@article {379, title = {Automatische fonetische transcriptie}, year = {2002}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Amsterdam, The Netherlands}, abstract = {

In mijn proefschrift worden twee methodes beschreven die gebruikt kunnen worden om automatische spraakherkenning te verbeteren door het modelleren van uitspraakvariatie. Een essentieel onderdeel van deze methodes is automatische fonetische transcriptie. Het gaat hierbij niet om volledige fonetische transcripties; de transcriptietaak kan het beste beschreven worden als het bepalen welke uitspraak van een aantal mogelijke uitspraken het beste past bij het akoestisch signaal. Door een grote hoeveelheid data automatisch te transcriberen kan belangrijke kwantitatieve informatie verkregen worden (zoals frequentie van voorkomen van een bepaalde uitspraakvariant).

Het eerste doel van dit onderzoek was om uit te vinden in hoeverre de automatische transcripties overeenkomen met transcripties gemaakt door ervaren transcribenten. Een tweede doel was om erachter te komen welke eigenschappen van de herkenner de kwaliteit van de automatische transcripties beinvloeden.

De resultaten laten zien dat de automatische transcripties verschillen van de transcripties die door de menselijke transcribenten zijn gemaakt. De verschillen zijn echter van dien aard dat ze acceptabel kunnen zijn, afhankelijk van het doel waar de transcripties voor gebruikt worden. Verder laten de resultaten zien dat bepaalde eigenschappen van een herkenner invloed hebben op automatische transcriptie. Het blijkt echter niet zo te zijn dat een herkenner die de minste fouten maakt in een onafhankelijke herkentaak ook de beste transcripties maakt.

}, author = {Judith Kessens} } @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 {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} }