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Contributions à l´etude et à la reconnaissance automatique de la parole en Fongbe

LALEYE Frejus

samedi 10 décembre 2016 à 14h00

Institut de Mathématiques et de Sciences Physiques, Dangbo, Bénin


L’une des difficultés d’une langue peu dotée est l’inexistence des services liés aux technologies du traitement de l’écrit et de l’oral. Dans le cadre de cette thèse, nous avons choisi d’étudier le Fongbe, une langue nationale majoritairement parlée au Bénin (langue peu dotée, qui ne dispose pas de ressources numériques pour une tâche de reconnaissance de la parole).

La complexité tonale de l’oral et la récente convention de l’écriture du Fongbe nous ont conduit à étudier le Fongbe d’un point de vue acoustique et afin de le doter de méthodes et algorithmes pour l’élaboration d’un système de reconnaissance automatique de la parole. En plus des ressources linguistiques collectées (vocabulaires, grands corpus de texte, grands corpus de parole, dictionnaires de prononciation) pour permettre la construction des algorithmes, nous avons proposé une recette complète d’algorithmes ( incluant des algorithmes de classification et de reconnaissance de phonèmes isolés et de segmentation de la parole continue en syllabe), basés sur une étude acoustique des différents sons, pour le traitement automatique du Fongbe. Dans cette thèse, nous avons aussi proposé une méthodologie de développement de modèles acoustiques et de modèles du langage pour faciliter la reconnaissance automatique de la parole en Fongbe. Dans cette étude, il a été proposé et évalué une modélisation acoustique à base de graphèmes (vu que le Fongbe ne dispose pas encore de dictionnaire phonétique) et aussi l’impact de la prononciation tonale sur la performance d’un système RAP en Fongbe.

Enfin, les ressources écrites et orales collectées pour le Fongbe ainsi que les résultats expérimentaux obtenus pour chaque aspect de la chaîne de RAP en Fongbe valident le potentiel des méthodes et algorithmes que nous avons proposés.

Mots-clés : Fongbe, reconnaissance automatique de la parole, segmentation automatique de la parole, entropie de Rényi, modélisation acoustique graphémique, modélisation du langage, fusion de décisions, multi-classification, DBN, logique floue.