Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Annaba - Badji Mokhtar
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
AOUIDI, .samira.
Directeur de thèse
Abidet-Bahi Halima (Maitre de conférence)
Filière
Informatique
Diplôme
Magister
Titre
Evaluation automatique de la proonciationn en apprentissage de langues .
Mots clés
Apprentissage des langues; enseignement de la prononciation; reconnaissancede la parole; modèles de Markov cachés; FCM; évaluation.
Résumé
L’apprentissage des langues assisté par ordinateur (CALL pour Computer Assisted Language Learning) est une discipline issue de l’enseignement intelligemment assisté par ordinateur (EIAO). Elle regroupe plusieurs axes (grammaire, orthographe, …), mais l’un des aspects qui semble primordial est la prononciation et particulièrement l’évaluation de cette prononciation. Toutefois, cet aspect reste délaissé par les nombreux produits destinés à cette fin, et ceux en regard de la difficulté des tâches afférentes. Avec l’intégration des techniques qui sont basées sur la reconnaissance automatique de la parole (RAP), les systèmes d’enseignement de la prononciation peuvent fournir des interactions limitées : l’ordinateur comprend la parole de l’apprenant, et réagit en conséquence, ce qui en résulte un processus d’apprentissage plus réaliste, en fournissant des feedbacks en temps réel sur la qualité de la prononciation de l’apprenant. Dans le cadre de notre travail, qui consiste à développer un système d’évaluation automatique de la prononciation de mots arabes isolés, en mode indépendant du locuteur, dans le contexte de l’apprentissage de langues assisté par ordinateur et particulièrement de la langue arabe. L’évaluation dans le système proposé est faite au niveau d’un mot et se base sur le principe de la reconnaissance de la parole. Notre choix s’est porté sur un système qui se base sur deux méthodes d’évaluation : une première basée sur les modèles de Markov cachés HMM (pour Hidden Markov Model) qui ont montrés des progrès considérables dans le domaine, et une deuxième basée sur les techniques de la logique floue, en appliquant l’algorithme de C-Moyennes Flous (FCMFuzzy C-Means). Un algorithme très populaire, basé sur la logique floue, connu pour son efficacité et sa robustesse. L’évaluation proposée consiste à calculer la similarité entre le mot test et son modèle, qui est traduite sous forme de probabilité de vraisemblance en utilisant les HMMs, et en terme de distance entre le mot et son prototype en appliquant FCM. Les résultats des deux méthodes .
Date de soutenance
2011
Cote
004 A O U.
Pagination
105 f.
Illusatration
fig .
Format
30 cm.
Statut
Soutenue