Analyse Acoustique Multivariable Appliquée à La Reconnaissance Des Consonnes Emphatiques De L’arabe Standard

Le but de ce travail est la reconnaissance des Consonnes Emphatiques (CE) de l’Arabe Standard (AS) en appliquant une analyse acoustique multivariable afin d’enrichir les techniques d’analyse usuelles en incluant deux autres paramètres (l’Energie et le Taux de Passage par Zéros : TPZ). Nous avons analysé le corpus d’apprentissage et de test par les techniques PLP (Perceptual Linear Prediction), RASTA-PLP (RelAtive SpecTrAl-Perceptual Linear Prediction), LPC (Linear Predictive Coding), l’Energie et le TPZ. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé les Réseaux de Neurones Multicouches (Multi Layer Perceptrons : MLP) comme technique de reconnaissance de formes. Les phonèmes à reconnaître sont pris dans un corpus constitué de 84 phrases porteuses en AS, enregistrées par un seul locuteur, afin de prendre en considération le phénomène de la coarticulation (l’influence contextuelle d’un son sur un autre son voisin). L’analyse des résultats obtenus est encourageante car elle correspond à un Taux de Reconnaissance (TR) de 71.29 % où les phonèmes à reconnaitre sont pris dans des contextes différents (l’effet de la coarticulation a été cerné). Il faut mentionner que le développement d’un système à base de réseaux neuronaux est une tâche délicate qui nécessite beaucoup d’expériences. En effet, de nombreuses difficultés existent concernant le choix et le dimensionnement du réseau, les paramètres à ajuster, le contrôle du système, etc.