Autoapprentissage pour le regroupement en locuteurs : premières investigations

Résumé : Cet article traite de l’autoapprentissage d’un syste`me i-vector/PLDA pour le regroupement en locuteurs de collections d’archives audiovisuelles franc ̧aises. Les parame`tres d’extraction des i-vectors et du calcul des scores PLDA sont appris de fac ̧on non supervise ́e sur les donne ́es de la collection elle-meˆme. Diffe ́rents me ́langes de donne ́es cibles et de donne ́es externes sont compare ́s pour la phase d’apprentissage. Les re ́sultats expe ́rimentaux sur deux corpora cibles distincts montrent que l’utilisation des donne ́es des corpora en question pour l’apprentissage ite ́ratif non supervise ́ et l’adaptation des parame`tres de la PLDA peut ame ́liorer un syste`me existant, appris sur des donne ́es annote ́es externes. De tels re ́sultats indiquent que la structuration automatique en locuteurs de petites collections non annote ́es ne devrait reposer que sur l’existence d’un corpus externe annote ́, qui peut eˆtre spe ́cifiquement adapte ́ a` chaque collection cible. Nous montrons e ́galement qu’une collection suffisamment grande peut se passer de l’utilisation de ce corpus externe.
Type de document :
Communication dans un congrès
Journées d’Études sur la Parole (JEP'16), 2016, Paris, France. AFCP, Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016, pp.80-82, 2016
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01433156
Contributeur : Sylvain Meignier <>
Soumis le : mardi 21 mars 2017 - 23:57:59
Dernière modification le : mardi 19 juin 2018 - 11:50:04
Document(s) archivé(s) le : jeudi 22 juin 2017 - 14:54:19

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  • HAL Id : hal-01433156, version 1

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Citation

Gaël Le Lan, Sylvain Meignier, Delphine Charlet, Anthony Larcher. Autoapprentissage pour le regroupement en locuteurs : premières investigations. Journées d’Études sur la Parole (JEP'16), 2016, Paris, France. AFCP, Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016, pp.80-82, 2016. 〈hal-01433156〉

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