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Introduction d’informations sémantiques dans un système de reconnaissance de la parole
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Quel type de systèmes utiliser pour la transcription automatique du français ? Les HMM font de la résistance
Quel type de systèmes utiliser pour la transcription automatique du français ? Les HMM font de la résistance
Paul Deléglise and Carole Lailler
Forts d’une utilisation couronnée de succès en traduction automatique, les systèmes end-to-end dont la leur sortie réside en une suite de caractères, ont vu leur utilisation étendue à la transcription automatique de la parole. De nombreuses comparaisons ont alors été effectuées sur des corpus anglais libres de droits, de parole lue. Nous proposons ici de réaliser une comparaison entre deux systèmes état de l’art, non pas sur de la parole lue mais bel et bien sur un corpus d’émissions audiovisuelles françaises présentant différents degrés de spontanéité. Le premier est un \textit{end-to-end} et le second est un système hybride (HMM/DNN). L’obtention de résultats satisfaisants pour le end-to-end nécessitant un lexique et modèle de langage dédiés, il est intéressant de constater qu’une meilleure intégration dans les systèmes hybrides (HMM/DNN) est source de performances supérieures, notamment en Français où le contexte est primordial pour la syntaxe.
Caractérisation du locuteur par CNN à l’aide des contours d’intensité et d’intonation : comparaison avec le spectrogramme
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Reconnaissance de phones fondée sur du Transfer Learning pour des enfants apprenants lecteurs en environnement de classe
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Quantificateur vectoriel multi-codeur appliqué au codage des paramètres ISF du standard AMR-WB
Quantificateur vectoriel multi-codeur appliqué au codage des paramètres ISF du standard AMR-WB
Bouzid Merouane, Cheraitia Salah Eddine and Meziane Nacéra
Article retiré à la demande des auteurs.