Méthodologie 3-way d'extraction d'un modèle articulatoire de la parole à partir des données d'un locuteur

Martine Cadot 1 Yves Laprie 2
1 ABC - Machine Learning and Computational Biology
LORIA - ALGO - Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry
2 PAROLE - Analysis, perception and recognition of speech
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Résumé : Pour parler, le locuteur met en mouvement un ensemble complexe d'articulateurs : la mâchoire qu'il ouvre plus ou moins la langue à laquelle il fait prendre de nombreuses formes et positions, les lèvres qui lui permettent de laisser l'air s'échapper plus ou moins brutalement, etc. Le modèle articulatoire le plus connu est celui de Maeda (1990), obtenu à partir d'Analyses en Composantes Principales faites sur les tableaux de coordonnées des points des articulateurs d'un locuteur en train de parler. Nous proposons ici une analyse 3-way du même type de données, après leur transformation en tableaux de distances. Nous validons notre modèle par la prédiction des sons prononcés, qui s'avère presque aussi bonne que celle du modèle acoustique, et même meilleure quand on prend en compte la co-articulation.
Type de document :
Communication dans un congrès
Atelier Fouille de Données Complexes des 14èmes Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Jan 2014, Rennes, France. pp.1-12, 2014
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Contributeur : Martine Cadot <>
Soumis le : jeudi 6 février 2014 - 07:00:05
Dernière modification le : mardi 18 décembre 2018 - 16:38:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 6 mai 2014 - 22:06:20

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Martine Cadot, Yves Laprie. Méthodologie 3-way d'extraction d'un modèle articulatoire de la parole à partir des données d'un locuteur. Atelier Fouille de Données Complexes des 14èmes Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Jan 2014, Rennes, France. pp.1-12, 2014. 〈hal-00934436〉

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