Résumé |
La recherche de la fréquence fondamentale d'un signal s'avère utile dans nombre d'applications, notamment en parole pour la reconnaissance, la synthèse avec transformation de la voix, etc. L'objectif de ce stage est de fournir une méthode de détection de la fréquence fondamentale d'un signal de parole en utilisant des modèles de Markov cachés. Dans ce mémoire, nous allons définir le cadre de notre méthode, c'est-à-dire définir comment elle se positionne par rapport aux méthodes déjà existantes. Nous allons donc dans un premier temps rappeler quelques méthodes classiques, puis définir ce qu'est un modèle de Markov caché, comment ils ont été utilisés pour la poursuite de fréquence, puis comment nous pouvons l'appliquer à la poursuite de fréquence fondamentale de signaux de parole. Nous présenterons enfin les résultats de tests de notre algorithme sur plusieurs signaux.
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