@article {511, title = {Het Asta-project: automatische spraakherkenners voor Nederlandse dialecten}, year = {2022}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {Het Meertens instituut heeft in de tweede helft van de 20ste eeuw in heel Nederland opnames gemaakt van verschillende dialecten en ongeveer driehonderd uur is handmatig getranscribeerd. Dit materiaal lijkt de ideale basis voor het ontwikkelen van dialect-specifieke spraakherkenners, maar er zijn ook aanzienlijke uitdagingen bij het verwerken van deze data. De handmatige transcripties zijn gekoppeld aan de spraakopnames via een metadata-bestand. Helaas zijn de transcripties niet opgelijnd met de audio waardoor het onduidelijk is wanneer er wat gezegd wordt. Verder zijn de transcripties uitgeschreven in semi-conventionele spelling die is aangepast om de uitspraak in het dialect weer te geven. Hierdoor zijn de handmatige transcripties helaas niet altijd consistent en zijn ze moeilijker te koppelen aan automatische transcripties voor oplijning tussen audio en transcriptie. Om een eerste oplijningsbenadering te maken hebben we gebruik gemaakt van automatische spraakherkenning door een Nederlands Wav2vec2 model in combinatie met het Needleman-Wunch algoritme. Dit algoritme benadert een optimale oplijning tussen twee sequenties in dit geval tussen de handmatige en automatische transcripties. Deze oplijning wordt gecontroleerd met een hiervoor ontwikkeld webgebaseerde annotatietool. Met de resultaten van deze annotatie kan de spraakherkenner verbeterd worden voor specifieke dialecten. Tot nu toe kan geconcludeerd worden dat het oplijnen van de oorspronkelijke handmatige dialecttranscripties met behulp van een standaard Nederlands Wav2vec2 model en het Needleman-Wunsch algoritme goed werkt, maar dat er handmatige filtering van de data nodig is om het materiaal geschikt te maken voor het trainen van dialect-specifieke spraakherkenners. ASTA is een subproject van Werkpakket 3 ({\textquotedblleft}Linguistics{\textquotedblright}) van het CLARIAH-PLUS Grootschalige Wetenschappelijke Infrastructuurproject, en wordt gefinancierd door NWO (projectnummer 184.034.023).}, author = {Bentum, Martijn and Sanders, Eric and van den Bosch, Antal and Henk van den Heuvel} } @article {498, title = {A speech recognizer for subtitling Frisian/Dutch council meetings}, year = {2021}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {online}, abstract = {Late 2020, the Fryske Akademy was granted a project to develop a subtitling service for council meetings of Frisian municipalities. The project was financed by the Province of Frysl{\^a}n, the {\textquotedblleft}Wetterskip{\textquotedblright} and a number of Frisian municipalities. An existing speech recognizer for Frisian named FAME!, was repurposed for a new application domain: council meetings (FAME! was trained and tested on radio broadcasts only). The council meeting domain is difficult for speech recognition because of the acoustic background noise, speaker overlap and the jargon language typically used in council meetings. To train the new recognizer, we used the radio broadcast materials utilized for the FAME! recognizer and in addition, newly created manually transcribed audio recordings of council meetings from several Frisian municipalities. The council meeting audio recordings consist of approximately 49 hours of speech, with 26 hours of Frisian speech and 23 hours of Dutch speech. Further, we obtained texts in the domain of council meetings, namely council meeting minutes and council policy documents containing approximately 11 million words; 1.1 million Frisian words and 9.9 million Dutch words. We describe the methods used to train the new recognizer, report the observed word error rates, and perform an error analysis on remaining errors. }, author = {Henk van den Heuvel and Bentum, Martijn and Louis ten Bosch and Wills, Simone} } @article {35, title = {FAME! - The Frisian Audio Mining Enterprise}, year = {2015}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

We have recently presented a new speech database containing 18.5 hours of annotated radio broadcasts in the Frisian language. Frisian is mostly spoken in the province Fryslân and it is the second official language of the Netherlands. The native speakers of Frisian are mostly bilingual and often code-switch in daily conversations due to the extensive influence of the Dutch language.

Considering the longitudinal and code-switching nature of the data, an appropriate annotation protocol has been designed and the data is manually annotated with the orthographic transcription, speaker identities, dialect information, code-switching details and background noise/music information. This data has been collected in the scope of the FAME! (Frisian Audio Mining Enterprise) Project which aims to build a spoken document retrieval system for the disclosure of the archives of Omrop Fryslân (Frisian Broadcast) covering a large time span from 1950s to present and a wide variety of topics. Omrop Fryslân is the regional public broadcaster of the province Fryslân and the main data provider of this project with a radio broadcast archive containing more than 2600 hours of recordings.

In this presentation, we will address both the disclosure of this "big data", especially its phonetic aspects, and the rich potential of code switching research using this new database.

