FR 2837969 A1 20031003 FR 0204285 A 20020329 Mandataire: Cabinet LAURENT ET CHARRAS La présente invention concerne un procédé de traduction de données d'entrce en au moins une séquence lexicale de sortie, incluant une étape de décodage des donnces d'entrée au cours de laquelle des entités lexicales dont lesdites données sont représentatives sont identifiées au moyen d'au moins un modèle. De tels procédés sont communément utilisés dans des applications de reconnaissance de parole, o au moins un modèle est mis en _uvre pour reconna^tre des symboles acoustiques présents dans les données d'entrée, un symbole pouvant 8tre constitué par exemple par un ensemble de vecteurs de paramètres d'un espace acoustique continu, ou encore par un label attribué à une entité souslexicale. Dans certaines applications, le qualificatif "lexical" s'appliquera à une phrase considérce dans son ensemble, en tant que suite de mots, et les entités sous-lexicales seront alors des mots, alors que dans d'autres applications, le qualificatif"lexical" s'appliquera à un mot, et les entités sous-lexicales seront alors des phonèmes ou encore des syllabes aptes à former de tels mots, si ceux-ci sont de nature littérale, ou des chiffres, si les mots sont de nature numérique, c'est-à-dire des nombres. Une première approche pour opérer une reconnaissance de parole consiste à utiliser un type particulier de modèle qui présente une topologie régulière et est. destiné à apprendre toutes les variantes de prononciation de chaque entité lexicale, c'est-à-dire par exemple un mot, inclus dans le modèle. Selon cette première approche, les paramètres d'un ensemble de vecteurs acoustiques propre à chaque symbole d'entrée correspondant à un mot inconnu doivent étre comparés à des ensembles de paramètres acoustiques correspondant chacun à l'un des très nombreux symboles contenus dans le modèle, afin d'identifier un symbole modélisé auquel correspond le plus vraisemblablement le symbole d'entrée. Une telle approche garantit en théorie un fort taux de reconnaissance si le modèle utilisé est bien conçu, c'est-à dire quasi-exhaustif, mais une telle quasi-exhaustivité ne peut être obtenue qu'au prix d'un long processus d'apprentissage du modèle, qui doit assimiler une énorme quantité de données représentatives de toutes les variantes de prononciation de chacun des mots inclus dans ce modèle. Cet apprentissage est en principe réalisé en faisant prononcer par un grand nombre de personnes tous les mots d'un vocabulaire donné, et à enregistrer toutes les variantes de prononciation de ces mots. Il appara^t clairement que la construction d'un modèle lexical quasi- exhaustif n'est pas envisageable en pratique pour des vocabulaires présentant une taille supérieure à quelques centaines de mots. Une deuxième approche a été conçue dans le but de réduire le temps d?apprentissage nécessaire aux applications de reconnaissance de parole, réduction qui est essentielle à des applications de traduction sur de très grands vocabulaires pouvant contenir plusieurs centaines de milliers de mots, laquelle deuxième approche consiste à opérer une factorisation des entités lexicales en les considérant comme des assemblages d'entités sous-lexicales, à générer un modèle sous-lexical modélisant lesdites entités sous-lexicales en vue de permettre leur identification dans les données d'entrée, et un modèle d'articulation modélisant différentes combinaisons possibles de ces entités sous-lexicales. Selon cette deuxième approche, un nouveau modèle dynamique formant le modèle d' articulation est constitué à partir de chaque entité sous-lexicale nouvellement identifiée dans les données d'entrée, lequel modèle dynamique rend compte de tous les assemblages rendus possibles en partant de l'entité sous-lexicale considérée, et détermine une valeur de vraisemblance pour chaque assemblage possible. Une telle approche, décrite par exemple au chapitre 16 du manuel "Automatic Speech and Speaker Recognition" édité par Kluwer Academic Publishers, permet de réduire considérablement, par rapport au modèle utilisé dans le cadre de la première approche décrite plus haut, les durées individuelles des processus d'apprentissage du modèle sous-lexical et du modèle d' articulation, car chacun de ces modèles présente une structure simple par rapport au modèle lexical utilisé dans la première approche. Cependant, dans la plupart des implémentations connues de la deuxième approche décrite ci-dessus, le modèle sous-lexical est dupliqué