Reconnaissance Automatique de la dialecte marocain en milieu réel à l'aide de PocketSphinx
Résumé
Dans ce travail, nous allons réaliser un système de la reconnaissance automatique de dialecte marocain arabe sous différents bruits additifs en utilisant l'outil open source PocketSphinx. Nous préparons un corpus de petite taille des dix salutations les plus célèbres au dialecte marocain dans les conversations téléphoniques. Ce corpus de parole enregistré par 60 locuteurs (30 hommes et 30 femmes), prennent 1800 expressions dans lesquels chaque locuteur prononce chaque expressions trois fois, les expériences se faites dans des conditions réelles (bruitées). L'extraction des caractéristiques se fait avec les coefficients cepstraux dans l'échelle des Mels (MFCC) est la modélisation acoustique basée sur la monophonie est effectuée par les modèles de Markov cachés (HMM). Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole obtiennent des performances acceptables dans des conditions sans bruit, mais les performances se dégradent considérablement en présence de bruit.