Paroles et technologies vocales

Pages: 19 (4740 mots) Publié le: 29 juillet 2013
1. Parole et technologies vocales

- Introduction au traitement numérique du signal - Du signal de parole aux technologies vocales - Modélisation stochastique d'objets sonores (parole et sons)
1

Introduction au traitement numérique du signal

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Bibliographie
Cours ENSIMAG de Jim Crowley
– http://www-prima.imag.fr/Prima/Homepages/jlc/Courses/Courses.html

DSP First, A MultimediaApproach, J.H. McClellan, R. W. Schafer, M.A. Yoder Traitement numérique des signaux, M. Kunt, Presses Polytechniques Romandes Théorie et traitement des signaux, F. De Coulon, Editions de l ’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
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Pourquoi du Traitement du Signal ?
Aspect Multimédia, savoir manipuler / traiter :
– sons – images – vidéos

Aspect Réseau, savoir transmettre :
– de l’information audio, vidéo ou autre – nécessité du codage / décodage de l ’information

Ex. :
– transmission de parole via Internet (VoIP) – transmission de données via le réseau GSM
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Quelques définitions
Signal : représentation physique de l ’information ; Bruit : tout phénomène perturbateur gênant l ’interprétation d ’un signal Traitement du signal : théorie permettant d ’effectuer unedescription (une modélisation) et une analyse des signaux et des systèmes porteurs d ’information
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Exemple de Signaux
D ’un point de vue analytique, le signal est une fonction d ’une variable réelle (en général le temps t) Signal audio : x(t) Signal video N&B : p(x,y,t) Signal video couleur : p(c,x,y,t)
– composante couleur c={r,v,b}

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Représentation analogique et numérique

7 Traitement numérique
Avantages : les moyens informatiques actuels permettent le traitement des signaux sous forme numérique (traitements plus rapides) Problème : le passage en numérique conduit à une perte d ’information Nécessité :
– Convertisseurs analogique-numérique (A/N) – Convertisseurs numérique-analogique (N/A)
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Conversion analogiquenumérique
Etape d ’échantillonnage puis dequantification
échantillonnage

quantification

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Energie d ’un signal
Energie d ’un signal continu s(t) sur l ’intervalle de temps [t1,t2]

Ws (t1 , t 2 ) = ∫ s (t )dt
2 t1

t2

Energie d ’un signal discret x(n) sur l ’intervalle [n1,n2] n2

Ws (n1 , n2 ) = ∑ s (n)
2 n = n1

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Autres grandeurs
Puissance moyenne sur [t1,t2] Energie totale Puissance moyenne totale

Px(t1,t2)= 1∫ x2(t)dt t2−t1 t1

t2

Wx = ∫ s 2 (t )dt
−∞

+∞

1 2 Px = lim ∫/ 2x (t )dt T →∞ T −T
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T /2

Rapport signal/bruit
La qualité d ’un signal est souvent représentée par le Rapport Signal/Bruit ou RSB (SNR en Anglais) Pour x(t)=s(t)+n(t)

Ws SNR = Wn SNR dB = 10 log 10 SNR
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Rapport signal/bruit
On peut aussi faire une approximation du RSB en estimant un rapport entre l’amplitude du signal et l ’amplitude du bruit

SNR dB = 20 log 10

Amplitude Amplitude

s n

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Rapport signal/bruit
Si E(signal)=E(bruit) Si E(signal)=2E(bruit) Si E(signal)=10E(bruit) Si E(signal)=100E(bruit) Si E(signal)=1000E(bruit)
N

SNR=0dB SNR=3dB SNR=10dB SNR=20dB SNR=30dB

E ( signal ) = 10 E (bruit ) ⇒ SNR = N *10dB
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Exemples de signaux bruités
RSB=40dB (Signal propre) RSB=26dB RSB=14dB RSB=8dB RSB=0dB

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Transformée de Fourier - TF
Instrument de base de la théorie du signal Représentation spectrale des signaux Exprime la répartition en fréquence de l ’amplitude et de la phase de l ’énergie d ’un signal

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Rappels
e jwt = cos( wt ) + j sin( wt )  1   e = Lim 1 +  n →0  n   j = −1 e e
jwt jwt n

   = 2.7182818284  

+e −e− jwt − jwt

= 2 cos (wt) = 2 j sin (wt)
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TF d ’un signal continu
Soit x(t) un signal complexe La TF est une fonction complexe de la variable réelle ω = 2πf définie par :

F {x(t )} = X (ω ) = ∫ x(t )e
−∞ +∞

+∞

− jωt

dt

La transformée inverse est donnée par :

x(t ) = F

-1

{X (ω )} = ∫ X (ω )e
−∞

− jωt


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TF du Sinus
1 sin( w0t ) ↔ [δ ( w...
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