à de multiples reprises dans le modèle d'articulation. Ceci peut être aisément compris en considérant un exemple o l'unité lexicale est une phrase et les unités sous-lexicales sont des mots. Si le modèle d' articulation est d'un type bi-gramme, c'est-à-dire qu'il rend compte de possibilités d'assemblage de deux mots successifs et de probabilités d'existence de tels assemblages, chaque mot retenu à l'issue de la sous-étape d' identification devra être étudié, en référence au modèle d'articulation, avec tous les autres mots retenus ayant pu précéder le mot considéré. Si P mots ont été retenus à l'issue de la sous-étape d' identification, P couples de mots devront être construits pour chaque mot à identifier, avec P valeurs de probabilité d' existence, chacune associée à un couple possible. Dans le cas d'un modèle d' articulation plus réaliste de type tri-gramme, qui rend compte de possibilités d' assemblage de trois mots successifs et de probabilités d'existence de tels assemblages, le modèle d' articulation devra comporter, pour chaque mot à identifier, P fois P triplets de mots avec autant de valeurs de probabilité 1 0 d'existence. Les modèles d' articulation mis en _uvre dans la deuxième approche ont donc une structure simple, mais représentent un volume considérable de données à mémoriser, à mettre à jour et à consulter. On conçoit aisément que la création et l' exploitation de tels modèles donne lieu à des accès mémoire dont la gestion est rendue complexe par le volume de données à traiter, et par la répartition desdites données. Dans des applications de type langage naturel, pour lesquelles des modèles plus réalistes de type N-gramme, o N est le plus souvent supérieur à deux, sont mis en _uvre, les accès mémoire évoqués précédemment présentent des temps d'exécution incompatibles avec des contraintes de type "temps réel" nécessitant des accès mémoire très rapides. Par ailleurs, chaque mot peut lui-même étre considéré vis-à-vis de syllabes ou de phonèmes qui le composent comme une entité lexicale d'un niveau inférieur à celui d'une phrase, entité lexicale pour la modélisation de laquelle il faut également recourir à un modèle d'articulation de type N-gramme avec plusieurs dizaines d'entités sous lexicales possibles dans le cas des phonèmes Il appara^t clairement que les multiples duplications des modèles sous-lexicaux auxquelles font appel les modèles d'articulation dans les implémentations connues de la deuxième approche prohibent l'utilisation de celle-ci dans des applications de reconnaissance de parole dans le cadre d'applications de type très grands vocabulaires, qui comportent plusieurs centaines de milliers de mots. - L' invention a pour but de remédier dans une large mesure à cet inconvénient, en proposant un procédé de traduction qui ne nécessite pas de multiples duplications de modèles sous-lexicaux pour valider des assemblages d'entités sous-lexicales, et simplifie ainsi l'implémentation dudit procédé de traduction, et en particulier la gestion d'accès mémoire utiles à ce procédé. En effet, un procédé de traduction conforme au paragraphe introductif, incluant une étape de déco dage au cours de laquel l e des entités sou s-lexical es dont le s données d'entrée sont représentatives sont identifiées au moyen d'un premier modèle construit sur la base d'entités sous-lexicales prédéterminées, et au cours de laquelle sont générées, au fur et à mesure que les entités sous-lexicales sont identifiées et en rétérence à au moins un deuxième modèle construit sur la base d'entités lexicales, diverses combinaisons possibles desdites entités sous-lexicales, est caractérisé selon l'invention en ce que l'étape de décodage inclut une sous-étape de mémorisation d'une pluralité de combinaisons possibles desdites entités sous-lexicales, la combinaison la plus vraisemblable étant destinée à former la séquence lexicale de sortie. Du fait que divers assemblages d'entités sous-lexicales sont mémorisés au fur et à mesure que ces entités sont produites, il n'est plus nécessaire de construire après identification de chacune desdites entités sous-lexicales un modèle dynamique reprenant toutes les entités sous-lexicales possibles, ce qui permet d'éviter les duplications évoquées plus haut et les problèmes de gestion mémoire y afférant. La possibilité de mémoriser plusieurs combinaisons différentes permet de garder une trace de plusieurs assemblages possibles d'entités souslexicales, chacun présentant une vraisemblance propre à