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Mémoire
Bachelor thesis

Etude et application des réseaux adverses génératifs à la conversion de voix

    2021

120 p.

Mémoire de bachelor: Haute école de gestion de Genève, 2021

French L’objectif de ce travail de Bachelor est de survoler le fonctionnement des réseaux adverses génératifs, du signal vocal et de la conversion de voix pour tenter de mettre en place une solution permettant de convertir le timbre d’une voix A en une voix B tout en gardant le contenu du message initial. Pour comprendre intuitivement l’approche réalisée pour atteindre cet objectif, ce document débute par un survol des concepts du deep learning, des réseaux adverses génératifs, du signal vocal ainsi que de la conversion de voix. Des cas pratiques seront ensuite réalisés dans le cadre d’une démarche évolutive, dans laquelle je commencerai par développer et entrainer un réseau adverse génératif simple permettant de générer des points dans un espace donné. Puis, je ferai évoluer ce réseau pour générer des chiffres écrits à la main et enfin je le modifierai pour réaliser des conversions de voix. Enfin, je testerai Google Voice Match avec les voix converties pour observer le comportement d’un système spécialisé en reconnaissance vocale avec des échantillons générés à l’aide d’un réseau adverse génératif. Le code source développé pour les cas pratiques est disponible sur mon dépôt GitHub : https://github.com/charbonnier-fred/GAN-TB-2021-HEG
Language
  • French
Classification
Computer science and technology
Notes
  • Haute école de gestion Genève
  • Informatique de gestion
  • hesso:hegge
License
License undefined
Identifiers
  • RERO DOC 333443
Persistent URL
https://sonar.ch/hesso/documents/315019
Statistics
Document views: 100 File downloads:
  • TB_Charbonnier_version_finale.pdf: 626