Ioana Vasilescu

LIMSI-CNRS

Session JEP orale O7   Synthèse et prosodie   Vendredi 13 Juin - 14h00 16h00

• papier 1632 Mots fréquents homophones en français : analyse acoustique et classification automatique par fouille de données


• Rena Nemoto  ( LIMSI-CNRS)
• Ioana Vasilescu  ( LIMSI-CNRS)
• Martine Adda-Decker  ( LIMSI-CNRS)
• Résumé : De nombreuses erreurs de mots par la transcription automatique de parole concernent des mots fréquents homophones. Le but de cet article est de vérifier si les attributs acoustico-prosodique peuvent aider à discriminer des homophones sans information linguistique au niveau supérieur. Nous avons choisi deux paire de mots homophones >à/a> et >et/est> à partir de deux différents styles de corpus (préparés vs. spontanés). Les analyses acoustiques montrent des différences des homophones à travers le taux de voisement et la durée entre les verbes et la conjonction/préposition. 62 attributs acoustico-prosodiques ont été définis pour la classification combinaisant les mesures de fréquence fondamentale, formants, intensité, durée, taux de voisement et cooccurrences de pauses. Les taux moyennes d'identification étaient entre 60 et 77%. Les attributs pertients sont de nature prosodique et contextuelle inter-phonémique.
• article



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