l'instant o cet assemblage est généré, laquelle vraisemblance pouvant être affectée favorablement ou déLavorablement après analyse de sous-entités lexicales ultérieurement produites. Ainsi, une sélection d'un assemblage présentant la plus forte vraisemblance à un instant donné, mais qui sera finalement jugé peu vraisemblable à la lumière d'entités sous-lexicales ultérieures ne provoquera pas une élimination systématique d'autres assemblages, qui pourront 3 0 finalement s' avérer plus pertinents. Cette variante de l' invention permet donc de conserver des données représentant, sous forme de différents historiques, différentes interprétations des données d'entrée, interprétations dont la plus vraisemblable pourra étre identifiée et retenue pour former la séquence lexicale de sortie lorsque toutes les entités sous-lexicales auront elles-méme été identifiées. Dans un mode de réalisation particulier de cette variante de l' invention, la mémorisation d'une combinaison est assujettie à une validation opérée en référence au moins au deuxième modèle. Ce mode de réalisation permet de réaliser de manière simple un filtrage des assemblages qui paraissent peu vraisemblables à la lumière du deuxième modèle. Seuls seront retenus et mémorisés les assemblages les plus plausibles, les autres assemblages n'étant pas mémorisés et donc pas ultérieurement pris en considération. Dans une variante de ce mode de réalisation, la validation de mémorisation pourra étre effectuée en référence à plusieurs modèles de niveaux équivalents etlou différentes, un niveau rendant compte de la nature sous-lexicale, lexicale ou encore grammaticale d'un modèle. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux de cette variante de l' invention, une validation de mémorisation d'une combinaison est accompagnée d 'une attribution à la combinaison à mémori ser d' une valeur de probabilité représentative de la vraisemblance de ladite combinaison. Ce mode de réalisation permet de moduler la nature binaire du filtrage opérée par la validation ou l'absence de validation de la mémorisation d'une combinaison, en affectant une appréciation quantitative à chaque combinaison mémorisée. Ceci permettra une meilleure appréciation de la vraisemblance des diverses combinaisons qui auront été mémorisées, et donc une traduction de meilleure qualité des données d'entrée. On pourra en outre prévoir que différentes opérations de validation portant sur différentes combinaisons relatives à un même état du premier modèle sont exécutées de façon contigué dans le temps. Ceci permettra de réduire encore le volume des accès mémoire et des duplications de calcul, en traitant en une seule fois toute une famille d'informations qu'il faudra sinon mémoriser et lire à de multiples reprises. Dans un mode de réalisation particulier de l' invention, I'étape de décodage met en _uvre un algorithme de Viterbi appliqué à un premier modèle de MarLov constitué d'entités sous-lexicales, sous contrôle dynamique d'un deuxième modèle de MarLov représentatif de combinaisons possibles d'entités sous-lexicales. (:e mode de réalisation est avantageux en ce qu' il utili se des moyens éprouvés et individuellement connus de l'homme du métier, le contrôle dynamique obtenu grâce au deuxième modèle de Markov permettant de valider les assemblages d'entités sous- lexicales au fur et à mesure que lesdites entités sont identifiées au moyen de l'algorithme de Viterbi, ce qui évite d'avoir à construire après identification de chaque entité sous-lexicale un nouveau modèle dynamique reprenant toutes les entités sous- lexicales possibles semblable à ceux utilisés dans les implémentations connues de la deuxième approche évoquée plus haut. L' invention concerne également un système de reconnaissance de signaux acoustiques mettant en _uvre un procédé tel que décrit ci-dessus. