Détection de thème et adaptation des modèles de langage pour la reconnaissance automatique de la parole

Une des facons de proceder pour l'amelioration de la qualite des systemes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) consiste a adapter le modele de langage utilise au theme du texte en cours de traitement. Nous proposons dans cette these une nouvelle approche de la selection de vocabulaire pour la detection de theme, qui permet d'ameliorer legerement les performances. Nous proposons egalement une methode originale de detection de theme qui atteint des performances comparables a celles de l'etat de l'art en exploitant un vocabulaire reduit. Nous avons egalement etudie la combinaison des methodes de detection de theme. Celle-ci nous permet d'ameliorer les performances de 10%, atteignant ainsi plus de 93% de detection de theme correcte. Dans le cadre de l'integration dans un systeme de RAP, nous avons montre amelioration consequente de la perplexite.