Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Vers l'entraînement de modèles de reconnaissance automatique de la parole auto-supervisés équitables sans étiquettes démographiques

Résumé

Malgré des avancées importantes dans le domaine de la Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP), les performances de reconnaissance restent inégales selon les groupes de locuteurs, ce qui pose des problèmes d'équité. Bien qu'il existe des méthodes pour réduire ces inégalités, elles dépendent de ressources externes au signal vocal, telles que des modèles de locuteur (speaker embeddings) ou des étiquettes démographiques textuelles, qui peuvent être indisponibles ou peu fiables. Dans ce travail, nous proposons une méthode pour améliorer l'équité dans la RAP qui ne dépend d'aucune de ces ressources. Notre approche utilise une méthode de clustering non supervisé à partir de représentations acoustiques classiques, auto-supervisées et hybrides. Nos expériences avec CommonV oice 16.1 démontrent que les modèles entraînés sur les clusters découverts améliorent les performances des groupes démographiques désavantagés tout en conservant des performances compétitives et en utilisant deux fois moins de données d'entraînement.

Fichier principal
Vignette du fichier
105.pdf (141.7 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Licence

Dates et versions

hal-05330624 , version 1 (26-10-2025)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-05330624 , version 1

Citer

Laura Alonzo Canul, Benjamin Lecouteux, François Portet. Vers l'entraînement de modèles de reconnaissance automatique de la parole auto-supervisés équitables sans étiquettes démographiques. 20e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA) 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL) Les 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI), 2025, Marseille, France. pp.780-790. ⟨hal-05330624⟩
55 Consultations
53 Téléchargements

Partager

  • More