Catégorie de document |
Mémoire ou rapport de stage |
Titre |
Suivi de Voix Parlée grace aux Modèles de Markov Cachés |
Auteur principal |
Thomas Pellegrini |
Co-auteurs |
Raphael Duée, Lise Georges |
Cadre du mémoire ou du rapport |
DEA ATIAM |
Université ou établissement |
IRCAM |
Directeurs |
Norbert Schnell, Diemo Schwarz |
Année |
2003 |
Statut éditorial |
Non publié |
Résumé |
La reconnaissance et le suivi sonores sont des domaines qui ont été étudiés depuis plusieurs décennies. Dans l'industrie ils ont de multiples sujets d'application en téléphonie, en multimédia mais aussi en commande vocale ou en ergonomie. Dans le domaine artistique, plus récemment, des metteurs en scène et des compositeurs de spectacles vivants s y sont aussi intéressé. Ils cherchent à utiliser la capacité d un système à reconnaître des sons, des paroles ou des musiques et à les suivre en temps réel. Un tel système aiderait énormément les ingénieurs du son à agir en temps réeel en d´eclenchant des lumières, des effets ou des sons synchonisés avec le déroulement du spectacle. |
Mots-clés |
score following / Hidden Markov Models / voice alignment / suivi de partition / HMM / suivi de texte |
Equipe |
Interactions musicales temps-réel |
Cote |
Pellegrini03a |
Adresse de la version en ligne |
http://articles.ircam.fr/textes/Pellegrini03a/index.pdf |
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