}, author = {Emre Y{\i}lmaz and Maaike Andringa and Sigrid Kingma and Frits van der Kuip and Hans Van de Velde and Frederik Kampstra and Jouke Algra and Henk van den Heuvel and David van Leeuwen} } @article {47, title = {Falling silent, lost for words ... Tracing personal involvement in interviews with Dutch war veterans}, year = {2014}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In sources used in oral history research (such as interviews with eye witnesses), passages where the degree of personal emotional involvement is found to be high can be of particular interest, as these may give insight into how historical events were experienced, and what moral dilemmas and psychological or religious struggles were encountered. The length of speech pauses are important paralinguistics cues reflecting the emotional state of a speaker (Tisljár-Szabo \& Pléh, 2014) and these can be realised by silent pauses, filled pauses and word lengthening (Van Donzel \& Koopmans-van Beinum, 1996).

In a pilot study involving a large corpus of interview recordings with Dutch war veterans, we have investigated if it is possible to develop a method for automatically identifying those passages where the degree of personal emotional involvement is high. The method is based on the automatic detection of exceptionally large silences and filled pause segments (using Automatic Speech Recognition), and cues taken from specific n-grams. The first results appear to be encouraging enough for further elaboration of the method.

}, author = {Henk van den Heuvel and Nelleke Oostdijk} } @article {83, title = {De Data Curatie Service van CLARIN-NL}, year = {2012}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {


De data curatie service (DCS) is een project van CLARIN-NL. Binnen CLARIN worden er nieuwe dataverzamelingen gecre\"eerd, maar er zijn ook oude verzamelingen van onderzoeksdata die wat opknapwerk verdienen. Dit noemen we datacuratie en hier houdt de DCS zich mee bezig.
Bij het Centre for Language and Speech Technology (CLST) van de Radboud Universiteit wordt vanaf oktober 2011 gewerkt aan de data curatie service. De DCS wil een brug vormen tussen onderzoekers met interessant onderzoeksmateriaal en de CLARIN-NL datacentra. Hierbij werken we waar mogelijk samen met onderzoekers en experts. Ongetwijfeld verkeren er onder de leden van de NFVW en onder de bezoekers van deze dag onderzoekers die hier direct belang bij hebben.
In onze bijdrage gaan we in op de achtergrond en doelstellingen van de DCS en onze werkwijze. Tevens laten we voorbeelden zien van uitgevoerde en lopende datacuraties.\ 

}, author = {Nelleke Oostdijk and Henk van den Heuvel and Maaske Treurnie} } @article {123, title = {Spraakmakende publicaties. Het voorbeeld van Veteran Tapes VP}, year = {2009}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Belangrijke aspecten van het wetenschapsbedrijf zijn datacollectie, dataverwerking en publicatie. Nieuwe technologieen,en de alledaagse werkelijkheid van het internet maken allerlei vormen van hergebruik van data mogelijk in het kader van de zogenoemde eHumanities. Een m.i.onderbelicht aspect van eHumanities zijn nieuwe mogelijkheden van digitaal publiceren in de vorm van verrijkte publicaties. Ik zal een voorbeeld hiervan geven aan de hand van het Veteran Tapes VP project. De impact hiervan op datacollectie en dataverwerking komen daarbij vanzelf aan de orde.

}, author = {Henk van den Heuvel} } @article {135, title = {What{\textquoteright}s in a name? Autonomata Too!}, year = {2008}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Het Autonomata Too project is een project in het STEVIN-programma. In dit project proberen we de automatische spraakherkenning van Nederlandse, Vlaamse en buitenlandse namen te verbeteren door rekening te houden met uitspraakvarianten van namen ten gevolge van interculturele fenomenen, meer specifiek de oorsprong van een naam en de oorsprong van de spreker van een naam. Deze verschijnselen worden op een aantal niveaus onderzocht: variaties van uitspraken binnen de Nederlandse foneemset; het nut van het toevoegen van fonemen uit een buitenlandse foneemset; het aantal varianten dat leidt tot een optimale herkenning. Autonomata Too maakt hierbij gebruik van een namencorpus dat is opgenomen in een eerder project: Autonomata. Dit namencorpus wordt gebruikt om patronen op te sporen die ontstaan als Nederlanders namen van Nederlandse komaf uitspreken, c.q. namen van buitenlandse komaf, of als buitenlandse sprekers (met enige kennis van het Nederlands) namen van Nederlandse of buitenlandse oorsprong uitspreken. In de voordracht zal het Autonomata Too project worden voorgesteld en een aantal eerste onderzoeksresultaten worden gepresenteerd.

}, author = {Henk van den Heuvel} } @article {344, title = {Methodologies for improving the g2p conversion of Dutch names}, year = {2006}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Nijmegen, The Netherlands}, abstract = {

Names pose particular problems for grapheme-to-phoneme (g2p) converters. This is due to their non-standard orthography caused by foreign origin or fossilisation of older spelling forms. In the Autonomata project a variety of techniques is studied to improve the g2p conversion of Dutch names, more specifically: first names, second names, street names and town names. In Autonomata, a standard g2p converter is augmented with a name-specific phoneme-to-phoneme (p2p) converter that captures the peculiarities of names. Based on large collections of names with a manually verified phonetic transcription, the p2p is trained with the specific information it requires. Various inductive and deductive approaches are studied to achive this goal. We will exemplify our approach by showing results on the g2p of Dutch first names.

