Apprentissage des réseaux de neurones par algorithmes génétiques
| dc.contributor.author | Aouag, Chaima | |
| dc.contributor.author | Allik, Imene | |
| dc.contributor.author | Amiar, Lotfi | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-06T02:31:38Z | |
| dc.date.available | 2023-03-06T02:31:38Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | La reconnaissance automatique de la parole (RAP) est une technologie informatique permettant à un logiciel d'interpréter une langue naturelle humaine. Parmi les modèles les plus utilisés dans ce domaine, les réseaux de neurones (RNs), plus particulièrement, le perceptron multi-couches (PMC). Notre étude se base sur la conception d'un système de reconnaissance automatique des chiffres arabe parlés par l'approche Neuro-Génétique. Après extraction des paramètres acoustiques du signal vocal, en utilisant les coefficients MFCC (Mel-scaledFrequencyCepstral Coefficients), nous présentons après, un système hybride pour l'entraînement et la reconnaissance qui permet de rejoindre la résistance au bruit des Perceptrons Multi-Couches (PMCs) et la capacité des Algorithmes Génétiques (AGs) pour l'optimisation d'un ensemble de paramètres par une recherche globale, en vue de trouver un système de reconnaissance vocale optimal de meilleurs performances. | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/14684 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Université De Larbi Ben M’hidi Oum EL Bouaghi | ar |
| dc.subject | Intelligence artificielle | ar |
| dc.subject | Reconnaissance automatique de parole | ar |
| dc.title | Apprentissage des réseaux de neurones par algorithmes génétiques | ar |
| dc.title.alternative | application à la reconnaissance automatique de la parole | ar |
| dc.type | Thesis | ar |
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