Automatic Segmentation of Spontaneous Speech

Segmentação automática da fala espontânea

Brigitte Bigi (1) , Christine Meunier (1)

1 LPL - Laboratoire Parole et Langage

Na maior parte dos casos, a análise de entidades fonéticas da fala exige o alinhamento da gravação da fala com sua transcrição fonética. Entretanto, os estudos sobre segmentação automática têm sido predominantemente desenvolvidos com amostras de fala lida ou fala preparada, uma vez que a fala espontânea refere-se a uma atividade mais informal, sem qualquer preparação. Como consequência, na fala espontânea numerosos fenômenos ocorrem, tais como: hesitações, repetições, feedback, backchannels, elisões não-padrão, fenômenos de redução, palavras truncadas, e mais comumente, pronúncias não-padrão. Eventos como o riso, ruídos e pausas preenchidas também são muito comuns na fala espontânea. Este artigo objetiva comparar a fala lida e a fala espontânea a fim de avaliar o impacto do estilo de fala numa tarefa de segmentação da fala. O artigo descreve a solução implementada no programa SPPAS para a segmentação automática da fala lida e da fala espontânea. Essa solução consiste de principalmente dois aspectos: suporte para uma Transcrição Ortográfica Enriquecida para a otimização da conversão grafema-para-fonema e permissão para o alinhamento forçado (forced-alignment) dos seguintes eventos: pausas preenchidas, riso e ruídos. Tais eventos representam menos de 1% das ocorrências na fala lida e cerca de 6% na fala espontânea. Eles ocorrem com um máximo de 3% nas Unidades Entre-Pausas de um corpus de fala lida e de 20% a 36% nas Pausas Entre-Unidades de corpora de fala espontânea. As medidas APFU-Acurácia no Posicionamento de Fronteiras de Unidade, do sistema de alinhamento forçado (forced-alignment system) proposto são de 96% de acerto no que diz respeito à fala lida e 96,48% para a fala espontânea, com uma variação delta de 40 ms.

Most of the time, analyzing the phonetic entities of speech requires the alignment of the speech recording with its phonetic transcription. However, studies on automatic segmentation have predominantly been carried out on read speech or on prepared speech while spontaneous speech refers to a more informal activity, without any preparation. As a consequence, in spontaneous speech numerous phenomena occur such as hesitations, repetitions, feedback, backchannels, non-standard elisions, reduction phenomena, truncated words, and more generally, non-standard pronunciations. Events like laughter, noises and filled pauses are also very frequent in spontaneous speech. This paper aims to compare read speech and spontaneous speech in order to evaluate the impact of speech style on a speech segmentation task. This paper describes the solution implemented into the SPPAS software tool to automatically perform speech segmentation of read and spontaneous speech. This solution consists mainly in two sorts of things: supporting an Enriched Orthographic Transcription for an optimization of the grapheme-to-phoneme conversion and allowing the forced-alignment of the following events: filled pauses, laughter and noises. Actually, these events represent less than 1 % of the tokens in read speech and about 6 % in spontaneous speech. They occur in a maximum of 3 % of the Inter-Pausal Units of a read speech corpus and from 20 % up to 36 % of the Inter-Pausal Units in the spontaneous speech corpora. The UBPA measure-Unit Boundary Positioning Accuracy, of the proposed forced-alignment system is 96.09 % accurate as regards read speech and 96.48 % for spontaneous speech with a delta range of 40 ms.

Mots clés: spontaneous speech; forced-alignment; paralinguistic events

Domaines: Sciences de l'information et de la communication; Informatique et langage [cs.CL]

Brigitte Bigi, Christine Meunier. Automatic Segmentation of Spontaneous Speech. Revista de Estudos da Linguagem , 2018, 26 (4), ⟨10.17851/2237-2083.26.4.1489-1530⟩. ⟨hal-01908434⟩