Combining words and syllables for speech transcription
| Autor: | Orosanu, Luiza, Jouvet, Denis |
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| Přispěvatelé: | Analysis, perception and recognition of speech (PAROLE), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | XXXème édition des Journées d'Etudes sur la Parole XXXème édition des Journées d'Etudes sur la Parole, Jun 2014, Le Mans, France |
| Popis: | International audience; Combining words and syllables for speech transcription This paper analyzes the use of hybrid language models for automatic speech transcription. The goal is to later use such an approach as a support for helping communication with deaf people, and to run it on an embedded decoder on a portable device, which introduces constraints on the model size. The main linguistic units considered for this task are the words and the syllables. Various lexicon sizes are studied by setting thresholds on the word occurrence frequencies in the training data, the less frequent words being therefore syllabified. Using this kind of language model, the recognizer can output between 69% and 96% of the words (whereas the other words, will be represented by syllables). By setting different thresholds on the confidence measures associated to the recognized words, the most reliable word hypotheses can be identified, and they have correct recognition rates between 70% and 92%.; Cet article analyse l'intérêt de modèles de langage hybrides pour transcrire de la parole. L'objectif est d'utiliser une telle solution pour aider à la communication avec des personnes sourdes, et de la mettre en oeuvre sur un terminal portable, ce qui introduit des contraintes sur la taille du modèle. Les unités linguistiques considérées pour cette tâche sont les mots et les syllabes. Des lexiques de différentes tailles sont obtenus en variant le seuil de sélection associé aux fréquences d'occurrence des mots dans les données d'apprentissage, les mots les moins fréquents sont alors décomposés en syllabes. Ce type de modèle de langage peut reconnaître entre 69% et 96% des mots (le reste étant représenté par des syllabes). En ajustant le seuil sur les mesures de confiance associées aux mots reconnus, les hypothèses de mots les plus fiables peuvent être identifiées (à un taux de bonne reconnaissance variant entre 70% et 92%). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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