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INSA de Rennes (24/11/2010), Pascale Sébillot (Dir.)
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Adaptation thématique non supervisée d'un système de reconnaissance automatique de la parole
Gwénolé Lecorvé1

Les systèmes actuels de reconnaissance automatique de la parole (RAP) reposent sur un modèle de langue (ML) qui les aide à déterminer les hypothèses de transcription les plus probables. Pour cela, le ML recense des probabilités de courtes séquences de mots, appelées n-grammes, fondées sur un vocabulaire fini. Ces ML et vocabulaire sont estimés une fois pour toutes à partir d'un vaste corpus de textes traitant de sujets variés. En conséquence, les systèmes actuels souffrent d'un manque de spécificité lorsqu'il s'agit de transcrire des documents thématiquement marqués. Pour pallier ce problème, nous proposons un nouveau processus d'adaptation thématique non supervisée du ML et du vocabulaire. Sur la base d'une première transcription automatique d'un document audio, ce processus consiste à récupérer sur Internet des textes du même thème que le document, textes à partir desquels nous réestimons le ML et enrichissons le vocabulaire. Ces composants adaptés servent alors à produire une nouvelle transcription dont la qualité est espérée meilleure. Ce processus est particulièrement original car il se préserve de toute connaissance a priori sur les éventuels thèmes des documents à transcrire et il intègre des techniques de traitement automatique des langues. De plus, nous apportons des contributions pour chaque étape du processus. Tout d'abord, étant donnée la transcription initiale d'un document audio, nous avons aménagé le critère tf-idf , issu du domaine de la recherche d'information, aux spécificités de l'oral afin de caractériser le thème du document par des mots-clés extraits automatiquement. Via un moteur de recherche sur Internet, ces mots-clés nous permettent de récupérer des pages Web que nous filtrons afin d'assurer leur cohérence thématique avec le document audio. Ensuite, nous avons proposé une nouvelle technique de réestimation thématique du ML. En extrayant des mots et séquences de mots spécifiques au thème considéré à partir des corpora Web, nous utilisons le cadre de l'adaptation par minimum d'information discriminante pour ne modifier que les probabilités des n-grammes propres au thème, laissant les autres probabilités inchangées. Enfin, nous montrons également que les corpora extraits du Web peuvent servir à repérer des mots hors vocabulaire spécifiques aux thèmes. Nous proposons une technique originale qui permet d'apprendre ces nouveaux mots au système et, notamment, de les intégrer dans le ML en déterminant automatiquement dans quels n-grammes ils sont susceptibles d'apparaître. Pour cela, chaque nouveau mot est assimilé à d'autres, déjà connus du système, avec lesquels il partage une relation paradigmatique. Nos expériences, menées sur des émissions d'actualités radiodiffusées, montrent que l'ensemble de ces traitements aboutit à des améliorations significatives du taux de reconnaissance d'un système de RAP.
1:  INRIA - IRISA - TEXMEX
reconnaissance automatique de la parole – modélisation statistique du langage – traitement automatique des langues – adaptation thématique – adaptation non supervisée

Unsupervised topic-based adaptation of an automatic speech recognition system
Current automatic speech recognition (ASR) systems are based on language models (LM) which gather word sequence probabilities (n-gram probabilities) and assist the system in discriminating utterances with the highest likelihood. In practice, these ngram probabilities are estimated once and for all on large multitopic corpora based on a fixed, though large, general-purpose vocabulary. Hence, current systems suffer from a lack of specificity when dealing with topic-specific spoken documents. To circumvent this problem, we propose to modify the LM and the vocabulary through a new unsupervised topic-based adaptation scheme. Based on the sole automatic transcription of a thematically consistent broadcast segment, the process consists in automatically retrieving topic-specific texts on the Internet from which the LM probabilities are re-estimated and the vocabulary is enriched. By running a new transcription process, the use of these adapted components is finally expected to improve the segment recognition accuracy. This work is especially original since it avoids using any a priori knowledge about encountered topics and it integrates natural language processing techniques. In addition, we brought contributions to each step of the adaptation process. First, given a first-pass automatic transcript segment, we propose to adapt indexing methods from the information retrieval domain, namely tf-idf , to the specifics of automatic transcription (no case, potentially erroneous words, etc.) in order to characterize the encountered topic by a set of keywords. By submitting these keywords to Web search engines, Web pages are then retrieved and thematically filtered to guarantee a good topic similarity with the transcript segment. Second, we developed an original topic-based LM re-estimation technique based on the minimum discrimination information LM adaptation framework and on topic-specific words and phrases automatically extracted from Web corpora. This enables us to exclusively adapt LM n-gram probabilities related the topic of the segment, while other, general-purpose, n-gram probabilities are kept untouched. Third, topic-specific Web corpora can be used to spot out-of-vocabulary topic-specific words to be added to the ASR system vocabulary and LM. Whereas adding such words into the vocabulary is straightforward, their integration into a pre-existent LM is more complex. We thus proposed to achieve this task by building n-grams for each new word thanks to its paradigmatic relations with other words and thanks to the combined information about the usage of these latter words in the pre-existent LM. Experiments done on French-speaking broadcast news show that our whole topic-specific adaptation process yields significant recognition accuracy improvements of an ASR system.
automatic speech recognition – statistical language modeling – natural language processing – topic-based adaptation – unsupervised adaptation

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