Réordonnancement automatique d'hypothèses pour l'assistancè a la transcription de la parole
Résumé
Large vocabulary automatic speech recognition (ASR) technologies perform well in known, controlled contexts. However, some mistakes still have to be corrected. Human intervention is necessary to check and correct the results of such systems in order to make the output of ASR understandable. We propose a method for computer-assisted transcription of speech, based on automatic reordering confusion networks. It allows to significantly reduce the number of actions needed to correct the ASR outputs. WER computed before and after every network reordering shows an absolute gain of about 3.4%.
Les technologies de reconnaissance vocale automatique (ASR) à grand vocabulaire fonctionnent bien dans des contextes connus et contrôlés. Cependant, certaines erreurs doivent encore être corrigées. Une intervention humaine est nécessaire pour vérifier et corriger les résultats de ces systèmes afin de rendre compréhensible la sortie d'ASR. Nous proposons une méthode de transcription assistée par ordinateur de la parole, basée sur des réseaux de confusion de réordonnancement automatique. Il permet de réduire considérablement le nombre d'actions nécessaires pour corriger les sorties ASR. Le WER calculé avant et après chaque réorganisation du réseau montre un gain absolu d'environ 3,4%.
| Origine | Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte |
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