@inproceedings{p-martin-etal-2024-la,
title = "La reconnaissance automatique de phon{\`e}mes est-elle r{\'e}ellement adapt{\'e}e pour l`analyse de la parole spontan{\'e}e ?",
author = "P. Martin, Vincent and
Beaumard, Colleen and
Brazier, Charles and
Rouas, Jean-Luc and
Wu, Yaru",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes des 35{\`e}mes Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-jep.44/",
pages = "431--440",
language = "fra",
abstract = "La transcription phon{\'e}mique automatique de la parole spontan{\'e}e trouve des applications vari{\'e}es, notamment dans l'{\'e}ducation et la surveillance de la sant{\'e}. Ces transcriptions sont habituellement {\'e}valu{\'e}es soit par la pr{\'e}cision de l`identification des phon{\`e}mes, soit par leur segmentation temporelle. Jusqu'{\`a} pr{\'e}sent, aucun syst{\`e}me n`a {\'e}t{\'e} {\'e}valu{\'e} simultan{\'e}ment sur ces deux t{\^a}ches. Cet article pr{\'e}sente l'{\'e}valuation d`un syst{\`e}me de transcription phon{\'e}tique du fran{\c{c}}ais spontan{\'e} (corpus Rhapsodie) bas{\'e} sur Kaldi. Ce syst{\`e}me montre de bons r{\'e}sultats en identification des phon{\`e}mes et de leurs cat{\'e}gories, avec des taux d`erreur de 19,2 et 13,4 respectivement. Il est cependant moins performant en segmentation, manquant en moyenne 40 de la dur{\'e}e des phon{\`e}mes et 34 des cat{\'e}gories. Les performances s`am{\'e}liorent avec le niveau de planification de la parole. Ces r{\'e}sultats soulignent le besoin de syst{\`e}mes de transcription phon{\'e}tique automatique fiables, n{\'e}cessaires {\`a} des analyses plus approfondies de la parole spontan{\'e}e."
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<title>La reconnaissance automatique de phonèmes est-elle réellement adaptée pour l‘analyse de la parole spontanée ?</title>
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<abstract>La transcription phonémique automatique de la parole spontanée trouve des applications variées, notamment dans l’éducation et la surveillance de la santé. Ces transcriptions sont habituellement évaluées soit par la précision de l‘identification des phonèmes, soit par leur segmentation temporelle. Jusqu’à présent, aucun système n‘a été évalué simultanément sur ces deux tâches. Cet article présente l’évaluation d‘un système de transcription phonétique du français spontané (corpus Rhapsodie) basé sur Kaldi. Ce système montre de bons résultats en identification des phonèmes et de leurs catégories, avec des taux d‘erreur de 19,2 et 13,4 respectivement. Il est cependant moins performant en segmentation, manquant en moyenne 40 de la durée des phonèmes et 34 des catégories. Les performances s‘améliorent avec le niveau de planification de la parole. Ces résultats soulignent le besoin de systèmes de transcription phonétique automatique fiables, nécessaires à des analyses plus approfondies de la parole spontanée.</abstract>
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[La reconnaissance automatique de phonèmes est-elle réellement adaptée pour l’analyse de la parole spontanée ?](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-jep.44/) (P. Martin et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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