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Mesures de confiance trame-synchrones et locales en reconnaissance automatique de la parole

J. RAZIK, Université Henri Poincaré Nancy I, 2007
mardi 4 décembre 2007.
 

Résumé :

En reconnaissance automatique de la parole, les mesures de confiance tentent d’estimer la confiance qu’on peut accorder au résultat (phonème, mot, phrase) fourni par le moteur de reconnaissance ; l’apport de la mesure de confiance permettant par exemple de mettre en évidence les mots mal reconnus ou hors vocabulaire.

Dans cette thèse nous proposons des mesures de confiance capables de faire cette estimation dans le cas d’applications nécessitant une reconnaissance "grand vocabulaire" en flux continu comme l’indexation en mots clés ou la transcription en ligne d’émissions radiophoniques et télévisuelles, ou bien encore la transcription du cours d’un enseignant dans une salle de classe pour des élèves malentendants.

Dans ce cadre, nous avons défini deux types de mesure de confiance. Les premières, fondées sur des rapports de vraisemblance, sont des mesures trame-synchrones qui peuvent être calculées au fur et à mesure de la progression du moteur de reconnaissance au sein de la phrase à reconnaître. Les secondes, fondées sur une estimation de la probabilité a posteriori limitée à un voisinage local du mot considéré, nécessitent seulement un court délai avant de pouvoir être calculées.

Ces mesures ont été évaluées et comparées à une mesure de l’état de l’art également fondée sur la probabilité a posteriori mais nécessitant la reconnaissance de toute la phrase. Cette évaluation a été faite d’une part dans une tâche de transcription automatique d’un corpus réel d’émissions radiophoniques issu de la campagne ESTER et en utilisant le critère d’évaluation EER (Equal Error Rate) ; d’autre part dans une tâche de détection de mots clés sur le même corpus. Des performances très proches de celles de la mesure de l’état de l’art ont été obtenues par nos mesures locales avec un délai de moins d’une seconde.

Nous avons également intégré l’une de nos mesures trame-synchrones dans le processus de décodage du moteur de reconnaissance afin d’améliorer la solution proposée par le système et ainsi diminuer le taux d’erreur en mots d’environ 6% en relatif. Enfin, une de nos mesures de confiance a permis par la mise en valeur de mots de faible confiance d’améliorer la compréhension de malentendants.



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