Une méthode pour la classification de signal de parole sur la caractéristique de nasalisation
Pierre-Sylvain Luquet
Résumé : Nous exposons ici une méthode permettant d’étudier la nature d’un signal de parole dans le temps. Plus précisément, nous nous intéressons à la caractéristique de nasalisation du signal. Ainsi nous cherchons à savoir si à un instant t le signal est nasalisé ou oralisé. Nous procédons par classification à l’aide d’un réseau de neurones type perceptron multi-couches, après une phase d’apprentissage supervisée. La classification, après segmentation du signal en fenêtres, nous permet d’associer à chaque fenêtre de signal une étiquette renseignant sur la nature du signal.
Abstract : In this paper we expose a method that allows the study of the phonetic features of a speech signal through time. More specifically, we focus on the nasal features of the signal. We try to consider the signal as [+nasal] or [-nasal] at any given time.We proceed with a classifier system based on a multilayer perceptron neural net. The classifier is trained on a hand tagged corpus. The signal is tokenized into 30ms hamming windows. The classification process lets us tag each window with information concerning the properties of its content.
Mots clés : Phonologie, phonétique, classifieur, réseaux de neurones
Keywords : Phonology, phonetic, classifier, neural nets