@article {188, title = {JASMIN-CGN: Uitbreiding van het CGN met spraak van Jongeren, Anderstaligen en Senioren}, year = {2006}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Large speech corpora constitute an indispensable resource for conducting research in speech processing and for developing real-life speech applications. In 2004 the Spoken Dutch Corpus (Corpus Gesproken Nederlands {\textendash} CGN: a corpus of standard Dutch as spoken by adult natives in the Netherlands and Flanders) became available. Owing to budget constraints, CGN does not include speech of children, non-natives, elderly people and recordings of speech produced in human-machine interactions. Since such recordings would be extremely useful for conducting research and for developing HLT applications for these specific groups of speakers of Dutch, a project was started to extend CGN by collecting a corpus of contemporary Dutch as spoken by children of different age groups, non-natives with different mother tongues and elderly people in the Netherlands and Flanders (JASMIN-CGN). In addition, in this project speech material will be collected in a communication setting that was not envisaged in CGN: human-machine interaction. One third of the data will be collected in Flanders and two thirds in the Netherlands. In this talk I will discuss the rationale of the project, the corpus design, the speech material, the procedure and the use that can be made of the results of this project.

}, author = {Olga van Herwijnen and Catia Cucchiarini} } @article {197, title = {Uitspraak trainen met een computer: is dat mogelijk?}, year = {2005}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Om antwoord te kunnen geven op deze vraag hebben we allereerst onderzocht welke (segmentele) fouten gemaakt worden door buitenlanders die Nederlands spreken. Van deze fouten hebben we er 11 geselecteerd op basis van de volgende criteria: frequent, persistent, en hinderlijk voor communicatie. Vervolgens is een systeem ontwikkeld dat automatisch kan detecteren of deze 11 doelklanken correct of foutief worden uitgesproken, en hierover feedback geeft. Dit systeem is gebruikt door 15 taalleerders, naast hun reguliere lesprogramma. Deze taalleerders moesten zinnen en losse woorden voorlezen, en kregen hierbij feedback over de uitspraak van de 11 doelklanken. Daarnaast was er een controlegroep van 15 taalleerders die dit systeem niet gebruikten. De resultaten laten zien dat er voor de gebruikers van dit systeem een sterke afname is van het aantal uitspraakfouten voor de 11 doelklanken.

}, author = {Ambra Neri and Catia Cucchiarini and Helmer Strik} } @article {215, title = {Automatische detectie van uitspraakfouten: een akoestisch-fonetische aanpak}, year = {2004}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Om feedback te kunnen geven op de uitspraak van een buitenlander die een vreemde taal leert in een Computer-Aided Language Learning (CALL) omgeving zullen uitspraakfouten automatisch gedetecteerd moeten worden. Een veel gebruikte detectietechniek is die van de "confidence measures"; deze maten worden automatisch berekend met behulp van een automatische spraakherkenner. Een van de grootste nadelen van deze techniek is dat de detectie nauwkeurigheid te laag is. Dat kan te maken hebben met het feit dat "confidence measures" voor alle klanken op dezelfde manier berekend worden; er wordt dus niet gefocused op specifieke eigenschappen van individuele uitspraakfouten.

Wij presenteren een akoestisch-fonetische aanpak waarin we wel specifieke (namelijk akoestisch-fonetische) features gebruiken om uitspraakfouten te detecteren. We zullen ons concentreren op een frequente uitspraakfout in het Nederlands: de niet-stemhebbende velaire fricatief /x/ die foutief wordt uitgesproken als een niet-stemhebbende velaire plosief /k/. Onze experimenten laten zien dat deze akoestisch-fonetische aanpak uitspraakfouten van /x/ kan detecteren met een nauwkeurigheid die hoger is dan die van de "confidence measures".

}, author = {Khiet Truong and Helmer Strik and Catia Cucchiarini and Ambra Neri} } @article {278, title = {Een datagebaseerde methode voor het modelleren van uitspraakvariatie voor automatische spraakherkenning}, year = {2000}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In mijn promotieonderzoek modelleer ik uitspraakvariatie in het Nederlands met als doel het verbeteren van de prestaties van automatische spraakherkenners. Tot nu toe heb ik uitspraakvariatie gemodelleerd die beschreven is in de literatuur. Deze methode van modelleren van uitspraakvariatie wordt ook wel "kennis-gebaseerd" genoemd. Het probleem met kennis-gebaseerde methoden is dat niet alle uitspraakvariatie is onderzocht en beschreven in de literatuur. Dit geldt met name voor minder voorbereide, oftewel spontane spraak, en dit is nu juist het soort spraak die huidige herkenners moeten kunnen herkennen. Om deze reden wil ik een andere methode gebruiken om informatie te verkrijgen over uitspraakvariatie. Deze methode heet ook wel "data-gebaseerd" omdat een grote hoeveelheid spraakdata geanalyseerd wordt om informatie over uitspraakvariatie te verkrijgen. Het doel van dit onderzoek is het bepalen of de voorgestelde "datagebaseerde" methode geschikt is voor het modelleren van uitspraakvariatie in automatische spraakherkenners. Hiertoe zijn "datagebaseerde" uitspraakregels opgesteld die de uitspraakvariatie in het spraakmateriaal beschrijven. Met deze regels zijn varianten gegenereerd die gebruikt zijn tijdens het herkenproces. De resultaten van herkenexperimenten met deze varianten en meer details over de methode zullen tijdens de presentatie gegeven worden.

}, author = {Judith Kessens and Helmer Strik and Catia Cucchiarini} } @article {288, title = {10:00 Automatische evaluatie van vloeiendheid in voorgelezen en spontane spraak}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

In het kader van ons onderzoek naar de automatische evaluatie van spreekvaardigheid Nederlands als tweede taal (NT2) zijn verschillende experimenten uitgevoerd waarbij verschillende aspecten van spraakkwaliteit zowel door een Continue-Spraakherkenner (CSH) als door menselijke beoordelaars zijn gescoord [zie o.a., 1, 2].

In deze lezing zullen we rapporteren over twee experimenten, eentje met voorgelezen en eentje met spontane spraak, waarbij de spraak van twee groepen van 60 NT2-leerders op het aspect vloeiendheid door mensen en machine is ge{\"e}valueerd. Bij beide experimenten zijn de scores van de CSH vergeleken met de scores die door menselijke beoordelaars zijn toegekend. Vervolgens zijn de data voor voorgelezen spraak vergeleken met die voor spontane spraak. De resultaten laten zien dat automatische scoring van vloeiendheid mogelijk is, hoewel niet alle automatische maten die geschikt blijken te zijn voor voorgelezen spraak even geschikt zijn voor het scoren van vloeiendheid in spontane spraak. Mogelijke verklaringen voor deze bevindingen zullen worden besproken alsmede suggesties voor verder onderzoek.

  1. C. Cucchiarini, H. Strik \& L. Boves (2000) Quantitative assessment of second language learners{\textquoteright} fluency by means of automatic speech recognition technology, Journal of the Acoustical Society of America, January 2000.
  2. C. Cucchiarini, H. Strik \& L. Boves (2000) Different aspects of expert pronunciation quality ratings and their relation to scores produced by speech, Speech Communication.
}, author = {Catia Cucchiarini and Helmer Strik} } @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} } @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} }