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, appara^tront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels: La Fig.1 est un schéma fonctionnel décrivant un système de reconnaissance acoustique dans lequel un procédé conforme à l' invention est mis en _uvre, La Fig.2 est un schéma fonctionnel décrivant un décodeur destiné à exécuter une première étape de décodage dans ce mode de mise en _uvre particulier de 1'invention, et La Fig. 3 est un schéma fonctionnel décrivant un décodeur destiné à exécuter une deuxième étape de décodage conforme au procédé selon l' invention. La Fig.1 représente schématiquement un système SYST de reconnaissance acoustique selon un mode de mise en _uvre particulier de l' invention, destiné à traduire un signal acoustique d'entrée ASin en une séquence lexicale de sortie OUTSQ. Le signal d'entrée ASin est constitué par un signal électronique analogique, qui pourra provenir par exemple d'un microphone non représenté sur la figure. Dans le mode de réalisation décrit ici, le système SYST inclut un étage d'entrée FE, contenant un dispositif de conversion analogique/numérique ADC, destiné à fournir un signal numérique ASin(l:n), formé d'échantillons ASin(1), ASin(2)... ASin(n) codés chacun sur b bits, et représentatif du signal acoustique d ' entrée AS in, et un module d'échantillonnage SA, destiné à convertir le signal acoustique numérisé ASin(1:n) en une séquence de vecteurs acoustiques AVin, chaque vecteur étant muni de composantes AV1, AV2... AVr o r est la dimension d'un espace acoustique défini pour une application donnée à laquelle le système de traduction SYST est destiné, chacune des composantes AVi (pour i=1 à r) étant évaluée en fonction de caractéristiques propres à cet espace acoustique. Le système SYST inclut en outre un premier décodeur DEC1, destiné à fournir une sélection Intl, Int2...IntK d'interprétations possibles de la séquence de vecteurs acoustiques AVin en rétérence à un modèle MD1 construit sur la base d'entités sous- lexicales prédéterminées. Le système SYST inclut de plus un deuxième décodeur DEC2 dans lequel un procédé de traduction conforme à l' invention est mis en _uvre en vue d'analyser des données d'entrée constituces par les vecteurs acoustiques AVin en rétérence à un premier modèle construit sur la base d'entités sous-lexicales prédéterminées, par exemple le modèle MD1, et en rétérence à au moins un deuxième modèle MD2 construit sur la base d'entités lexicales représentatives des interprétations Intl? Int2...IntK sélectionnées par le premier décodeur DEC1' en vue d'identifier celle desdites interprétations qui devra constituer la séquence lexicale de sortie OUTSQ. La fig.2 représente plus en détail le premier décodeur DEC1, qui inclut une première machine de Viterbi VM1, destinée à exécuter une première sous-étape de décodage de la séquence de vecteurs acoustiques AVin représentative du signal acoustique d' entrée et préalablement générée par l ' étage d' entrée FE, laquelle 3() séquence sera en outre avantageusement mémorisée dans une unité de stockage MEM1 pour des raisons qui appara^tront dans la suite de 1'exposé. La première sous- étape de décodage est opérée en référence à un modèle de MarLov MD11 autorisant en boucle toutes les entités sous-lexicales, de préférence tous les phonèmes de la langue dans laquelle le signal acoustique d'entée doit étre traduit si l'on considère que les entités lexicales sont des mots, les entités sous-lexicales étant représentées sous forme de vecteurs acoustiques prédéterminés. La première machine de Viterbi VM1 est apte à restituer une séquence de phonèmes Phsq qui constitue la plus proche traduction phonétique de la séquence de vecteurs acoustiques AVin. Les traitements ultérieurs réalisés par le premier décodeur DEC1 se feront ainsi au niveau phonétique, et non plus au niveau vectoriel, ce qui réduit considérablement la complexité desdits traitements, chaque vecteur étant une entité multidimensionnelle présentant r composantes, tandis qu'un phonème peut en principe étre identifié par un label unidimensionnel qui lui est propre, comme par exemple un label "OIJ" attribué à une voyelle orale "u", ou un label "C' attribué à 1S une consonne frictive non-voisée "|". La séquence de phonèmes Phsq générée par la première machine de Viterbi VM1 est ainsi constituée d'une succession de labels plus aisément manipulables que ne le seraient des vecteurs acoustiques. Le premier décodeur DEC1 inclut une deuxième machine de Viterbi VM2 destinée à exécuter une deuxième sous-étape de décodage de la séquence de phonèmes Phsq générée par la première machine de Viterbi VM1. Cette deuxième étape de décodage est opérée en référence à un modèle de Markov MD12 constitué de transcriptions sous-lexicales d' entités lexicales, c' est-à-dire dans cet exemple de transcriptions phonétiques de mots présents dans le vocabulaire de la langue dans laquelle le signal acoustique d'entrée doit être traduit. La deuxième machine de Viterbi est destinée à interpréter la séquence de phonèmes Phsq, qui est fortement bruitée du fait que le modèle MD11 utilisé par la première machine de Viterbi