Exploration de la représentation multidimensionnelle de paramètres acoustiques unidimensionnels de la parole extraits par des modèles profonds non supervisés. - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Exploration de la représentation multidimensionnelle de paramètres acoustiques unidimensionnels de la parole extraits par des modèles profonds non supervisés.

Résumé

Cet article propose une méthodologie pour interpréter les dimensions de variation de la parole conversationnelle, extraites de façon non-supervisée, et sur des données multilocuteurs, par un algorithme d’apprentisage profond (Auto-Encodeur Variationnel). Par des analyses de corrélation et de similarité cosinus, nous montrons que la distribution de la fréquence fondamentale et de la fréquence centrale des trois premiers formants de l’ensemble d’apprentissage est encodée par une direction dédiée de l’espace latent. Lorsque la distribution est multimodale, les différents modes du paramètre acoustique sont encodés dans des dimensions distinctes. De plus, nous avons identifié les directions expliquant la variation des paramètres au sein de chaque mode, et entre eux.
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Dates et versions

hal-04623108 , version 1 (01-07-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04623108 , version 1

Citer

Maxime Jacquelin, Maëva Garnier, Laurent Girin, Rémy Vincent, Olivier Perrotin. Exploration de la représentation multidimensionnelle de paramètres acoustiques unidimensionnels de la parole extraits par des modèles profonds non supervisés.. JEP-TALN-RECITAL 2024 - 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.82-91. ⟨hal-04623108⟩

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