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        <title>Influence de la quantité de données sur une tâche de segmentation de phones fondée sur les réseaux de neurones (Phone-level speech segmentation with neural networks : influence of the amount of data )</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP</title>
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            <publisher>AFCP - ATALA</publisher>
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    <abstract>Dans cet article, nous décrivons une étude expérimentale de segmentation de parole en unités acoustiques sous-lexicales (phones) à l‘aide de réseaux de neurones. Sur le corpus de parole spontanée d‘anglais américain BUCKEYE, une F-mesure de 68% a été obtenue à l‘aide d‘un réseau convolutif, en considérant une marge d‘erreur de 10 ms. Cette performance est supérieure à celle d‘un annotateur manuel, l‘accord inter-annotateurs étant de 62%. Restreindre les données d‘apprentissage à celles d‘un unique locuteur, 30 minutes environ, a eu pour conséquence moins de 10% de perte et utiliser celles de 5 locuteurs a permis d‘atteindre des résultats similaires à utiliser plus de données. Utiliser le modèle entraîné avec le corpus anglais sur un petit corpus d‘une langue peu dotée a donné des résultats comparables à estimer un modèle avec des données de cette langue.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Influence de la quantité de données sur une tâche de segmentation de phones fondée sur les réseaux de neurones (Phone-level speech segmentation with neural networks : influence of the amount of data )
%A Manenti, Céline
%A Pellegrini, Thomas
%A Pinquier, Julien
%Y Danlos, Laurence
%Y Hamon, Thierry
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP
%D 2016
%8 July
%I AFCP - ATALA
%C Paris, France
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%F manenti-etal-2016-influence
%X Dans cet article, nous décrivons une étude expérimentale de segmentation de parole en unités acoustiques sous-lexicales (phones) à l‘aide de réseaux de neurones. Sur le corpus de parole spontanée d‘anglais américain BUCKEYE, une F-mesure de 68% a été obtenue à l‘aide d‘un réseau convolutif, en considérant une marge d‘erreur de 10 ms. Cette performance est supérieure à celle d‘un annotateur manuel, l‘accord inter-annotateurs étant de 62%. Restreindre les données d‘apprentissage à celles d‘un unique locuteur, 30 minutes environ, a eu pour conséquence moins de 10% de perte et utiliser celles de 5 locuteurs a permis d‘atteindre des résultats similaires à utiliser plus de données. Utiliser le modèle entraîné avec le corpus anglais sur un petit corpus d‘une langue peu dotée a donné des résultats comparables à estimer un modèle avec des données de cette langue.
%U https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.44/
%P 392-400

Markdown (Informal)

[Influence de la quantité de données sur une tâche de segmentation de phones fondée sur les réseaux de neurones (Phone-level speech segmentation with neural networks : influence of the amount of data )](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.44/) (Manenti et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Influence de la quantité de données sur une tâche de segmentation de phones fondée sur les réseaux de neurones (Phone-level speech segmentation with neural networks : influence of the amount of data ) (Manenti et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Céline Manenti, Thomas Pellegrini, and Julien Pinquier. 2016. Influence de la quantité de données sur une tâche de segmentation de phones fondée sur les réseaux de neurones (Phone-level speech segmentation with neural networks : influence of the amount of data ). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP, pages 392–400, Paris, France. AFCP - ATALA.