@inproceedings{gendrot-etal-2020-informations,
title = "Informations segmentales pour la caract{\'e}risation phon{\'e}tique du locuteur : variabilit{\'e} inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks ({CNN}) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus ({NCCF}r))",
author = "Gendrot, Cedric and
Ferragne, Emmanuel and
Pellegrini, Thomas",
editor = "Benzitoun, Christophe and
Braud, Chlo{\'e} and
Huber, Laurine and
Langlois, David and
Ouni, Slim and
Pogodalla, Sylvain and
Schneider, St{\'e}phane",
booktitle = "Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 33e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Volume 1 : Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole",
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year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.30",
pages = "262--270",
abstract = "Nous avons effectu{\'e} une classification automatique de 44 locuteurs {\`a} partir de r{\'e}seaux de neurones convolutifs (CNN) sur la base de spectrogrammes {\`a} bandes larges calcul{\'e}s sur des s{\'e}quences de 2 secondes extraites d{'}un corpus de parole spontan{\'e}e (NCCFr). Apr{\`e}s obtention d{'}un taux de classification moyen de 93,7 {\%}, les diff{\'e}rentes classes phon{\'e}miques composant chaque s{\'e}quence ont {\'e}t{\'e} masqu{\'e}es afin de tester leur impact sur le mod{\`e}le. Les r{\'e}sultats montrent que les voyelles orales influent avant toute autre classe sur le taux de classification, suivies ensuite par les occlusives orales. Ces r{\'e}sultats sont expliqu{\'e}s principalement par la repr{\'e}sentation temporelle pr{\'e}dominante des voyelles orales. Une variabilit{\'e} inter-locuteurs se manifeste par l{'}existence de locuteurs attracteurs qui attirent un grand nombre de faux positifs et qui ne sont pas sensibles au masquage effectu{\'e}. Nous mettons en avant dans la discussion des r{\'e}alisations acoustiques qui pourraient expliquer les sp{\'e}cificit{\'e}s de ces locuteurs.",
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<title>Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks (CNN) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus (NCCFr))</title>
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<title>Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d’Études sur la Parole</title>
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<abstract>Nous avons effectué une classification automatique de 44 locuteurs à partir de réseaux de neurones convolutifs (CNN) sur la base de spectrogrammes à bandes larges calculés sur des séquences de 2 secondes extraites d’un corpus de parole spontanée (NCCFr). Après obtention d’un taux de classification moyen de 93,7 %, les différentes classes phonémiques composant chaque séquence ont été masquées afin de tester leur impact sur le modèle. Les résultats montrent que les voyelles orales influent avant toute autre classe sur le taux de classification, suivies ensuite par les occlusives orales. Ces résultats sont expliqués principalement par la représentation temporelle prédominante des voyelles orales. Une variabilité inter-locuteurs se manifeste par l’existence de locuteurs attracteurs qui attirent un grand nombre de faux positifs et qui ne sont pas sensibles au masquage effectué. Nous mettons en avant dans la discussion des réalisations acoustiques qui pourraient expliquer les spécificités de ces locuteurs.</abstract>
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%A Gendrot, Cedric
%A Ferragne, Emmanuel
%A Pellegrini, Thomas
%Y Benzitoun, Christophe
%Y Braud, Chloé
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%Y Ouni, Slim
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%Y Schneider, Stéphane
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%X Nous avons effectué une classification automatique de 44 locuteurs à partir de réseaux de neurones convolutifs (CNN) sur la base de spectrogrammes à bandes larges calculés sur des séquences de 2 secondes extraites d’un corpus de parole spontanée (NCCFr). Après obtention d’un taux de classification moyen de 93,7 %, les différentes classes phonémiques composant chaque séquence ont été masquées afin de tester leur impact sur le modèle. Les résultats montrent que les voyelles orales influent avant toute autre classe sur le taux de classification, suivies ensuite par les occlusives orales. Ces résultats sont expliqués principalement par la représentation temporelle prédominante des voyelles orales. Une variabilité inter-locuteurs se manifeste par l’existence de locuteurs attracteurs qui attirent un grand nombre de faux positifs et qui ne sont pas sensibles au masquage effectué. Nous mettons en avant dans la discussion des réalisations acoustiques qui pourraient expliquer les spécificités de ces locuteurs.
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%P 262-270
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[Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks (CNN) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus (NCCFr))](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.30) (Gendrot et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
ACL
- Cedric Gendrot, Emmanuel Ferragne, and Thomas Pellegrini. 2020. Informations segmentales pour la caractérisation phonétique du locuteur : variabilité inter- et intra-locuteurs (An automatic classification task involving 44 speakers was performed using convolutional neural networks (CNN) on broadband spectrograms extracted from 2-second sequences of a spontaneous speech corpus (NCCFr)). In Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, pages 262–270, Nancy, France. ATALA et AFCP.