@inproceedings{dutrey-etal-2016-alignement,
title = "Alignement de s{\'e}quences phon{\'e}tiques pour une analyse phonologique des erreurs de transcription automatique (Phonetic sequences alignment for a phonemic analysis of automatic speech transcription errors )",
author = "Dutrey, Camille and
Adda-Decker, Martine and
Yamaguchi, Naomi",
editor = "Danlos, Laurence and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP",
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pages = "46--54",
abstract = "La transcription automatique de la parole obtient aujourd{'}hui des performances {\'e}lev{\'e}es avec des taux d{'}erreur qui tombent facilement en dessous de 10{\%} pour une parole journalistique. Cependant, pour des conversations plus libres, ils stagnent souvent autour de 20{--}30{\%}. En fran{\c{c}}ais, une grande partie des erreurs sont dues {\`a} des confusions entre homophones n{'}impliquant pas les niveaux acousticophon{\'e}tique et phonologique. Cependant, de nombreuses erreurs peuvent s{'}expliquer par des variantes de productions non pr{\'e}vues par le syst{\`e}me. Afin de mieux comprendre quels processus phonologiques pourraient expliquer ces variantes sp{\'e}cifiques de la parole spontan{\'e}e, nous proposons une analyse des erreurs en comparant prononciations attendue (r{\'e}f{\'e}rence) et reconnue (hypoth{\`e}se) via un alignement phon{\'e}tique par programmation dynamique. Les distances locales entre paires de phon{\`e}mes appari{\'e}s correspondent au nombre de traits phon{\'e}tiques disjoints. Nos analyses permettent d{'}identifier les traits phon{\'e}tiques les plus fr{\'e}quemment impliqu{\'e}s dans les erreurs et donnent des pistes pour des interpr{\'e}tations phonologiques.",
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<title>Alignement de séquences phonétiques pour une analyse phonologique des erreurs de transcription automatique (Phonetic sequences alignment for a phonemic analysis of automatic speech transcription errors )</title>
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<abstract>La transcription automatique de la parole obtient aujourd’hui des performances élevées avec des taux d’erreur qui tombent facilement en dessous de 10% pour une parole journalistique. Cependant, pour des conversations plus libres, ils stagnent souvent autour de 20–30%. En français, une grande partie des erreurs sont dues à des confusions entre homophones n’impliquant pas les niveaux acousticophonétique et phonologique. Cependant, de nombreuses erreurs peuvent s’expliquer par des variantes de productions non prévues par le système. Afin de mieux comprendre quels processus phonologiques pourraient expliquer ces variantes spécifiques de la parole spontanée, nous proposons une analyse des erreurs en comparant prononciations attendue (référence) et reconnue (hypothèse) via un alignement phonétique par programmation dynamique. Les distances locales entre paires de phonèmes appariés correspondent au nombre de traits phonétiques disjoints. Nos analyses permettent d’identifier les traits phonétiques les plus fréquemment impliqués dans les erreurs et donnent des pistes pour des interprétations phonologiques.</abstract>
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%X La transcription automatique de la parole obtient aujourd’hui des performances élevées avec des taux d’erreur qui tombent facilement en dessous de 10% pour une parole journalistique. Cependant, pour des conversations plus libres, ils stagnent souvent autour de 20–30%. En français, une grande partie des erreurs sont dues à des confusions entre homophones n’impliquant pas les niveaux acousticophonétique et phonologique. Cependant, de nombreuses erreurs peuvent s’expliquer par des variantes de productions non prévues par le système. Afin de mieux comprendre quels processus phonologiques pourraient expliquer ces variantes spécifiques de la parole spontanée, nous proposons une analyse des erreurs en comparant prononciations attendue (référence) et reconnue (hypothèse) via un alignement phonétique par programmation dynamique. Les distances locales entre paires de phonèmes appariés correspondent au nombre de traits phonétiques disjoints. Nos analyses permettent d’identifier les traits phonétiques les plus fréquemment impliqués dans les erreurs et donnent des pistes pour des interprétations phonologiques.
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[Alignement de séquences phonétiques pour une analyse phonologique des erreurs de transcription automatique (Phonetic sequences alignment for a phonemic analysis of automatic speech transcription errors )](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.6) (Dutrey et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)
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