Cet article propose un système de reconnaissance de texte manuscrit (HTR) surpassant les méthodes actuelles de pointe. La comparaison a été effectuée sur trois des jeux de données les plus couramment utilisés dans les tâches de HTR : Ben-tham, IAM et Saint Gall. En outre, les résultats obtenus sur deux jeux de données récemment introduits, à savoir les manuscrits de Pierre le Grand et le jeu de données HKR, sont également présentés. L'article décrit l'architecture du réseau de neurones ainsi que deux approches visant à augmenter le volume des données d'entraînement : une augmentation simulant des textes barrés (HandWritten Blots) et une nouvelle méthode de génération de texte (StackMix), qui s'est révélée particulièrement efficace dans les tâches de HTR. La méthode StackMix peut également être appliquée de manière indépendante à la tâche de génération de texte manuscrit à partir de texte imprimé.