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- W47173821 abstract "Ce memoire propose, dans un premier temps, une introduction detaillee de la reconnaissance automatique de la parole avec donnees manquantes appuyee par de nombreuses references bibliographiques. Il est montre que l'estimation de masques constitue une etape cruciale. En effet, la qualite des masques estimes conditionne les performances du systeme de reconnaissance. L'amelioration de la fiabilite des masques constitue donc un enjeu important. Dans un second temps, les travaux menes dans le cadre de l'estimation bayesienne des masques de donnees manquantes sont presentes. D'une part je propose de nouveaux modeles de masques permettant de modeliser les dependances entre les masques de differents coefficients d'un signal. Ces modeles sont evalues comparativement a un modele de reference. Les resultats sont presentes en termes d'erreur de masques ainsi qu'en taux de reconnaissance. Les resultats montrent que ces dependances contribuent a ameliorer les taux de reconnaissance et soulignent l'importance du contexte temporel d'un masque. Je presente, dans un second temps, une nouvelle definition de masque: les masques de contribution. Ces nouveaux masques sont evalues comparativement aux masques usuellement utilises, fondes sur le seuillage du SNR. Je montre que cette nouvelle definition permet d'ameliorer l'algorithme de decodage en affinant les intervalles de marginalisation. L'evaluation, dans le cadre de la marginalisation de donnees et en presence d'un bruit stationnaire, montrent que les intervalles sont considerablement reduits entrainant une nette amelioration des taux de reconnaissance." @default.
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