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7 - Application de la méthode Adaboost à la reconnaissance automatique de la parole
Rimah Amami, Dorra Ben Ayed, Noureddine Ellouze

Résumé- Les méthodes du Boosting constituent une famille d’algorithmes d’apprentissage automatique qui construisent des modèles (de classification ou de régression) fondés sur la combinaison des échantillons d’apprentissage dits "faibles". La méthode Adaptative Boosting (Adaboost) est la méthode du Boosting la plus utilisée. Dans cet article, nous proposons une étude et une évaluation d’un ensemble d’algorithme de la méthode Adaboost dans un système de classification basé sur les arbres de décision binaire (CART) pour aborder la reconnaissance de la parole. Nous utilisons, pour nos expérimentations, les phrases SA1 et SA2 du dialecte DR1 du corpus de son TIMIT.

Mots clés- Real Adaboost, Gentle Adaboost, Modest Adaboost, Arbre de décision CART, TIMIT, Validation croisée.

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