Contributions à l'étude et à la reconnaissance automatique de la parole en Fongbe

Contributions to the study of automatic speech recognitionon Fongbe

• Auteur / Autrice : Frejus Adissa Akintola Laleye
• Direction : Cina Motamed, Eugène C. Ezin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie informatique, Automatique et Traitement du signal
• Date : Soutenance le 10/12/2016
• Etablissement(s) : Littoral en cotutelle avec Université d'Abomey-Calavi (Bénin)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, signal et image de la Côte d'Opale (Calais, Pas de Calais) - Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale / LISIC
• Jury : Président / Présidente : Antoine Vianou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cina Motamed, Eugène C. Ezin, Pierre Gouton, Théophile K. Dagba, Patrice Wira
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre Gouton, Théophile K. Dagba

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logique floue

Reconnaissance automatique de la parole

Fon (langue)

Mots clés libres

Fongbe

Reconnaissance automatique de la parole

Segmentation automatique de la parole

Entropie de Rényi

Modélisation acoustique graphémique

Modélisation du langage

Fusion de décisions

Multi-classification

DBN

Logique floue

Fongbe

Automatic speech recognition

Automatic speech segmentation

Rényi entropy

Graphem-based acoustical modeling

Language modeling

Fusion of decisions

Multiclass classification

DBN

Fuzzy logic

Résumé

L'une des difficultés d'une langue peu dotée est l'inexistence des services liés aux technologies du traitement de l'écrit et de l'oral. Dans cette thèse, nous avons affronté la problématique de l'étude acoustique de la parole isolée et de la parole continue en Fongbe dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole. La complexité tonale de l'oral et la récente convention de l'écriture du Fongbe nous ont conduit à étudier le Fongbe sur toute la chaîne de la reconnaissance automatique de la parole. En plus des ressources linguistiques collectées (vocabulaires, grands corpus de texte, grands corpus de parole, dictionnaires de prononciation) pour permettre la construction des algorithmes, nous avons proposé une recette complète d'algorithmes (incluant des algorithmes de classification et de reconnaissance de phonèmes isolés et de segmentation de la parole continue en syllabe), basés sur une étude acoustique des différents sons, pour le traitement automatique du Fongbe. Dans ce manuscrit, nous avons aussi présenté une méthodologie de développement de modèles accoustiques et de modèles du langage pour faciliter la reconnaissance automatique de la parole en Fongbe. Dans cette étude, il a été proposé et évalué une modélisation acoustique à base de graphèmes (vu que le Fongbe ne dispose pas encore de dictionnaire phonétique) et aussi l'impact de la prononciation tonale sur la performance d'un système RAP en Fongbe. Enfin, les ressources écrites et orales collectées pour le Fongbe ainsi que les résultats expérimentaux obtenus pour chaque aspect de la chaîne de RAP en Fongbe valident le potentiel des méthodes et algorithmes que nous avons proposés.

One of the difficulties of an unresourced language is the lack of technology services in the speech and text processing. In this thesis, we faced the problematic of an acoustical study of the isolated and continous speech in Fongbe as part of the speech recognition. Tonal complexity of the oral and the recent agreement of writing the Fongbe led us to study the Fongbe throughout the chain of an automatic speech recognition. In addition to the collected linguistic resources (vocabularies, large text and speech corpus, pronunciation dictionaries) for building the algorithms, we proposed a complete recipe of algorithms (including algorithms of classification and recognition of isolated phonemes and segmentation of continuous speech into syllable), based on an acoustic study of the different sounds, for Fongbe automatic processing. In this manuscript, we also presented a methodology for developing acoustic models and language models to facilitate speech recognition in Fongbe. In this study, it was proposed and evaluated an acoustic modeling based on grapheme (since the Fongbe don't have phonetic dictionary) and also the impact of tonal pronunciation on the performance of a Fongbe ASR system. Finally, the written and oral resources collected for Fongbe and experimental results obtained for each aspect of an ASR chain in Fongbe validate the potential of the methods and algorithms that we proposed.