Speech recognition in noisy environments: a survey
Identifieur interne : 000B32 ( PascalFrancis/Curation ); précédent : 000B31; suivant : 000B33Speech recognition in noisy environments: a survey
Auteurs : Y. Gong [France]Source :
- Speech communication [ 0167-6393 ] ; 1995.
Descripteurs français
- Pascal (Inist)
- Wicri :
- topic : Bruit.
English descriptors
- KwdEn :
Abstract
Le bruit d'environnement dégrade de façon significative les performances de la plupart des systèmes actuels de reconnaissance automatique de la parole. Cette dégradation provient principalement des différences entre les environnements d'apprentissage et d'utilisation d'un système. Ces dernières années, de nombreux travaux ont porté sur la reduction de ces différences. Une synthèse des résultats de ces recherches est présentée dans cet article, selon trois grandes catégories: les paramétrages résistant au bruit et les mesures de similarité, le débruitage de la parole, et la compensation des modèles en présence de bruit. L'article met en évidence les points essentiels en reconnaissance de parole bruitée, à savoir l'utilisation des corrélations en temps et en fréquence du signal, l'augmentation de l'importance des portions du signal ayant un rapport S/B élevé lors de la décision, la prise en compte de connaissances spécifiques à la tâche sur le signal et sur le bruit, la mise en œuvre de traitements dépendant des classes d'événements de la parole, et enfin l'utilisation des modèles auditifs
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Cette dégradation provient principalement des différences entre les environnements d'apprentissage et d'utilisation d'un système. Ces dernières années, de nombreux travaux ont porté sur la reduction de ces différences. Une synthèse des résultats de ces recherches est présentée dans cet article, selon trois grandes catégories: les paramétrages résistant au bruit et les mesures de similarité, le débruitage de la parole, et la compensation des modèles en présence de bruit. L'article met en évidence les points essentiels en reconnaissance de parole bruitée, à savoir l'utilisation des corrélations en temps et en fréquence du signal, l'augmentation de l'importance des portions du signal ayant un rapport S/B élevé lors de la décision, la prise en compte de connaissances spécifiques à la tâche sur le signal et sur le bruit, la mise en œuvre de traitements dépendant des classes d'événements de la parole, et enfin l'utilisation des modèles auditifs</div></front></TEI><inist><standard h6="B"><pA><fA01 i1="01" i2="1"><s0>0167-6393</s0></fA01><fA02 i1="01"><s0>SCOMDH</s0></fA02><fA03 i2="1"><s0>Speech commun.</s0></fA03><fA05><s2>16</s2></fA05><fA06><s2>3</s2></fA06><fA08 i1="01" i2="1" l="ENG"><s1>Speech recognition in noisy environments: a survey</s1></fA08><fA11 i1="01" i2="1"><s1>GONG (Y.)</s1></fA11><fA14 i1="01"><s1>CNRS/CRIN/INRIA-Lorraine</s1><s2>Nancy</s2><s3>FRA</s3></fA14><fA20><s1>261-291</s1></fA20><fA21><s1>1995</s1></fA21><fA23 i1="01"><s0>ENG</s0></fA23><fA24 i1="01"><s0>ger</s0></fA24><fA24 i1="02"><s0>fre</s0></fA24><fA43 i1="01"><s1>INIST</s1><s2>19642</s2><s5>354000056247300040</s5></fA43><fA44><s0>0000</s0></fA44><fA45><s0>8 p.1/2</s0></fA45><fA47 i1="01" i2="1"><s0>95-0244335</s0></fA47><fA60><s1>P</s1></fA60><fA61><s0>A</s0></fA61><fA64 i1="01" i2="1"><s0>Speech communication</s0></fA64><fA66 i1="01"><s0>NLD</s0></fA66><fC01 i1="01" l="FRE"><s0>Le bruit d'environnement dégrade de façon significative les performances de la plupart des systèmes actuels de reconnaissance automatique de la parole. Cette dégradation provient principalement des différences entre les environnements d'apprentissage et d'utilisation d'un système. Ces dernières années, de nombreux travaux ont porté sur la reduction de ces différences. Une synthèse des résultats de ces recherches est présentée dans cet article, selon trois grandes catégories: les paramétrages résistant au bruit et les mesures de similarité, le débruitage de la parole, et la compensation des modèles en présence de bruit. 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