The RACAD speech corpus of New Brunswick Acadian French: Design and applications
Notice bibliographique
Résumé
The RACAD (Reconnaissance automatique de l 'acadien) speech corpus contains high quality audio recordings that can be used to develop recognition systems for the regional varieties of French spoken in the province of New Brunswick, Canada.Its design is informed by linguistic analyses of Acadian French.The corpus contains sentences read by 140 speakers who were selected according to age, gender and geographical region.This paper presents a preliminary application of the corpus in automatic speech recognition research; it outlines an original global monophone recognition model that is designed to handle linguistic variability.Global phone and word recognition rates for this model are satisfactory (about 90%), but they vary considerably across geographical locations.Possible applications of the RACAD corpus in acoustic phonetic and socio-phonetic studies of dialect variation are also described in this paper. R SU M Dans le but de dvelopper des systmes de reconnaissance automatique des varits de franais parles dans la province du Nouveau-Brunswick, au Canada, un corpus d 'enregistrements de haute qualit, le corpus RACAD (Reconnaissance automatique de l 'acadien), a t recueilli.Ce corpus est constitu de phrases lues par 140 locuteurs.Suivant la mthodologie employe dans les tudes linguistiques portant sur le franais acadien, les locuteurs ont t slectionns d 'aprs leur ge, leur sexe et leur appartenance gographique.Cet article dcrit une premire application du processus de reconnaissance automatique de la parole partir de ce corpus; il prsente un modle monophone global qui tient compte de la variabilit linguistique dans le RACAD.Les rsultats montrent que les taux de reconnaissance globale des phones et des mots sont satisfaisants (environ 90%), mais que ces taux varient entre les diverses rgions gographiques.Des applications possibles du RACAD, dans des analyses de phontique acoustique et de sociophontique de la variation rgionale, sont aussi dcrites dans le prsent article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».