Filtrage lexical en RAP en deux passes

Sujet de thèse de Bruno JACOB

Ce système se décompose en deux modules principaux :

- LE MODULE DE PRE-TRAITEMENT ACOUSTIQUE basé sur une méthode de segmentation statistique du signal développée par R. Andre-Obrecht.

- LE MODULE DE RECONNAISSANCE EN DEUX PASSES qui repose sur la description de chaque entrée du lexique en deux représentations :

• la représentation en classes majeures : elles sont utilisées pour modéliser le lexique en une réunion de sous-dictionnaires. La première passe du module de reconnaissance sélectionnera un seul sous-dictionnaire.



• la représentation en pseudo-diphones , unités plus fines que les classes majeures qui seront les unités de base d'un MMC temporaire construit automatiquement, modélisant le sous-dictionnaire. La deuxième passe sélectionnera dans ce MMC le meilleur chemin qui référera le meilleur mot candidat.

Schéma général du système de reconnaissance

PRESENTATION DU SYSTEME DE RECONNAISSANCE :

Modélisation du vocabulaire :

Un Modele de Markov Caché principal, dont les unites de base sont les Classes Majeures, est defini a partir des mots du lexique. La création de ce MMC ne s'effectue qu'une seule fois à l'initialisation du système. Ses mises à jours doivent s'effectuer en parallèle avec celles du lexique BDLEX.

Reconnaissance d'un mot inconnu :

En procedant a l'alignement des observations par l'algorithme de Viterbi sur le MMC principal, on obtient un meilleur chemin désignant un sous-dictionnaire.

Les mots de ce sous-dictionnaire sont modelises en un MMC temporaire , dont les unités de base sont des pseudo-diphones. Un nouvel alignement des observations sur ce MMC donne le meilleur chemin correspondant au mot reconnu.

Pour plus de détails, on peut se référer au Chapitre III_A du document de thèse

Avril 1996.