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Le déclin fonctionnel est un syndrome grave qui touche les personnes âgées et qui peut être retardé ou évité par une détection précoce des risques. Dans cette étude, la reconnaissance vocale est utilisée pour aider à l'auto-évaluation des tests gériatriques utilisés à cette fin. Nous étudions l'effet de la dépendance de locuteur, de la longueur de trame, du sexe du locuteur et de la taille du vocabulaire en termes de taux de reconnaissance des mots (WRR) pour trois classificateurs différents : RF, KNN et SVM. Les résultats de nos données montrent que les trois classificateurs sont appropriés pour la reconnaissance vocale. Cependant, pour le mode dépendant du locuteur, le RF donne la performance maximale en séparant les genres (pour les femmes 98,6% et pour les hommes 98,1%) et en utilisant une longueur de trame de 25 ms avec un chevauchement de 10 ms. D'autre part, pour le mode indépendant du locuteur, la RF a également donné la meilleure performance pour 20 ms avec un chevauchement de 10 ms, pour les chiffres seuls WRR=98,1% et la classification binaire seule WRR=98%.
