Un système hybrideAg/pmc pour la reconnaissance de la parole arabe

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Une des innovations récentes en intelligence artificielle (IA) est l’intégration de ses multiplesparadigmes dans des systèmes dits systèmes hybrides intelligents. Nombre de recherches dansce contexte s’orientent vers l’intégration des réseaux de neurones et des algorithmesLe problème de la reconnaissance automatique de la parole (RAP) est un domaine d’étude active depuis les années 50. Parmi les modèles les plus utilisés dans ce domaine, les réseauxde neurones (RNs), plus particulièrement, le perceptron multi-couches (PMC). Dernièrement,une extension de ces modèles a été mise au point donnant naissance aux modèles hybrides.Notre contribution rentre dans le cadre de la reconnaissance des chiffres Arabe isolésindépendammet du locuteur.Après extraction des paramètres acoustiques du signal vocal, en utilisant l’analyse RASTAPLP(RelAtive SpecTrAl processing-Perceptual Linear Predictive), nous proposons après, unsystème hybride pour l’entraînement et la reconnaissance qui permet de rejoindre lescapacités discriminantes , la résistance au bruit des Perceptrons Multi-Couches (PMCs) et lacapacité des Algorithmes Génétiques (AGs) pour l’optimisation d’un ensemble de paramètrespar une recherche globale, en vue de trouver un système de reconnaissance vocale optimal demeilleurs performances.