Étude de la pertinence des évaluations des systèmes de reconnaissance automatique de la parole

La Reconnaissance Automatique de la Parole est devenue un outil incontournable dans les nouvelles technologies, et elle est de plus en plus utilisée dans des applications quotidiennes (automobile, domotique, aviation, administration, médical . . . ). Ces applications étant de plus en plus pointues, spécifiques, exigeantes, les modèles de RAP doivent s’adapter pour accompagner cette évolution. Pour les rendre plus sophistiqués et plus robustes sont utilisées des méthodes d’évaluation qui doivent elles aussi s’adapter. Ce mémoire a pour objet d’étudier la pertinence de ces méthodes d’évaluation. À travers l’état de l’art sont d’abord décrits les principaux modèles de RAP, les traditionnels et les modernes, ainsi que les principales méthodes d’évaluation correspondantes. Ensuite l’outil Kaldi a été testé sur deux corpus. Mais l’expérience a mis en évidence la complexité du processus, et ses résultats n’ont pas été probants. En conclusion, les méthodes d’évaluation présentent encore des faiblesses (formatage des chiffres, entités nommées et ponctuation ...) face aux applications
d’aujourd’hui, mais la démocratisation des processus et le développement des techniques d’optimisation contribuent à leur perfectionnement.