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Transcription automatique de la parole spontanée

R. Dufour, LIUM - Université du Maine, 2010
mardi 19 avril 2011.
 

Résumé : Les systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) atteignent actuellement des performances suffisantes pour être intégrés dans diverses applications (dialogue homme-machine, recherche d’information, indexation automatique...). Cependant, dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole continue à grand vocabulaire, que l’on utilise par exemple pour transcrire des émissions radiophoniques d’information, la qualité des transcriptions varie selon le type de parole contenu dans les documents. En effet, les systèmes de RAP ont beaucoup plus de facilité à transcrire de la parole préparée, proche d’un texte lu, que de la parole spontanée, caractérisée par de nombreuses spécificités (disfluences, agrammaticalité, baisse de la fluidité de la parole...).

Le travail de cette thèse vise le traitement de la parole spontanée et s’inscrit dans le cadre du projet EPAC (Exploration de masse de documents audio pour l’extraction et le traitement de la PArole Conversationnelle). L’objectif principal est de proposer des solutions pour améliorer les performances des systèmes de RAP sur ce type de parole. Nous avons choisi d’aborder, dans notre travail, la parole spontanée en tant qu’objet d’étude particulier nécessitant des traitements spécifiques.

Ainsi, dans un premier temps, nous proposons un outil de détection automatique de la parole spontanée, basé sur les spécificités de ce type de parole. Cet outil est très important puisqu’il nous permet, dans un deuxième temps, de proposer une approche d’adaptation des modèles acoustiques et des modèles de langage du système de RAP à la parole spontanée sans ajout de données, en sélectionnant automatiquement les segments contenant ce type de parole. La transcription résultant de cette adaptation propose des hypothèses de reconnaissance différentes de celles fournies par le système de base. La combinaison de ces deux propositions de transcription permet d’observer une réduction significative du taux d’erreur-mot.

Ce besoin de solutions spécifiques a finalement orienté une partie de notre travail vers la correction d’un problème particulièrement présent en français : l’homophonie. Nous cherchons alors à corriger les transcriptions, fournies par un système de RAP, au moyen d’une méthode proposant des solutions spécifiques à certains problèmes particuliers de l’homophonie. L’approche se focalise sur la correction de certaines erreurs, auxquelles une solution particulière est proposée. Cette méthode, en post-traitement des systèmes de RAP, corrige certains mots et classes de mots homophones, indépendamment du système de RAP utilisé.



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