MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897517493 · doi:10.17851/2237-2083.26.4.1551-1570

Automatic Speech Segmentation in French / Segmentação automática da fala em francês

2018· article· en· W2897517493 sur OpenAlexaff
Philippe Martin

Notice bibliographique

RevueRevista de Estudos da Linguagem · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsSyllableStress (linguistics)Stress (linguistics)AdverbPhraseLexiconComputer scienceNounSpeech recognitionArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Whether we read aloud or silently, we segment speech not in words, but in accent phrases, i.e. sequences containing only one stressed syllable (excluding emphatic stress). In lexically stressed languages such as Italian or English, the location of stress in a noun, an adverb, a verb or an adjective (content words) is defined in the lexicon, and accent phrases include one single content word together with its associated grammatical words. In French, a language deprived from lexical stress, accent phrases are defined by the time it takes to read or pronounce them. Therefore, actual phrasing, i.e. the segmentation into accent phrases, depends strongly on the speech rate chosen by the speaker or the reader, whether in oral or silent reading mode. With a slow speech rate, all content words form accent phrases whose final syllables are stressed, whereas a fast speech rate could merge up to 10 or 11 syllables together in a single accent phrase with more than one content word. Based on this observation, and on other properties of stressed syllables, a computer algorithm for automatic phrasing, operating in a top-down fashion, is presented and applied to two examples of read and spontaneous speech.Keywords: accent phrase; French; phrasing; stress location; boundary detection.Resumo: Quando lemos em voz alta ou silenciosamente, segmentamos a fala em palavras, mas em grupos acentuais, i.e., sequências contendo uma única sílaba acentuada (excluindo-se acento enfático). Em línguas lexicalmente acentuadas como o italiano ou o inglês, a localização do acento em um substantivo, um advérbio, um verbo ou em um adjetivo (palavras lexicais) é definida no léxico, e sintagmas acentuais incluem uma única palavra lexical, acompanhada das palavras gramaticais a ela associadas. Em francês, uma língua que não possui acento lexical, sintagmas acentuais são definidos pelo tempo que se leva para lê-los ou pronunciá-los. Assim, os constituintes concretos, i.e., a segmentação em grupos acentuais, depende fortemente da velocidade de fala escolhida pelo falante ou leitor, tanto na fala como na leitura silenciosa. Com uma velocidade de fala baixa, todas as palavras lexicais formam grupos acentuais cujas sílabas finais são acentuadas, enquanto o ritmo de fala rápido poderia juntar de 10 a 11 sílabas em um mesmo grupo acentual contendo mais de uma palavra lexical. Com base nessa observação e em outras propriedades das sílabas acentuadas, um algoritmo computacional para segmentação automática, atuando de maneira top-down é apresentado e aplicado a dois exemplos de leitura e fala espontânea.Palavras-chave: grupo acentual; francês; segmentação; posição do acento; detecção de fronteira.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de Estudos da LinguagemMême sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207