Autonomata is carried out in the framework of the STEVIN-programme.

Partners in the project are the Radboud University Nijmegen, Ghent University, Utrecht University, Nuance, and TeleAtlas.

}, author = {Henk van den Heuvel} } @article {201, title = {Naam maken met AUTONOMATA}, year = {2005}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

De correcte uitspraak van namen is een groot probleem voor huidige automatische spraakherkenners en spraaksynthese-systemen. Namen voldoen namelijk veelal niet aan de gangbare grafeem-naar-foneem-regels van een taal. Dit komt hoofdzakelijk door gefossiliseerde spellingsvormen en buitenlandse origines van namen. In het project AUTONOMATA proberen we deze conversie op twee manieren te verbeteren: 1. We trainen we een machine om de opgeleverde foneemtranscripties van een standaard g2p-converter te corrigeren voor namen. Vervolgens is de tandem van standaard g2p-omzetter en naamspecifieke machine dan in staat veel betere foneemtranscripties van ongeziene namen te produceren dan de g2p-omzetter alleen. 2. 120 sprekers zullen ieder een serie van namen uitspreken en deze zullen een (brede) foneemtranscriptie krijgen. Zo hopen we een corpus op te bouwen dat in vervolgprojecten kan worden gebruikt om zicht te krijgen op uitspraakvarianten van namen. Dit project wordt in parallelle sporen zowel voor het Nederlands als het Vlaams uitgevoerd in het kader van het STEVIN-programma. Partners zijn de universiteiten van Gent, Nijmegen en Utrecht, en ScanSoft.

}, author = {Nanneke Konings and Henk van den Heuvel} } @article {239, title = {Hoe valideer ik een spraakdatabase?}, year = {2003}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Valideren van spraakdatabases komt neer op het controleren van de kwaliteit van grote spraakbestanden aan de hand van een aantal criteria. Die criteria bestaan uit de specificaties van de database aangevuld met een aantal tolerantiemarges die aangeven hoever van het ideaal mag worden afgeweken.

SPEX heeft een langdurige ervaring met het valideren spraakdatabases. Sinds 1996 valideert SPEX wij de spraakdatabases die in vele vaak door de EC gesponsorde projecten, geproduceerd worden. Verder zijn wij het offici"ele validatiecentrum van ELRA (European Language Resources Association). In deze bijdrage ga ik in op de aspecten van een database die gevalideerd worden en de procedures die daarbij gehanteerd worden. Hierbij zal gekeken worden hoe validaties in het begin werden uitgevoerd en hoe procedures en controles zich in de loop der tijden hebben ontwikkeld tot de hedendaagse stand van zaken.

Het woordje {\textquoteright}ik{\textquoteright} in de titel heeft in eerste instantie betrekking op mijzelf, maar na afloop van de voordracht hoop ik dat ook de toehoorder geinteresseerd is geraakt in het onderwerp en er zijn/haar persoonlijke voordeel mee kan doen.

}, author = {Henk van den Heuvel} } @article {295, title = {Postvocale /r/-deletie bestaat: veslag van een ondezoek}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

De deletie van postvocale /r/ (voor een consonant) in het Nederlands is een weinig onderzocht, maar een inmiddels zeer manifest verschijnsel. Uit eigen ervaring kunnen we vertellen dat sommige mensen niet meer weten of {\textquoteright}Spijkenisse{\textquoteright} en {\textquoteright}slabbetje{\textquoteright} met of zonder /r/ (voor resp. de {\textquoteright}n{\textquoteright} en de {\textquoteright}t{\textquoteright}) geschreven moeten worden. Sterker nog, we zijn zelfs het woord {\textquoteright}slabber{\textquoteright} tegengekomen als hypercorrecte afleiding van het meer gangbare diminutief {\textquoteright}slabbetje{\textquoteright}.

Naar aanleiding van dit soort observaties hebben we onderzocht of de deletie van postvocale /r/ inderdaad optreedt, en zo ja of ze wordt beinvloed door de volgende factoren:

Het spraakmateriaal bestond uit 450 woorden uit spontaan gesproken zinnen, afkomstig van treininformatiedialogen. Deze woorden werden zowel door geoefende menselijke transcribenten als door een automatische spraakherkenner beoordeeld op de aanwezigheid van /r/. In alle categorieen werden gevallen van /r/-deletie geconstateerd. Bovendien trad /r/-deletie het frequentst op wanneer de voorafgaande vocaal een schwa was.

In de voordracht zullen gedetailleerde resultaten worden gepresenteerd en tevens plannen voor toekomstig onderzoek worden ontvouwd.

}, author = {Henk van den Heuvel and Catia Cucchiarini} }