Détection de la nasalité du locuteur à partir de réseaux de neurones convolutifs et validation par des données aérodynamiques - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Détection de la nasalité du locuteur à partir de réseaux de neurones convolutifs et validation par des données aérodynamiques

Résumé

Ce travail se positionne dans le domaine de la recherche d'informations sur le locuteur, reconnue comme une des tâches inhérentes au traitement automatique de la parole. A partir d'un nouveau masque pneumotachographe acoustiquement transparent, nous avons enregistré simultanément des données aérodynamiques (débit d'air oral et nasal) et acoustiques pour 6 locuteurs masculins français, impliquant des consonnes et voyelles orales et nasales sur des logatomes. Un CNN entraîné sur d'autres corpus acoustiques en français a été testé sur les données recueillies à partir du masque pour la distinction de nasalité phonémique, avec une classification correcte de 88\% en moyenne. Nous avons comparé ces résultats CNN avec les débit d'air nasal et oral captés par le masque afin de quantifier la nasalité présente par locuteur. Les résultats montrent une corrélation significative entre les erreurs produites par le CNN et des distinctions moins nettes de débit d'air du masque entre nasales et orales.
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Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130227 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130227 , version 1

Citer

Lila Kim, Cedric Gendrot, Amélie Elmerich, Angelique Amelot, Shinji Maeda. Détection de la nasalité du locuteur à partir de réseaux de neurones convolutifs et validation par des données aérodynamiques. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.101-108. ⟨hal-04130227⟩
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