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− | |objectives= |
+ | |objectives=Etudier les méthodes probabilistes de classification et de reconnaissance de formes. |
+ | |content=* Décision bayésienne.* Modèle Probabiliste Simple et Apprentissage de Paramètres.* Modèle de Mélange et Algorithme EM.* Modèle de Mélange de Gaussiennes.* Chaines de Markov Cachées |
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− | |content=Étude générales des propriétés du signal de parole. |
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+ | |references=Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer |
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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. |
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− | 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. |
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− | |references=Xuedong Huang, Alex Acero and HsiaO-Wuen Hon, « Spoken Language Processing : A Guide to Theory, Algorithm and System Development », Prentice Hall |
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− | J. R. Deller, J. H.L. Hansen and J.G. Proakis, « Discrete-Time Processing of Speech Signals », IEEE Press |
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− | 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 |
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Sigle |
TRPA1 |
Enseignant | |
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 |
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Documentation |
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Support | |
Journaux |