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Bac +4
9 crédits
UFR Langage, lettres et arts du spectacle, information et communication
Semestre 8
Bac +4
3 crédits
UFR Langage, lettres et arts du spectacle, information et communication
24h
Descriptif du cours (contenu, connaissances) : Ce cours est un prolongement du cours « Programmation Web pour le TAL » du semestre 7. Il s’intéresse à la programmation web côté serveur au travers du langage PHP et de la technologie AJAX. Il propose également une introduction à la modélisation de bases de données relationnelles (langage SQL).
Bac +4
3 crédits
UFR Langage, lettres et arts du spectacle, information et communication
L’objectif de ce cours est de présenter les principaux traitements du signal de parole qui sont utilisés en Traitement Automatique de la Parole et de faire le parallèle avec les connaissances que l’on a du traitement cognitif des signaux de parole chez l’humain.
Nous abordons ainsi les sonagrammes, les mesures de prosodie, l’analyse de Fourier, les formants et la prédiction linéaire utilisé en soulignant s’appuyant sur la théorie Source-Filtre de Fant (1960). Nous présentons également les coefficients cepstraux, qui permettent également de séparer la source et le filtre.
L’impact des connaissances sur le système parceptif est ensuite abordé, avec la transformation non-linéaires des fréquences par le système auditif avec le calcul des coefficients MFCC, et les F-Banks largement utilisés en TAL.
Les nombreuses théories de la perception (théorie quantique, perceptual magnet, théorie des exemplaires, théorie motrice) sont présentées et plusieurs expériences sont décrites et étudiées pour évoquer la catégorisation des sons de parole, ou comment passer du signal de parole avec son extrême variabilité à une catégorie (le plus souvent phonémique). Le rôle de la vision et les études en acquisition du langage sont également abordés comme outils permettant d’illustrer les limites des différentes théories sur la perception des sons du langage humain. Ces théories envisagent des représentations des sons de parole bien différentes et nous permettent de présenter les modèles de catégorisation historiques en transcription de la parole (ASR). Nous présentons ainsi l’algorithme du Dynamic Time Warping pour la reconnaissance des mots isolés, le perceptron, la classification gaussienne et les mixtures de gaussiennes.