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LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DE LA PAROLE 1

Reconnaissance de la parole

Ivan Magrin-Chagnolleau, CNRSLaboratoire Dynamique Du Langage

[email protected]


Objectifs

Transformer un signal de parole en :

• Texte (dictée vocale, transcription)

• Action (commande vocale, systèmes de dialogue)

• Information indexée (annotation, indexation)


Les sources de variabilité• Les facteurs intra-locuteurs :

co-articulation, variation dans la prononciation, etc.

• Les facteurs inter-locuteurs :physiologie, age, sexe, psychologie, familiarité avec l’application, etc.

• L’environnement :bruit, micro, canal de transmission, présence d’autres locuteurs, etc.


Variabilité intra- et inter-locuteur


Variabilité intra-locuteur


Typologie des systèmes

• Type de parole

• Taille du vocabulaire

• Niveau de dépendance par rapport aux locuteurs

• Environnement d’utilisation

• Profil des utilisateurs potentiels


Type de parole

• Mots isolés

• Mots connectés

• Détection de mots clés

• Parole contrainte

• Parole continue

• Parole spontanée


Taille du vocabulaire

• Quelques mots (5 – 50)

• Petit vocabulaire (50 – 500)

• Vocabulaire moyen (500 – 5000)

• Grand vocabulaire (5000 – 50000)

• Très grand vocabulaire (> 50000)


Dépendance au locuteur

• Dépendant du locuteur :le système fonctionne correctement avec un utilisateur particulier

Adaptation au locuteur =utilise quelques données spécifiquesd’un locuteur pour adapter le système

à une nouvelle voix

• Indépendant du locuteur :le système fonctionne avec n’importe quel utilisateur


Environnement d’utilisation

• Parole large-bande(ordinateur, etc.)

• Parole bande-étroite avec distorsion (téléphone, etc.)

• Environnement calme (bureau + micro-casque)

• Bruit de fond


Profil des utilisateurs potentiels

• Utilisation professionnelle par des spécialistes

• Grand public

• Entraîné / naïf

• Fréquent / occasionnel

• Utilité

• Coopération


Deux exemples

Dictée vocale• Parole continue

• Grand vocabulaire• Adaptation au locuteur

• Bureau+micro-casque• Utilisateurs

d’ordinateurs

Service téléphonique• Détection de mots

clés• Quelques mots• Indépendant du

locuteur• Parole téléphonique• Grand public


Système de reconnaissance de mots


Programmation dynamique (DTW)

meilleurchemin

),()Y,X( 2jid yx

Mot inconnu Y

Mot

X

Mot 1

Mot 2

Mot n


Contraintes locales


Contraintes locales : exemple


Modèle de Markov caché : principe


Modèles de Markov cachés (HMM)

meilleurchemin

)S(Plog)Y,X(iXjy

Mot 2

Mot 1

Mot n

Mot inconnu Y

Mot

X


Viterbi : exemple


Algorithme de Viterbi : exercice


Le modèle hiérarchique


Le modèle hiérarchique : exemple


Modèles phonétiques (1)


Modèles phonétiques (2)

Le mot « américain »


Modèles contextuels


Modèles de langage• A un instant donné, tous les mots n’ont

pas la même probabilité de présence :– Le petit chat boit du …

• Grammaires probabilistes : toutes les phrases sont possibles mais avec des probabilités différentes

• Grammaires à états finis : partition binaire des séquences de mots en « séquences possibles » et « séquences impossibles »


Modèle acoustique + Modèle de langage


Les n meilleures phrases


Treillis de mots / Graphe de mots


Graphe de mots (2)


Performances


Recherche actuelle

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