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Parole et langue (production de la parole, perception auditive, caractéristiques de la langue française, prosodie)
 
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Kevin P. Murphy, Machine Learning: A probabilistic Perspective.
Description et analyse du signal de parole (spectrogramme, triangle vocolique, LPC, formants, pitch …)
 
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Andrew R. Webb and Keith D. Copsey, Statistical Pattern Recognition, Third Edition, Wiley.
|references=Xuedong Huang, Alex Acero and HsiaO-Wuen Hon, « Spoken Language Processing : A Guide to Theory, Algorithm and System Development », Prentice Hall
 
J. R. Deller, J. H.L. Hansen and J.G. Proakis, « Discrete-Time Processing of Speech Signals », IEEE Press
 
R. Boite, H. Bourlard, T. Dutoit, J. Hancq et H. Leich, « Traitement de la parole », Collection électricité, Presses Polytechniques et Universitaires Romandes.
 
 
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Latest revision as of 14:35, 4 February 2020

Titre

Outils mathématiques (statistiques) pour la reconnaissance des formes

Sigle

TRPA1

Enseignant

Reda Dehak

Période

S4, Ing2

Public

Majeure, RDI, SCIA

Contrôle
Durée
Optionnel

non

Module

Sciences Générales

Prérequis

Programme Classes Préparatoires

Objectifs

Etudier les méthodes probabilistes de classification et de reconnaissance de formes.

Plan
  • Décision bayésienne.* Modèle Probabiliste Simple et Apprentissage de Paramètres.* Modèle de Mélange et Algorithme EM.* Modèle de Mélange de Gaussiennes.* Chaines de Markov Cachées
Documentation
  • Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer
  • Kevin P. Murphy, Machine Learning: A probabilistic Perspective.
  • Andrew R. Webb and Keith D. Copsey, Statistical Pattern Recognition, Third Edition, Wiley.
Support
Journaux