Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks (CNN) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus (NCCFr))

Cedric Gendrot, Emmanuel Ferragne, Thomas Pellegrini


Abstract
Nous avons effectué une classification automatique de 44 locuteurs à partir de réseaux de neurones convolutifs (CNN) sur la base de spectrogrammes à bandes larges calculés sur des séquences de 2 secondes extraites d’un corpus de parole spontanée (NCCFr). Après obtention d’un taux de classification moyen de 93,7 %, les différentes classes phonémiques composant chaque séquence ont été masquées afin de tester leur impact sur le modèle. Les résultats montrent que les voyelles orales influent avant toute autre classe sur le taux de classification, suivies ensuite par les occlusives orales. Ces résultats sont expliqués principalement par la représentation temporelle prédominante des voyelles orales. Une variabilité inter-locuteurs se manifeste par l’existence de locuteurs attracteurs qui attirent un grand nombre de faux positifs et qui ne sont pas sensibles au masquage effectué. Nous mettons en avant dans la discussion des réalisations acoustiques qui pourraient expliquer les spécificités de ces locuteurs.
Anthology ID:
2020.jeptalnrecital-jep.30
Volume:
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole
Month:
6
Year:
2020
Address:
Nancy, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA et AFCP
Note:
Pages:
262–270
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.30
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Cedric Gendrot, Emmanuel Ferragne, and Thomas Pellegrini. 2020. Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks (CNN) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus (NCCFr)). In Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, pages 262–270, Nancy, France. ATALA et AFCP.
Cite (Informal):
Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks (CNN) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus (NCCFr)) (Gendrot et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
Copy Citation:
PDF:
https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.30.pdf