VM1 est d'une grande simplicité, et met en _uvre des prédictions et des comparaisons entre des suites de labels de phonèmes contenus dans la séquence de phonèmes Phsq et diverses combinaisons possibles de labels de phonèmes prévues dans le modèle de MarLov MD12. Bien qu'une machine de Viterbi ne restitue usuellement que celle des g séquences qui présente la plus grande probabilité, la deuxième machine de Viterbi VM2 m i se en _uvre i ci restituera av antageusement toutes les séquences de p ho nème s Isql, Isq2...1sqN que ladite deuxième machine VM2 aura pu réconstituer, avec des valeurs de probabilité associées pl, p2...pN qui auront été calculées pour lesdites séquences et seront représentatives de la fiabilité des interprétations du signal acoustique que ces séquences représentent. Toutes les interprétations possibles Isql, Isq2... IsqN étant rendues automatiquement disponibles à l' issue de la deuxième sous-étape de décodage, une sélection de K interprétations Intl, Int2...IntK qui présentent les plus fortes valeurs de probabilité est aisée quelle que soit la valeur de K qui aura été choisie. Les première et deuxième machines de Viterbi VM1 et VM2 peuvent fonctionner en parallèle, la première machine de Viterbi VM1 générant alors au fur et à mesure des labels de phonèmes qui seront immédiatement pris en compte par la deuxième machine de Viterbi VM2, ce qui permet de réduire le délai total perçu par un utilisateur du système nécessaire à la combinaison des première et deuxième sous- étapes de décodage en autorisant la mise en _uvre de l'ensemble des ressources de calcul nécessaires au fonctionnement du premier décodeur DEC1 dès que les vecteurs acoustiques AVin représentatifs du signal acoustique d'entrée apparaissent, et non pas après qu'ils aient été entièrement traduits en une séquence complète de phonèmes Phsq par la première machine de Viterbi VM1. La Fig.3 représente plus en détail un deuxième décodeur DEC2 conforme à un mode de réalisation particulier de l' invention. Ce deuxième décodeur DEC2 inclut une troisième machine de Viterbi VM3 destinée à analyser la séquence de vecteurs acoustiques AVin représentative du signal acoustique d'entrée préalablement mémorisée dans 1'unité de stockage MEM1. A cet effet, la troisième machine de Viterbi VM3 est destinée à exécuter une sous-étape d'identification au cours de laquelle les entités souslexicales dont les vecteurs acoustiques AVin sont représentatifs sont identifiées au moyen d'un premier modèle construit sur la base d'entités sous-lexicales prédéterminées, dans cet exemple le modèle de Markov MD11 mis en _uvre dans le premier décodeur et déjà décrit plus haut. La troisième machine de Viterbi VM3 génère en outre, au fur et à mesure que ces entités sont identifiées et en rétérence à au moins un modèle de Markov spécifique MD3 construit sur la base d'entités lexicales, diverses combinaisons possibles des entités sous-lexicales, la combinaison la plus vraisemblable étant destinée à former la séquence lexicale de sortie OUTSQ. Le modèle de Markov spécifique MD3 est ici spécialement généré à cet effet par un module de création de modèle MGEN, et est uniquement représentatif d'assemblages possibles de phonèmes au sein des séquences de mots formées par les diverses interprétations phonétiques Intl, Int2,.. .IntK du signal acoustique d'entrée délivrces par le premier décodeur, lesquels assemblages sont représentés par des sous-modèles extraits du modèle lexical MD2 par le module de création de modèle MGEN. Le modèle de Markov spécifique MD3 présente donc une taille restreinte du fait de sa spécificité. Lorsque la troisième machine de Viterbi VM3 se trouve dans un état ni donné, auquel sont associés un historique hp et une valeur de probabilité Sp, s'il existe dans le modèle de Markov MD11 une transition dudit état ni vers un état nj munie d'un marqueur M, lequel marqueur pouvant par exemple être constitué par le label d'un phonème dont le dernier état est ni ou d'un phonème dont le premier état est nj, la troisième machine de Viterbi VM3 associera à 1'état nj un nouvel historique hq et une nouvelle valeur de probabilité Sq qui seront générés en référence au modèle spécifique MD3, sur la base de 1'historique hp. de sa valeur de probabilité associée Sp et du marqueur M, la valeur de probabilité Sp pouvant en outre être également modifiée en rétérence au modèle de Markov MDll. Cette opération sera répétée pour tous les historiques associés à 1'état ni. Si un méme historique