Parole de locuteur : performance et confiance en identification biométrique vocale. (Speaker in speech : performance and confidence in voice biometric identification)

Ce travail de these explore l’usage biometrique de la parole dont les applications sont tres nombreuses (securite, environnements intelligents, criminalistique, surveillance du territoire ou authentification de transactions electroniques). La parole est soumise a de nombreuses contraintes fonction des origines du locuteur (geographique, sociale et culturelle) mais egalement fonction de ses objectifs performatifs. Le locuteur peut etre considere comme un facteur de variation de la parole, parmi d’autres. Dans ce travail, nous presentons des elements de reponses aux deux questions suivantes :– Tous les extraits de parole d’un meme locuteur sont-ils equivalents pour le reconnaitre ? – Comment se structurent les differentes sources de variation qui vehiculent directement ou indirectement la specificite du locuteur ? Nous construisons, dans un premier temps, un protocole pour evaluer la capacite humaine a discriminer un locuteur a partir d’un extrait de parole en utilisant les donnees de la campagne NIST-HASR 2010. La tâche ainsi posee est difficile pour nos auditeurs, qu’ils soient naifs ou plus experimentes.Dans ce cadre, nous montrons que ni la (quasi)unanimite des auditeurs ni l’auto-evaluation de leurs jugements ne sont des gages de confiance dans la veracite de la reponse soumise.Nous quantifions, dans un second temps, l’influence du choix d’un extrait de parole sur la performance des systemes automatiques. Nous avons utilise deux bases de donnees, NIST et BREF ainsi que deux systemes de RAL, ALIZE/SpkDet (LIA) et Idento (SRI). Les systemes de RAL, aussi bienfondes sur une approche UBM-GMM que sur une approche i-vector montrent des ecarts de performances importants mesures a l’aide d’un taux de variation autour de l’EER moyen, Vr (pour NIST, VrIdento = 1.41 et VrALIZE/SpkDet = 1.47 et pour BREF, Vr = 3.11) selon le choix du fichier d’apprentissage utilise pour chaque locuteur. Ces variations de performance, tres importantes, montrent la sensibilite des systemes automatiques au choix des extraits de parole, sensibilite qu’il est important de mesurer et de reduire pour rendre les systemes de RAL plus fiables.Afin d’expliquer l’importance du choix des extraits de parole, nous cherchons les indices les plus pertinents pour distinguer les locuteurs de nos corpus en mesurant l’effet du facteur Locuteur sur la variance des indices (h2). La F0 est fortement dependante du facteur Locuteur, et ce independamment de la voyelle. Certains phonemes sont plus discriminants pour le locuteur : les consonnes nasales, les fricatives, les voyelles nasales, voyelles orales mi-fermees a ouvertes.Ce travail constitue un premier pas vers une etude plus precise de ce qu’est le locuteur aussi bien pour la perception humaine que pour les systemes automatiques. Si nous avons montre qu’il existait bien une difference cepstrale qui conduisait a des modeles plus ou moins performants, il reste encore a comprendre comment lier le locuteur a la production de la parole. Enfin, suite a ces travaux, nous souhaitons explorer plus en detail l’influence de la langue sur la reconnaissance du locuteur. En effet, meme si nos resultats indiquent qu’en anglais americain et en francais, les memes categories de phonemes sont les plus porteuses d’information sur le locuteur, il reste a confirmer ce point et a evaluer ce qu’il en est pour d’autres langues