Abstracts
Résumé
La tâche de reconnaissance automatique de la parole (RAP), qui est au coeur de la communication parlée Personne-Système, peut être vue comme une gestion de l’information issue de la microstructure acoustique du signal vocal pour la transformer en une information représentée par la macrostructure phonétique implicite. La correspondance avec le moins d’erreurs possible de ces deux structures nécessite une intégration de connaissances a priori sur la macrostructure phonétique dans des systèmes dédiés à la gestion de l’information acoustico-phonétique. Dans cet article, nous abordons des aspects liés tant à la gestion de l’information phonétique véhiculée par le signal vocal qu’à la topologie de systèmes experts capables de conduire des processus de reconnaissance phonémique multilingue. La démarche que nous proposons consiste à enrichir la base de connaissances de ces experts par des indices représentatifs de la majorité des langues humaines afin de rehausser les performances d’identification des macro-classes et des traits phonétiques divers. Les résultats obtenus sur des corpus de logatomes et de phrases en langues française et arabe montrent qu’il est possible d’orienter la conception des systèmes vers une unification du processus de reconnaissance pour l’adapter à une identification phonémique multilingue.
Abstract
Automatic Speech Recognition (ASR) is at the heart of Man-Machine speech communication. It can be seen as a management of the information emanating from the speech acoustical microstructure. This process aims to transform this information in such a way that it can be represented by the phonetic implicit macrostructure. The effective matching between the two structures requires the integration into expert systems, of an a priori knowledge about the phonetic macrostructures. These expert systems are dedicated to the management of acoustic-phonetic information. This paper investigates aspects linked either to the management of phonetic information contained in the speech signal, or to the topology of expert systems that are capable of conducting a multilingual phonemic recognition process. The proposed method consists of feeding the knowledge base of these expert systems with indicative parameters representing the major human languages in order to enhance the identification performance of phonetic macro-classes and features. The results of experiments carried out on corpora composed of both French and Arabic utterances show that it is possible to conceive systems based on the concept of unified recognition processes dedicated to multilingual phonetic identification.
Appendices
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