Résumé:
Identifier le genre à partir de la parole a toujours été une tâche difficile. Il s'agit d'une
condition très courante et nécessaire dans tous les domaines, y compris le secteur de la santé,
les laboratoires médico-légaux et tout domaine industriel. La parole et les images sont des
données importantes pour la reconnaissance du genre. Les mots sont les moyens par lesquels le
genre peut être facilement identifié. C'est un signal physiologique qui représente des
informations à plusieurs niveaux tels que le contenu linguistique (la langue, les mots, l'accent,
etc.), le contenu paralinguistique (le sexe, l'âge, la langue, etc.) et l'émotion.
Le deeplearning est une technique d'apprentissage permettant à un programme de
reconnaître le langage parlé. Ce système d'apprentissage et de classification, basé sur des
réseaux de neurones artificiels numériques est une technique courante en IA, permettant aux
machines d'apprendre et reconnaitre des objets, cette dernière est l’approche la plus
prometteuse pour notre sujet. Dans ce projet donc, on s'est posé comme objectif principal la
mise au point d'un système de classification basé sur l'apprentissage profond pour la
reconnaissance du genre à l'aide de la parole.
