Conférence
Notice
Lieu de réalisation
Inalco, Paris
Langue :
Français
Crédits
Sahar Ghannay (Intervention), Yannick Estève (Intervention), Nathalie Camelin (Intervention), Camille Dutrey (Intervention), Fabián Santiago Vargas (Intervention), Martine Adda-Decker (Intervention)
Conditions d'utilisation
Droit commun de la propriété intellectuelle
DOI : 10.60527/1ksb-cz25
Citer cette ressource :
Sahar Ghannay, Yannick Estève, Nathalie Camelin, Camille Dutrey, Fabián Santiago Vargas, Martine Adda-Decker. LIMSI. (2016, 6 juillet). Utilisation des représentations continues des mots et des paramètres prosodiques pour la détection d’erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole , in Session commune JEP/TALN 1. [Vidéo]. Canal-U. https://doi.org/10.60527/1ksb-cz25. (Consultée le 7 mai 2024)

Utilisation des représentations continues des mots et des paramètres prosodiques pour la détection d’erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole

Réalisation : 6 juillet 2016 - Mise en ligne : 1 février 2017
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Descriptif

JEP-TALN-RECITAL 2016 - Mercredi 6 juillet 2016

Session commune JEP/TALN 1

Utilisation des représentations continues des mots et des paramètres prosodiques pour la détection d’erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole

Sahar Ghannay, Yannick Estève, Nathalie Camelin, Camille Dutrey, Fabian Santiago and Martine Adda-Decker

Résumé : Récemment, l'utilisation des représentations continues de mots a connu beaucoup de succès dans plusieurs tâches de traitement du langage naturel.Dans ce papier, nous nous proposons d'étudier leur utilisation pour la tâche de détection des erreurs de transcriptions automatiques de la parole.Dans une architecture neuronale, nous les avons intégrés et évalués, en plus des paramètres classiques (lexicales, syntaxiques,etc.), et d'un ensemble de paramètres prosodiques .De plus, la principale contribution de cet article porte sur la combinaison de différentes représentations : plusieurs approches de combinaison sont proposées et évaluées afin de tirer profit de leur complémentarité. Les expériences sont effectuées sur des transcriptions automatiques du corpus ETAPE générées par le système de reconnaissance automatique du LIUM. Les résultats obtenus sont meilleurs que ceux d'un système état de l'art basé sur les champs aléatoires conditionnels.Pour terminer, nous montrons que la mesure de confiance produite est bien calibrée selon une évaluation en terme d'Entropie Croisée Normalisée.

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