Exploitation de transcriptions bruitées pour la reconnaissance automatique de la parole ; Leveraging noisy transcriptions for automatic speech recognition
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Exploitation de transcriptions bruitées pour la reconnaissance automatique de la parole ; Leveraging noisy transcriptions for automatic speech recognition
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Les méthodes usuelles pour la conception d'un système de reconnaissance automatique de la parole nécessitent des jeux de données de parole transcrite de bonne qualité. Ceux-ci sont composés du signal acoustique produit par un locuteur ainsi que de la transcription mot à mot de ce qui a été dit. Pour construire un bon modèle de reconnaissance automatique il faut plusieurs milliers d'heures de parole transcrite. Le jeu de données doit être crée à partir d'un panel de locuteurs et de situations différentes pour couvrir la variabilité de la parole et de la langue. Pour créer un tel jeu de données, on demande généralement à des annotateurs humains d'écouter les signaux acoustiques et d'écrire le texte correspondant. Ce procédé coûte cher et est source d'erreurs car ce qui est dit lors d'un enregistrement en conditions réelles n'est pas toujours facilement intelligible. Des signaux mal transcrits impliquent une baisse de performance du modèle acoustique. Pour améliorer la qualité des transcriptions, plusieurs personnes peuvent annoter le même signal acoustique, mais alors le procédé coûte encore plus cher. Cette thèse prend le contre-pied de cette démarche et propose de concevoir des algorithmes permettant d'utiliser des jeux de données dont les transcriptions sont « bruitées », c'est-à-dire qu'elles contiennent des erreurs. Le but principal est donc de réduire les coûts pour construire un système de reconnaissance automatique de la parole en limitant la perte de qualité du système induite par ces erreurs.Dans un premier temps, nous présentons l'algorithme Lead2Gold. Lead2Gold est basé sur une fonction de coût qui permet d'utiliser des jeux de données dont les transcriptions contiennent des erreurs. Nous modélisons ces erreurs par un modèle de bruit simple basé au niveau des lettres. Pour une transcription présente dans le jeu de données, l'algorithme cherche un ensemble de transcriptions probablement meilleures. Nous utilisons pour cela une recherche en faisceau dans le graphe. Une telle technique de recherche n'est ...