@article {145, title = {Het modelleren van subtiele fonetische informatie in een computationeel model van menselijke woordherkenning}, year = {2008}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In de afgelopen jaren hebben verschillende psycholingu{\"\i}stische experimenten laten zien dat luisteraars al voor het einde van {\textquoteleft}ham{\textquoteright} weten of de spreker het broodbeleg bedoelt of het huisdiertje. Maar hoe komt het dat mensen " in ieder geval in het laboratorium " in staat zijn om de grenzen tussen woorden zo snel en trefzeker te vinden dat ze al verschil kunnen maken tussen de woorden {\textquoteright}ham{\textquoteright} en {\textquoteright}hamster{\textquoteright} voor het einde van de {\textquoteright}ham{\textquoteright}?

Het blijkt dat er subtiele fonetische informatie in het spraaksignaal zit die aangeeft of het einde van een woord in aantocht is of niet. Het is al langer bekend uit fonetisch onderzoek dat er in laboratoriumspraak (onder andere) subtiele verschillen in duur zijn die samenhangen met het aantal lettergrepen dat nog volgt tot aan het einde van het woord. Luisteraars blijken deze informatie dus te kunnen gebruiken tijdens het luisteren naar spraak. Maar hoe doen luisteraars dat nu eigenlijk?

Om een verklaring te vinden voor hoe mensen dat doen gebruiken wij in dit onderzoek een computermodel van de verwerking van spraaksignalen en de opslag van woorden in ons brein. De meest invloedrijke computationele modellen van auditieve woordherkenning kunnen echter deze subtiele fonetische informatie niet representeren en dus ook niet gebruiken tijdens woordherkenning. Wij presenteren een nieuw computationeel model, Fine-Tracker, dat dit wel kan. Fine-Tracker is een computermodel dat is ontwikkeld met gebruikmaking van technieken uit de automatische spraakherkenning en heeft net als automatische spraakherkensystemen echte spraak als input. Op deze manier slaat dit onderzoek een brug tussen de onderzoeksgebieden van de automatische spraakherkenning en de psycholingu{\"\i}stiek.

}, author = {Odette Scharenborg} } @article {382, title = {Een ASR benadering van psycholinguistische modellen voor woordherkenning}, year = {2001}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Amsterdam, The Netherlands}, abstract = {

E{\'e}n van de meest invloedrijke modellen voor de simulatie en verklaring van menselijke spraakperceptie is het Shortlist model. Woordherkenning in Shortlist komt tot stand door de invoer strikt bottom-up te matchen met een intern lexicon. Hoewel Shortlist een groot aantal belangrijke effecten die in psycholingu{\"\i}stische experimenten zijn vastgesteld kan reproduceren, bevat het model enkele simplificaties waarvan het bekend is dat ze onrealistisch zijn.

Mensen herkennen woorden op basis van het spraakgeluid. Echter, Shortlist kan alleen woorden herkennen als de input van het model uit een reeks van discrete foneemsymbolen bestaat. Dit betekent dat een eerder proces het continue spraaksignaal om moet zetten in een rij van foneemsymbolen. Dit is de eerste belangrijke simplificatie.

Een tweede tekortkoming, die hiermee samenhangt, is dat de identiteit van de fonemen niet per s{\'e} correct hoeft te zijn, maar het aantal wel. Als het aantal fonemen fout is, heeft Shortlist de grootste moeite om een match te maken tussen de input foneemreeks en de foneemrepresentaties van de woorden in het lexicon.

Dit onderzoek stelt zich tot doel de symbolische input van Shortlist te vervangen door een interface dat een akoestisch signaal omzet in een reeks fonemen. Deze presentatie gaat in op het onderzoek dat tot nu toe gedaan is om het akoestische signaal om te zetten in een rij van fonemen, waarvan het aantal (zo veel mogelijk) overeenkomt met het aantal fonemen in de interne foneemrepresentatie van het woord in het lexicon van Shortlist.

}, author = {Odette Scharenborg} }