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Prédiction a priori de la qualité de la transcription automatique de la parole bruitée

Ferreira, Sébastien and Farinas, Jérome and Pinquier, Julien and Rabant, Stéphane Prédiction a priori de la qualité de la transcription automatique de la parole bruitée. (2018) In: 32e Journées d'Etudes sur la Parole (JEP 2018), 4 June 2018 - 8 June 2018 (Aix-En-Provence, France).

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Official URL: https://doi.org/10.21437/JEP.2018-29

Abstract

De nombreuses sources de variabilité dégradent les performances d'un système de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP). Dans cette étude, les dégradations provoquées par le type et le niveau de bruit sont explorées afin de prédire a priori la qualité de la RAP, i.e. avant même le décodage. Notre méthode se fonde sur une séparation spectrale de la parole et du bruit afin de produire un modèle de régression. L'expérimentation a été réalisée sur le corpus Wall street Journal, bruité avec le corpus NOISEX-92 (17 types de bruit) que nous appliquons à 9 niveaux de rapport signal à bruit. La méthode de régression proposée obtient moins de 8% d'erreur moyenne entre le Word Error Rate (WER) prédit et le WER réellement obtenu par le système de transcription automatique de la parole.

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
HAL Id:hal-02124434
Audience (conference):National conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UPS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Other partners > Authôt (FRANCE)
Laboratory name:
Statistics:download
Deposited By: IRIT IRIT
Deposited On:08 Apr 2019 12:31

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