@article {99, title = {ALADIN: de ontwikkeling van zelflerende, spraakgestuurde bedieningsinterfaces voor mensen met een motorische beperking}, year = {2011}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Mensen met een motorische beperking die moeite hebben met het handmatig bedienen van apparaten, zouden veel baat kunnen hebben bij spraakgestuurde bedieningssystemen in hun woning. Toch worden dergelijke spraakgestuurde interfaces nog weinig gebruikt door deze doelgroep. Dit is te wijten aan technische en praktische problemen, zoals het gebrek aan robuustheid van het spraakherkenningssysteem (onder andere voor afwijkende spraak door spraakstoornissen) en de leercurve aan de kant van de gebruiker,die zijn commandos over het algemeen moet aanpassen aan een vooraf bepaalde vocabulaire en grammatica. In het ALADIN-pro ject wordt een spraakgestuurde bedieningsinterface ontwikkeld met een robuust en zelflerend spraakherkenningssysteem, dat zich aanpast aan de gebruiker. De woordenschat en de grammatica van het ALADIN-systeem worden dan ook niet voorgeprogrammeerd, maar automatisch afgeleid op basis van een aantal voorbeeldcommandos tijdens een zo kort mogelijke trainingsfase. Om de toepasbaarheid van zelflerende technieken op dit soort van taaldata te bestuderen, werd een klein corpus van gesproken commandos en bijbehorende acties verzameld, orthografisch getranscribeerd en lingu{\"\i}stisch geannoteerd. In deze presentatie stellen we het corpus voor en tonen we de resultaten van eerste, verkennende experimenten rond automatische grammatica-inductie.

}, author = {Janneke van de Loo and Guy De Pauw and Jort Gemmeke and Peter Karsmakers and Bert van den Broek and Walter Daelemans and Hugo Van hamme} } @article {156, title = {Automatic assessment of native, normally formed, read or repeated speech}, year = {2010}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Nijmegen, The Netherlands}, abstract = {

In reading education and speech therapy, teachers and therapists often need to assess if a known utterance is pronounced up to the expected standard. While training their reading skills, regular pupils as well as persons with a reading disorder may produce reading miscues. One of the tasks of the teacher or therapist is to detect these (reading skill evaluation) and give corrective feedback (training). In another setting, persons who have lost their hearing and who have a cochlear implant need to be trained to their new bionic ear. A therapist will read a sentence which the patient is to repeat as accurately as possible.

In the therapy and evaluation setting of the above examples, a one-on-one setting is used in practice. This is an expensive solution in terms of labour cost as well as in terms of logistics to bring patient and therapist together. Reading training is often done collectively in today{\textquoteright}s classrooms, but a more personalized training is in demand. The result is that the number of one-on-one practice hours is reduced from the ideal. This calls for computer programs that incorporate automated methods of speech assessment and that the pupil/patient can use in addition to the scheduled contact hours. Additionally, automated methods have the advantage to have endless patience and do not suffer from examiner bias, i.e. apply the same metrics to all, irrespective of examiner, place, time and history.

In this contribution, we show how speech recognition technology can be applied to come to an automated assessment. We describe a method for dealing with imperfect phone recognition while exploiting acoustic, lexical and phonotactic knowledge as well as knowledge of the intended sentence. Finally, by giving performance data in real settings, we show what we can and cannot expect from automated speech assessment.\ 

}, author = {Hugo Van hamme} } @article {164, title = {Een computationeel model voor taalverwerving - Woorddetectie op basis van multimodale input}, year = {2007}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Taalverwerving bij baby{\textquoteright}s en jonge kinderen is een interessant proces, want baby{\textquoteright}s beginnen zonder woordenschat en in gesproken taal zijn woordgrenzen als zodanig niet hoorbaar. Toch zijn baby{\textquoteright}s en jonge kinderen heel goed in staat auditieve (multimodale) stimuli te gebruiken om woorden en betekenissen te leren die hen in staat stellen met de omgeving te kunnen communiceren. In deze presentatie laten we een rekenmodel zien dat dit woordleerproces simuleert. Het leerdermodel is in staat zonder voorafgaand gedefinieerd lexicon woorden (en woordachtige eenheden) te leren uit {\textquoteright}ruwe{\textquoteright} multimodale stimuli die in een dialoog worden aangeboden door de {\textquoteright}verzorger{\textquoteright}.

Het leerder-model bestaat uit 4 ingredi{\"e}nten: een waarnemingsmodule ({\textquoteright}zintuig{\textquoteright}), een geheugen, een drijfveer om te leren, en een module die de communicatie met de {\textquoteright}verzorger{\textquoteright} regelt.

In de presentatie bespreken we de resultaten van de leerder als functie van een aantal parameters (zoals hoeveelheid trainingstokens, sprekerafhankelijkheid, leren versus vergeten), voor drie talen (Nederlands, Fins en Zweeds). Resultaten worden gerelateerd aan wat bekend is uit de taalverwervingsliteratuur.

}, author = {Louis ten Bosch and Lou Boves and Hugo Van hamme} }