@article {378, title = {Automatische classificatie van spraak door middel van articulatorisch-akoestische kenmerken}, year = {2002}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Amsterdam, The Netherlands}, abstract = {

In deze presentatie zal ik ingaan op een onderdeel van mijn proefschrift: Het gebruik van articulatorisch-akoestische kenmerken voor het classificeren van Nederlandse spraakdata.

Allereerst is onderzocht of neurale netten die getraind zijn voor het classificeren van articulatorisch-akoestische kenmerken van Engelse data ook gebruikt kunnen worden om Nederlandse data te classificeren. Neurale netten zijn voor vijf verschillende dimensies getraind, voor Nederlandse data en voor Engelse data: (1) plaats en (2) manier van articulatie, (3) stemhebbendheid, (4) ronding en (5) voor-achter articulatie. De kenmerken {\textquoteleft}ronding{\textquoteright} en {\textquoteleft}voor-achter{\textquoteright} hebben alleen betrekking op vocalen. De articulatorisch-akoestische kenmerken zijn direct afgeleid van de foontranscripties. Bijvoorbeeld de foon /b/ zou de volgende labels krijgen: (1) bilabiaal, (2) plosief, (3) +stem, (4) n.v.t., (5)n.v.t

Meer dan 80\% van de Nederlandse data (op frameniveau) werd door een voor het Nederlands getraind systeem voor alle dimensies correct geclassificeerd, behalve voor de dimensie {\textquoteright}plaats van articulatie{\textquoteright}. Als een neuraal net getraind op Engelse data voor de classificatie van de Nederlandse data gebruikt wordt, blijken de dimensies {\textquoteright}stem{\textquoteright} en {\textquoteright}manier van articulatie{\textquoteright} redelijk goed overdraagbaar te zijn van het Engels naar het Nederlands, terwijl opnieuw {\textquoteright}plaats van articulatie{\textquoteright} erg slecht geclassificeerd wordt.

Verder heb ik onderzocht hoe goed een nieuwe methode werkt waarbij manier-specifieke training van {\textquoteright}plaats van articulatie{\textquoteright} wordt uitgevoerd. De resultaten wijzen uit dat in principe substanti{\"e}le verbeteringen in de classificatie van {\textquoteright}plaats van articulatie{\textquoteright} haalbaar zijn met deze aanpak.

}, author = {Mirjam Wester} } @article {292, title = {Het automatisch verkrijgen en verifi{\"e}ren van hypothesen over uitspraakvariatie met behulp van automatische spraakherkenning}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Het modelleren van uitspraakvariatie kan de prestaties van automatische spraakherkenners verbeteren [1]. In [1] hebben wij gebruik gemaakt van fonologische kennis om uitspraakvariatie te beschrijven. Fonologische kennis heeft echter twee nadelen: 1) veel van de resultaten zijn op laboratorium spraak gebaseerd, waardoor ze misschien niet gelden voor andere soorten spraak zoals bv. spontane spraak en 2) de kennis over uitspraakvariatie is niet volledig.

Het type spraak dat wij onderzoeken bestaat uit dialogen tussen mens en machine opgenomen over de telefoon. Het is te verwachten dat de variatie in dit soort spraak niet volledig in de fonologische literatuur is beschreven. Er zijn dus andere methodes nodig om informatie over uitspraakvariatie te verkrijgen.

De methode die wij gebruiken werkt als volgt. Eerst wordt met de herkenner een herkenning uitgevoerd waarbij alle mogelijke opeenvolgingen van fonen herkend kunnen worden. Vervolgens worden uit de resultaten daarvan hypothesen geselecteerd over mogelijke uitspraakvariatie. Een nadeel hiervan is echter dat bij een dergelijke herkenning het percentage goed herkende fonen laag is, in ons geval 63\% [2]. De hypothesen moeten dus geverifieerd worden om te achterhalen of zij daadwerkelijk uitspraakvariatie beschrijven of slechts een bijprodukt van de herkenner zijn. Resultaten van deze verificatie en herkenresultaten zullen gepresenteerd worden.

  1. Judith M. Kessens, Mirjam Wester \& Helmer Strik (1999). Improving the performance of a Dutch CSR by Modeling Within-word and Cross-word Pronunciation Variation, Speech Communication, 29 (2-4), 193-207.
  2. Mirjam Wester, Judith M. Kessens and Helmer Strik. (1998). Two automatic approaches for analyzing the frequency of connected speech processes in Dutch, Proceedings International Conference on Spoken Language Processing and Student Day, Vol. 7, pp. 3351-3356
}, author = {Judith Kessens and Mirjam Wester and Helmer Strik} } @article {294, title = {Het modelleren van uitspraakvariatie in een Nederlandse spraakherkenner}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In dit onderzoek zijn de prestaties van een automatische spraakherkenner verbeterd door het modelleren van uitspraakvariatie.

Hiertoe zijn binnen-woord varianten gegeneerd van vijf frequent voorkomende fonologische processen voor het Nederlands; /n/-deletie, /r/-deletie, /t/-deletie, schwa-deletie en schwa-insertie. Daarnaast werden ook een aantal over-woordgrens varianten getest die betrekking hebben op de volgende fonologische processen: cliticizatie, contractie en reductie. Beide soorten uitspraakvariatie werden zowel in isolatie als in combinatie getest met behulp van de volgende algemene test-procedure:

  1. Uitspraakvarianten werden gegenereerd en toegevoegd aan het herkenlexicon.
  2. Met de spraakherkenner werd transcriptie gemaakt van het trainingsmateriaal, waarbij onderscheid gemaakt werd tussen verschillende uitspraakvarianten van een woord. Met deze transcripties zijn nieuwe akoestische modellen getraind.
  3. Met het nieuw getranscribeerde materiaal werden ook nieuwe taalmodellen getraind, waarbij verschillende varianten van een woord een verschillende probabiliteit krijgen afhankelijk van de freqentie van voorkomen in het trainingsmateriaal.

