@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}
}
