance vocale
Date de publication: 2-jui-2018
Editeur: 23-06-2019
Référence bibliographique: salle des thèses
Résumé: Passionné par les différentes techniques de reconnaissance d’une personne par l’exploitation des différentes sources d’information. Ce PFE a pour but de s’attaquer à l’utilisation de la synthèse vocale dans l’authentification et la reconnaissance d’une personne, suite au développement notable de la biométrie, à sa grande utilisation dans de nombreux domaines, et à ses nombreux aspects : empreintes digitales, empreinte rétinienne, empreinte vocale, empreinte de l’ECG, etc. Les caractéristiques de la source vocale propre à chaque individu sont généralement jugées moins discriminants mais difficiles à extraire, nous avons tous des timbres de voix différents. La voix de chaque personne dépend de caractéristiques à la fois anatomique et comportementales. Ces caractéristiques servent à créer une signature vocale qui permet d’authentifier la voix de chacun. Suite à l’évolution de la technologie les chercheurs et les développeurs sont poussés à reconsidérer certains préjugés et mieux utiliser ces informations complémentaires pour améliorer les performances du système de reconnaissance du locuteur. Notre système vocal fournit principalement les indices acoustiques et aussi la personnalité individuelle pour caractériser le locuteur et s’assurer de son identité. Le développement et la croissance planétaire des communications, implique le besoin de s'assurer de l'identité des individus. Motiver par l'importance des enjeux, les fraudeurs ne cessent d’essayer de mettre en échec les systèmes de sécurité existants. Dans ce projet donc, on s’est posé comme objectif principal la mise au point d’un système de reconnaissance vocale.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/14264
Collection(s) :Master RSD

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