MAUD : Un prototype de machine à dicter vocale
Identifieur interne : 001D57 ( Crin/Corpus ); précédent : 001D56; suivant : 001D58MAUD : Un prototype de machine à dicter vocale
Auteurs : Dominique Fohr ; Jean-Paul Haton ; Jean-Francois Mari ; Kamel Smaïli ; Imed ZitouniSource :
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Abstract
La saisie vocale de textes et de données est un important champ d'application des systèmes de reconnaissance automatique de la parole, ainsi que l'un des bancs de test favoris de ces systèmes. L'équipe RFIA/Syco du CRIN/CNRS-INRIA Lorraine développe actuellement une nouvelle version de son système de dictée vocale indépendant du locuteur pour grands vocabulaires, MAUD (Machine AUtomatique à Dicter), fondé essentiellement sur une approche stochastique. Le système MAUD se caractérise par l'utilisation de modèles et algorithmes originaux, notamment les modèles acoustiques de Markov du second ordre et l'algorithme de reconnaissance lexicale à optimalité locale. Des contraintes syntaxiques de plus en plus fortes sont appliquées pour pallier les insuffisances du modèle statistique. Dans ce but, nous utilisons une grammaire d'unification permettant de prendre en compte les phénomènes d'accord en genre et en nombre. Nous présentons dans la suite des résultats préliminaires sur le corpus de développement du projet AUPELF-UREF B1.
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<record><TEI><teiHeader><fileDesc><titleStmt><title xml:lang="en" wicri:score="101">MAUD : Un prototype de machine à dicter vocale</title></titleStmt><publicationStmt><idno type="RBID">CRIN:fohr97a</idno><date when="1997" year="1997">1997</date><idno type="wicri:Area/Crin/Corpus">001D57</idno></publicationStmt><sourceDesc><biblStruct><analytic><title xml:lang="en">MAUD : Un prototype de machine à dicter vocale</title><author><name sortKey="Fohr, Dominique" sort="Fohr, Dominique" uniqKey="Fohr D" first="Dominique" last="Fohr">Dominique Fohr</name></author><author><name sortKey="Haton, Jean Paul" sort="Haton, Jean Paul" uniqKey="Haton J" first="Jean-Paul" last="Haton">Jean-Paul Haton</name></author><author><name sortKey="Mari, Jean Francois" sort="Mari, Jean Francois" uniqKey="Mari J" first="Jean-Francois" last="Mari">Jean-Francois Mari</name></author><author><name sortKey="Smaili, Kamel" sort="Smaili, Kamel" uniqKey="Smaili K" first="Kamel" last="Smaïli">Kamel Smaïli</name></author><author><name sortKey="Zitouni, Imed" sort="Zitouni, Imed" uniqKey="Zitouni I" first="Imed" last="Zitouni">Imed Zitouni</name></author></analytic></biblStruct></sourceDesc></fileDesc><profileDesc><textClass><keywords scheme="KwdEn" xml:lang="en"><term>Language Model</term><term>Viterbi-bloc Algorithm</term><term>second order Hidden Markov Model : HMM2</term></keywords></textClass></profileDesc></teiHeader><front><div type="abstract" xml:lang="fr" wicri:score="-1562">La saisie vocale de textes et de données est un important champ d'application des systèmes de reconnaissance automatique de la parole, ainsi que l'un des bancs de test favoris de ces systèmes. L'équipe RFIA/Syco du CRIN/CNRS-INRIA Lorraine développe actuellement une nouvelle version de son système de dictée vocale indépendant du locuteur pour grands vocabulaires, MAUD (Machine AUtomatique à Dicter), fondé essentiellement sur une approche stochastique. Le système MAUD se caractérise par l'utilisation de modèles et algorithmes originaux, notamment les modèles acoustiques de Markov du second ordre et l'algorithme de reconnaissance lexicale à optimalité locale. Des contraintes syntaxiques de plus en plus fortes sont appliquées pour pallier les insuffisances du modèle statistique. Dans ce but, nous utilisons une grammaire d'unification permettant de prendre en compte les phénomènes d'accord en genre et en nombre. Nous présentons dans la suite des résultats préliminaires sur le corpus de développement du projet AUPELF-UREF B1.</div></front></TEI><BibTex type="inproceedings"><ref>fohr97a</ref><crinnumber>97-R-035</crinnumber><category>3</category><equipe>RFIA</equipe><author><e>Fohr, Dominique</e><e>Haton, Jean-Paul</e><e>Mari, Jean-Francois</e><e>Smaïli, Kamel</e><e>Zitouni, Imed</e></author><title>MAUD : Un prototype de machine à dicter vocale</title><booktitle>{1ere JST FRANCIL 1997, Avignon, France}</booktitle><year>1997</year><month>apr</month><keywords><e>second order Hidden Markov Model : HMM2</e><e>Language Model</e><e>Viterbi-bloc Algorithm</e></keywords><abstract>La saisie vocale de textes et de données est un important champ d'application des systèmes de reconnaissance automatique de la parole, ainsi que l'un des bancs de test favoris de ces systèmes. L'équipe RFIA/Syco du CRIN/CNRS-INRIA Lorraine développe actuellement une nouvelle version de son système de dictée vocale indépendant du locuteur pour grands vocabulaires, MAUD (Machine AUtomatique à Dicter), fondé essentiellement sur une approche stochastique. Le système MAUD se caractérise par l'utilisation de modèles et algorithmes originaux, notamment les modèles acoustiques de Markov du second ordre et l'algorithme de reconnaissance lexicale à optimalité locale. Des contraintes syntaxiques de plus en plus fortes sont appliquées pour pallier les insuffisances du modèle statistique. Dans ce but, nous utilisons une grammaire d'unification permettant de prendre en compte les phénomènes d'accord en genre et en nombre. Nous présentons dans la suite des résultats préliminaires sur le corpus de développement du projet AUPELF-UREF B1.</abstract></BibTex></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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