Détection du fondamental de la parole en temps réel : application aux voix pathologiques - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2013

Détection du fondamental de la parole en temps réel : application aux voix pathologiques

Résumé

This thesis is part of researches aimed at determining the fundamental frequency of speech signals. The first contribution is related to the development of real time pitch detector algorithms, based on an implicit circular autocorrelation of the glottal excitation. Among all the pitch detection algorithms described in the literature, few of them are able to tackle correctly all the problems of pitch tracking. For this reason, we expanded our scope of investigation and proposed new algorithms based on wavelet transforms. To evaluate the performances of the proposed algorithms, we used two databases : Bagshaw and Keele. The results we obtained prove that our developed algorithms compare favourably with the best reference pitch detector algorithms described in the literature. The second contribution of this thesis concerns the implementation of a voice conversion system in order to enhance the pathological voice. In this case, we talk about a correction system. Our main contribution, concerning voice conversion, lies in the prediction of Fourier cepstral coefficients related to the excitation signal. This new kind of prediction allowed us to implement conversion systems whose results, either they are objective or subjective, validate the proposed approach.
Cette thèse s'inscrit dans le cadre des travaux de recherche qui visent la détermination de la fréquence fondamentale du signal de parole. La première contribution est relative au développement d'algorithmes de détection du pitch en temps réel à partir d'une autocorrélation circulaire du signal d'excitation glottique. Parmi tous les algorithmes de détection du pitch, décrits dans la littérature, rares sont ceux qui peuvent résoudre correctement tous les problèmes li'es au suivi du contour du pitch. Pour cette raison, nous avons élargi notre champ d'investigation et avons proposé de nouveaux algorithmes fondés sur la transformation en ondelettes. Pour évaluer les performances des algorithmes proposés, nous avons utilisé deux bases de données : Bagshaw et Keele. Les résultats que nous avons obtenus montrent clairement que nos algorithmes surclassent les meilleurs algorithmes de référence décrits dans la littérature. La deuxième contribution de cette thèse concerne la réalisation d'un système de conversion de voix dans le but d'améliorer la voix pathologique. Nous parlons dans ce cas d'un système de correction de voix. Notre principal apport, concernant la conversion vocale, consiste en la prédiction des coefficients cepstraux de Fourier relatifs au signal d'excitation glottique. Grâce à ce nouveau type de prédiction, nous avons pu réaliser des systèmes de conversion de voix dont les résultats, qu'ils soient objectifs ou subjectifs, valident l'approche proposée.
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Dates et versions

tel-00927147 , version 1 (14-01-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00927147 , version 1

Citer

Fadoua Bahja. Détection du fondamental de la parole en temps réel : application aux voix pathologiques. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université Mohammed V-Agdal UFR Informatique et Télécommunications Laboratoire LRIT Unité associée au CNRST, URAC 29, Faculté des sciences, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00927147⟩
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