Résumé :
Ce travail de thèse s’intéresse à la reconnaissance automatique du locuteur (RAL)
dans les réseaux professionnels de communication (Private Mobile Radio networks : PMR).
Plus précisément, nous nous intéressons à la surveillance des utilisateurs en cours de
communication pour détecter un changement de locuteur, issu du vol ou du prêt d’un
terminal de communication. Les systèmes « état de l’art » de RAL présentent aujourd’hui
de très bonnes performances sur des signaux de conversations téléphoniques.
Néanmoins, l’application envisagée entraine différentes contraintes liées au fonctionnement
du réseau PMR et à l’ergonomie particulière d’une telle application. En effet,
la RAL doit être effectuée en continue et les réseaux PMR offrent une qualité du signal
de parole plus faible que les réseaux de téléphonie classique. Dans ce travail, nous
évaluons l’impact de ces contraintes applicatives sur les performances d’un système
de RAL et nous proposons des solutions pour pallier les différents problèmes énoncés.
Plus particulièrement, nous nous intéressons à la phase de paramétrisation qui doit être
réalisée en ligne et dans l’environnement des réseaux PMR, ainsi qu’à l’adaptation non
supervisée des modèles de locuteurs. Cette technique permet d’utiliser des données
de test pour améliorer les modèles de locuteur ; elle répond au problème des durées
courtes d’apprentissage et permet de mieux modéliser les variabilités intra-locuteur et
inter-session.
Mots-clé : reconnaissance du locuteur, adaptation non supervisée, paramétrisation,
milieux bruités, réseaux professionnels de communication.