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            <abstract xml:lang="en">
              <p>Speaker identification consists of attributing an identity to a speaker of autterance. This identity will correspond to the speaker of a reference setwho is closest to the unknown speaker with respect to a given similaritymeasure. The text-independent mode means that there is no constraint onthe text content of the utterance.In this thesis, we develop a set of similarity measures based on multivariateGaussian modeling of parameter vectors obtained by spectral analysis.These measures essentially use the covariance matrices of the parametervectors. A symmetrization of these measures is also proposed. All thesemeasures, with all their different forms, are systematically tested on theTIMIT and NTIMIT databases.Once these reference measures are defined, we try to take into considerationthe dynamics of the sequences of the parameter vectors. For this purpose,auto-regressive vector models are studied in the framework of speaker identification.Different ways of combining the prediction residual errors obtainedby these models are systematically tested, and compared with the previousreference measures. We also propose an experimental protocol to measurethe efficiency of AR-vector models in speaker identification after the destructionof the temporal structure of parameter vectors.We then establish a more general formalism for the filtering of the sequencesof parameter vectors, that we call vector filtering of spectral trajectories.This formalism includes a lot of classical approaches in speech processing,like for instance AR-vector models, Delta and Delta-Delta parameters, RASTAparameters, cosine transform of spectral trajectories,... The main advantageof this vector filtering is the possibility of filtering simultaneously in boththe temporal and frequency domains.Finally, a new filtering method is presented, which is a special case of theprevious formalism. This filtering is based on a time-frequency principalcomponent analysis of utterances recorded from many speakers.In conclusion, it appears that the vector filtering of spectral trajectories isvery promising, because it allows us to take into account a temporal evolutionof the parameter vectors, and, at the same time, to filter these vectorsin the frequency domain. It is also a way of unifying many differentapproaches. Moreover, this thesis suggests new approaches for representingspeech signals, particularly in the framework of speech and speaker recognition.Finally, this type of filtering can be applied to other signal families.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>L'identification du locuteur consiste à attribuer une identité au locuteurd'un énoncé. Cette identité sera celle du locuteur d'une base de référencequi est le plus proche de ce locuteur inconnu, au sens d'une mesure desimilarité donnée. Le mode indépendant du texte signifie qu'il n'y a aucunecontrainte sur le contenu des phrases prononcées.Au cours de cette thèse, nous développons un ensemble de mesures desimilarité reposant sur une modélisation statistique Gaussienne de vecteursde paramètres obtenus à l'issue d'une analyse spectrale. Ces mesuresreposent essentiellement sur les matrices de covariance de ces vecteurs deparamètres. Une symétrisation de ces mesures est également proposée.Toutes ces mesures, sous leurs différentes formes, sont systématiquementtestées sur les bases TIMIT et NTIMIT.Une fois ces mesures de référence établies, nous tentons de prendre en compteles aspects dynamiques des séquences de vecteurs de paramètres. Cecinous conduit à étudier les modèles auto-régressifs vectoriels dans le cadrede l'identification du locuteur. Nous testons systématiquement différentesfaçons de combiner les erreurs résiduelles de prédiction obtenues à l'aide deces modèles, et comparons les résultats aux mesures de référence précédentes.Nous mettons en œuvre également un protocole expérimental qui permet demesurer l'efficacité des modèles AR-vectoriels en identification du locuteuraprès avoir détruit la structure temporelle des vecteurs de paramètres.Nous établissons alors un formalisme beaucoup plus général pour le filtragedes séquences de vecteurs de paramètres, que nous appelons filtragevectoriel de trajectoires spectrales. Ce formalisme englobe un grand nombred'approches classiques en traitement de la parole, parmi lesquelles ontrouve les modèles AR-vectoriels, l'analyse cepstrale, les paramètres Delta etDelta Delta, la paramétrisation RASTA, la transformée en cosinus de trajectoiresspectrales, ... L'avantage de ce type de filtrage est qu'il opère simultanémentdans les dimensions temporelle et fréquentielle.Nous présentons finalement un autre filtrage particulier, qui entre dansle cadre du formalisme précédent. Ce filtrage repose sur une analyse encomposantes principales temps-fréquence de parole multi-locuteur.En conclusion, il apparaît que le filtrage vectoriel de trajectoires spectralesest très prometteur, puisqu'il permet de prendre en compte une évolutiontemporelle des vecteurs de paramètres, tout en filtrant ces mêmes vecteursdans la dimension fréquentielle. Il permet aussi d'unifier de nombreusesapproches différentes. En outre, ce travail suggère de nouvelles approches auniveau de la représentation du signal de parole, et plus particulièrement dansle cadre de la reconnaissance de la parole et du locuteur. Ce type de filtragepeut enfin s'appliquer à d'autres familles de signaux.</p>
            </abstract>
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