Résumé

Dans cette thèse le problème de la vérification du locuteur indépendante du texte est abordée du point de vue de l'apprentissage statistique (machine learning). Les théories développées en apprentissage statistique permettent de mieux définir ce problème, de développer de nouvelles mesures de performance non-biaisées et de proposer de nouveaux tests statistiques afin de comparer objectivement les modèles proposés. Une nouvelle interprétation des modèles de l'état de l'art basée sur des mixtures de gaussiennes (GMM) montre que ces modèles sont en fait discriminants et équivalents à une mixture d'experts linéaires. Un cadre théorique général pour la normalisation des scores est aussi proposé pour des modèles probabilistes et non-probabilistes. Grâce à ce nouveau cadre théorique, les hypothèses faites lors de l'utilisation de la normalisation Z et T (T- and Z-norm) sont mises en évidence.

Différents modèles discriminants sont proposés. On présente un nouveau noyau utilisé par des machines à vecteurs de support (SVM) qui permet de traîter des séquences. Ce noyau est en fait la généralisation d'un noyau déjà existant qui présente l'inconvénient d'être limité à une forme polynomiale. La nouvelle approche proposée permet la projection des données dans un espace de dimension infinie, comme c'est le cas, par exemple, avec l'utilisation d'un noyau gaussien. Une variante de ce noyau cherchant le meilleur vecteur acoustique (frame) dans la séquence à comparer, améliore les résultats actuellement connus. Comme cette approche est particulièrement coûteuse pour les séquences longues, un algorithme de regroupement (clustering) est utilisé pour en réduire la complexité.

Finalement, cette thèse aborde aussi des problèmes spécifiques de la vé-ri-fi-ca-tion du locuteur, comme le fait que les nombres d'exemples positifs et négatifs sont très déséquilibrés et que la distribution des distances intra et inter classes est spécifique de ce type de problème. Ainsi, le noyau est modifié en ajoutant un bruit gaussien sur chaque exemple négatif. Même si cette approche manque de justification théorique pour l'instant, elle produit de très bons résultats empiriques et ouvre des perspectives intéressantes pour de futures recherches.

Mots-Clés : Mixture de gaussiennes, machine à vecteurs de support, fonction de coût, vérification du locuteur indépendante du texte, problème déséquilibré, mesure de similarité, noyau de séquences.