Combinaison de systèmes pour la phonétisation automatique de noms propres
Résumé
Large vocabulary automatic speech recognition (ASR) technologies perform well in known, controlled contexts. However recognition of proper nouns is commonly considered as a difficult task. Accurate phonetic transcription of a proper noun is difficult to obtain, although it can be one of the most important resources for a recognition system. In this article, we propose methods of automatic phonetic transcription applied to proper nouns. The methods are based on combinations of the rule-based phonetic transcription generator LIA PHON and an acoustic-phonetic decoding system. On the ESTER corpus, we observed that the combined system obtained better results than our reference system (LIA PHON). The WER decreased on segments of speech containing proper nouns, without affecting negatively the results on the rest of the corpus.
Les technologies de reconnaissance de la parole automatique (ASR) à large vocabulaire sont performantes dans des contextes connus et contrôlés. Cependant, la reconnaissance des noms propres est généralement considérée comme une tâche difficile. La transcription phonétique exacte d'un nom propre est difficile à obtenir, même si elle peut être l'une des ressources les plus importantes pour un système de reconnaissance. Dans cet article, nous proposons des méthodes de transcription phonétique automatique appliquée aux noms propres. Les méthodes sont basées sur des combinaisons de LIA PHON (système à base de règle) et un système de décodage acoustico-phonétique. Sur le corpus ESTER, nous avons observé que le système combiné obtenait de meilleurs résultats que notre système de référence (LIA PHON). Le WER est diminué sur les segments de la parole contenant des noms propres, sans affecter négativement les résultats sur le reste du corpus.
Domaines
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