hk est associé à plusieurs reprises à un même état du modèle de MarLov MD11 avec différentes valeurs de probabilité Spl,...Spq, conformément à l'algorithme de Viterbi, seule la valeur de probabilité la plus élevée sera conservée et attribuée en tant que valeur de probabilité Sp à l'historique hk. Chaque état nj est mémorisé dans une unité de stockage MEM2 avec ses différents historiques hq et une valeur de probabilité Sq propre à chaque historique, et ce jusqu'à ce que la troisième machine de ViterDi VM3 ait identifié tous les phonèmes contenus dans la séquence de vecteurs acoustiques d'entrée AVin et ait atteint un dernier état nf au f1 d'une pluralité d'historiques hf représentant les diverses combinaisons possibles des phonèmes identifiés. Celui de ces historiques auquel aura été attribuée la plus forte valeur de probabilité Sf,a'; sera retenu par un décodeur de mémoire MDEC pour former la séquence lexicale de sortie OUTSQ. Le modèle de Markov MD3 opère donc un contrôle dynamique permettant de valider les assemblages de phonèmes au fur et à mesure que lesdits phonèmes sont identifiés par la troisième machine de Viterbi VM3, ce qui évite d'avoir à dupliquer ces phonèmes pour former des modèles tels ceux utilisés dans les implémentations connues de la deuxième approche évoquée plus haut. De la sorte, les accès aux unités de stockage M:EM1 et MEM2, ainsi qu'au différents modèles de Markov MD11, MD12, MD2 et MD3 mis en _uvre dans l'exemple décrit ci-dessus nécessitent une gestion peu complexe, du fait de la simplicité de structure desdits modèles et des informations destinées à être mémorisées et lues dans lesdites unités de stockage. Ces accès mémoire peuvent donc étre exécutés suffsamment rapidement pour rendre le système décrit dans cet exemple apte à accomplir des traductions en temps réel de données acoustiques d'entrée en séquences lexicales de sortie. Bien que l' invention ait été décrite ici dans le cadre d'une application au sein d'un système incluant deux décodeurs disposés en cascade, il est tout-à-fait envisageable, dans d'autres modes de mise en _uvre de l'invention, de n'utiliser qu'un unique décodeur semblable au deuxième décodeur décrit plus haut, qui pourra. par exemple opérer une analyse acoustico-phonétique et mémoriser, au fur et à mesure que des phonèmes seront identifiés, diverses combinaisons possibles desdits phonèmes, la combinaison de phonèmes la plus vraisemblable étant destinée à former la séquence lexicale de sortie. REVENDICATIO19S 1) Procédé de traduction de données d'entrée en au moins une séquence lexicale de sortie, incluant une étape de décodage des données d'entrée au cours de laquelle des entités sous-lexicales dont lesdites données sont représentatives sont identifiées au moyen d' un premier modèle construit sur la base d' entités sous-lexicales prédéterminées, et au cours de laquelle sont générées, au fur et à mesure que les entités sous- lexicales sont identifiées et en référence à au moins un deuxième modèle construit sur la base d'entités lexicales, diverses combinaisons possibles desdites entités sous-lexicales, procédé caractérisé en ce que l'étape de décodage inclut une sous-étape de mémorisation d'une pluralité de combinaisons possibles desdites entités sous lexicales, la combinaison la plus vraisemblable étant destinée à former la séquence lexicale de sortie. 2) Procédé de traduction selon la revendication 1, caractérisé en ce que la mémorisation d'une combinaison est assujettie à une validation opérée en rétérence au moins au deuxième modèle. 3) Procédé de traduction selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'une validation de mémorisation d'une combinaison est accompagnée d'une attribution à la comb inai son à mémori ser d ' une valeur de probabilité représentative de l a vraisemblance de ladite combinaison. 4) Procédé de traduction selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que différentes opérations de validation portant sur différentes combinaisons relatives à un méme état du premier modèle sont exécutées de façon contiguë dans le temps. ) Procédé de traduction selon la revendication 1, caractérisé en ce que 1'étape de décodage met en _uvre un algorithme de Viterbi appliqué à un premier modèle de Markov constitué d'entités sous-lexicales, sous contrôle dynamique d'un deuxième modèle de Markov représentatif de combinaisons possibles d'entités souslexicales. 6) Système de reconnaissance vocale mettant en _uvre un procédé de traduction