Chapitre 1 Chapitre 1 -------- -------- P P erception erception Naturelle et Naturelle et A A rtificielle rtificielle de la Parole de la Parole Jean-Sylvain Liénard LIMSI-CNRS ORSAY M2 Recherche Informatique Filière Sciences Cognitives Module PNPA Déc 04 – Fév 05
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Chapitre 1 -------- Perception Naturelle et Artificielle de la Parole Jean-Sylvain Liénard LIMSI-CNRS ORSAY M2 Recherche Informatique Filière Sciences.
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Chapitre 1Chapitre 1----------------
PPerception erception Naturelle etNaturelle et
AArtificiellertificiellede la Parolede la Parole
Jean-Sylvain Liénard
LIMSI-CNRSORSAY
M2 Recherche Informatique
Filière Sciences Cognitives
Module PNPA
Déc 04 – Fév 05
1. Perception naturelle et artificielle de la parole
2. Audition et modèles auditifs bas niveau
3. Perception auditive
4. Intelligibilité et contenu non linguistique de la parole
5. Modèles perceptifs de haut niveau
6. Analyse de scènes acoustiques: ASA et CASA
Organisation du cours 04-05Organisation du cours 04-05
Quelques propriétés de laQuelques propriétés de laPerception NaturellePerception Naturelle
• le passage du bas au haut niveau ne peut se faire en une seule étape
• comment déterminer les niveaux intermédiaires ?
• Sont-ils identiques pour tous les individus ?
• Problème d'apprentissage
Problèmes et modèles pour laProblèmes et modèles pour laPerception ArtificiellePerception Artificielle
RepèresRepères
• années 40-60 : théorie de l'information, cybernétique, reconnaissance des formes, systèmes cellulaires
• années 60-80: perceptron et XOR, divorce IA/RF
• années 80-2000: connexionnisme, sciences cognitives, cognition et perception situées, société de l'information
• Actuellement : l'IA nouvelle, apprentissage, fouille de données, méthodes probabilistes, IA distribuée
• Variabilité du signal, à "contenu constant" ; mais à quel contenu se réfère-t-on ?– en reconnaissance de la parole : l'information "linguistique " (celle
qui correspond à la langue écrite)
– en reconnaissance du locuteur : l'identité du locuteur (quoi qu'il dise ?)
– en reconnaissance d'objets : le label de l'objet (quelles que soient les conditions de prise de vue et d'éclairement ?)
• Hypothèse : contenu du signal = toute l'information perceptible par un humain
• Proposition : la variabilité reflète la non-prise en compte d'une partie de l'information perceptive du signal
le grand problème: la variabilité le grand problème: la variabilité
Maj.Min.
AB
GaucheDroiteA
Maj.Min.
AB
GaucheDroite
A
Maj.Min.
AB
GaucheDroiteA
AB
Maj.Min.
GaucheDroiteB
pixels identité casse position
descriptionbas niveau
descriptionhaut niveau
MulticatégorisatiMulticatégorisationon
Maj.Min.
AB
GaucheDroite
a
AAB
AAB
AAB
BAB
CatégorisationCatégorisation
pixels identité
descriptionbas niveau
descriptionhaut niveau
AB
a
Catégorisation vs Catégorisation vs MulticatégorisationMulticatégorisation
En Catégorisation, seul un descripteur haut niveau est défini (ici l'identité de l'objet).
Il en résulte une grande variabilité (non-coïncidence des classes bas et haut niveau).
En définissant plusieurs descripteurs haut niveau (multicatégorisation = plusieurs points de vue sur l'objet) la variabilité est fortement réduite.
La catégorisation est une forme particulière de multicatégorisation.
En ingéniérie : Traitement des Formes vs Reconnaissance des Formes
Perception Située Perception Située
• la perception est contextuelle– prend en compte la situation du système dans son
contexte
• la perception est active– double flux ascendant et descendant
– action sur l'environnement
• la perception est multicatégorielle– tout signal perceptivement significatif peut faire
l'objet d'une description complète à tout niveau d'abstraction
– c'est le système cognitif qui choisit les aspects pertinents du signal, selon la situation
hn
bn
entités longues et décorrélées
entités courtes et mélangées
La perception comme La perception comme changement de représentationchangement de représentation
Divers modes de Divers modes de fonctionnementfonctionnementascendantascendant