In deze methode kunnen stap 2 en 3 iteratief herhaald worden.

Het spraakmateriaal dat gebruikt werd bestaat uit opnames van telefoongesprekken tussen mensen en een gesproken dialoog systeem [1]. Het percentage fout herkende woorden in de uitgangspositie was 12.75\%. Door gebruik van zowel binnen-woord varianten als over-woordgrens varianten werd in totaal een absolute significante verbetering fout herkende woorden gemeten van 1.12\% (9\% relatief). Voor meer details zie [2].

  1. H. Strik, A. Russel, H. Van den Heuvel, C. Cucchiarini \& L. Boves (1997) A spoken dialogue system for the Dutch public transport information service Int. Journal of Speech Technology, Vol. 2, No. 2, pp. 119-129.
  2. Judith M. Kessens, Mirjam Wester \& Helmer Strik, "Improving the performance of a Dutch CSR by Modeling Within-word and Cross-word Pronunciation Variation", to appear in Speech Communication 29(2-4), pp. 193-207.
}, author = {Judith Kessens and Mirjam Wester and Helmer Strik} } @article {291, title = {Transcriptie van spontane spraak: een vergelijking tussen mens en machine}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Het onderzoek dat gepresenteerd zal worden heeft uiteindelijk tot doel om te bepalen in hoeverre een automatische spraakherkenner gebruikt kan worden om automatisch fonetische transcripties te maken. Het doel van het experiment dat gepresenteerd wordt is om te bepalen of de spraakherkenner gebruikt zou kunnen worden om automatisch uitspraakvarianten te selecteren. Voor dit experiment is spontane spraak gebruikt, die geselecteerd werd uit conversaties tussen mens en machine via de telefoon. Hiertoe zijn voor 379 woorden (uit 186 uitingen) automatisch uitspraakvarianten gegenereerd, m.b.v. vijf frequent voorkomende, fonologische regels voor het Nederlands die betrekking hebben op deleties en inserties van fonen.

De spraakherkenner en 9 ervaren luisteraars voerden dezelfde taak uit, nl. bepalen welke transcriptie het beste past bij de uitspraak van het woord.

De resultaten laten zien dat het gemiddelde percentage overeenstemming tussen de oordelen van de luisteraars 82\% was. Het gemiddelde percentage overstemming tussen luisteraars en machine was 5\% lager, namelijk 77\%. Meer gedetailleerde analyses zullen gepresenteerd worden (zie verder [1] en [2]).

  1. J.M. Kessens, M. Wester, C. Cucchiarini \& H. Strik, "The Selection of Pronunciation Variants: Comparing the Performance of Man and Machine", Proc. International Conference on Spoken Language Processing, Vol. 6, pp. 2715-2718.
  2. M. Wester \& J.M. Kessens "Comparison between Expert Listeners and Continuous Speech Recognizers in selecting Pronunciation Variants", Proceedings of the 14th International Congress of Phonetic Sciences, San Fransisco, USA, august 1999, pp. 723-726.
}, author = {Judith Kessens and Mirjam Wester and Catia Cucchiarini and Helmer Strik} } @article {296, title = {/t/-deletie in het Nederlands: wat zegt de spraakherkenner ervan?}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Recent is er binnen A2RT een tool ontwikkeld voor automatische transcriptie, die ongeveer net zo goed presteert als een menselijke transcribent als het gaat om het selecteren van uitspraakvarianten [1]. Met behulp van deze tool, is het voorkomen van /t/-deletie in het Nederlands onderzocht.

In het VIOS materiaal (mens-machine interacties via de telefoon [2]) komt 75.442 maal een /t/ voor. Daarvan worden er 9.690 gedeleerd (12.8\%). Een voorbeeld van een frequent voorkomend woord is: "hoeft". Het komt 802 keer voor in het materiaal en in 428 van de gevallen wordt de /t/ gedeleerd (53.4\%). In het VIOS materiaal is echter geen informatie over de sprekers voorhanden. Dit is wel het geval voor het Polyphone corpus (o.a. sexe, regio, leeftijd), en daarom wordt dezelfde procedure uitgevoerd op het Polyphone corpus.

Analyses van de resultaten zullen gepresenteerd worden. Een vergelijking zal ook gemaakt worden met de bevindingen van Ton Goeman [3].

  1. Judith M. Kessens, Mirjam Wester, Catia Cucchiarini, \& Helmer Strik (1998) The Selection of Pronunciation Variants: Comparing the Performance of Man and Machine, Proceedings International Conference on Spoken Language Processing, Sydney, Vol. 6, pp. 2715-2718.
  2. H. Strik, A. Russel, H. Van den Heuvel, C. Cucchiarini \& L. Boves (1997) A spoken dialogue system for the Dutch public transport information service, Int. Journal of Speech Technology, Vol. 2, No. 2, pp. 119-129.
  3. Ton Goeman (1999) T-deletie in Nederlandse dialecten, proefschrift VU, Amsterdam.
}, author = {Mirjam Wester and Helmer Strik} }