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Automatic Speech Recognition and Query By Example for Creole Languages Documentation
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In: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03625303 ; Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022, May 2022, Dublin, Ireland (2022)
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Fine-tuning pre-trained models for Automatic Speech Recognition: experiments on a fieldwork corpus of Japhug (Trans-Himalayan family)
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In: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03647315 ; 2022 (2022)
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Fine-tuning pre-trained models for Automatic Speech Recognition: experiments on a fieldwork corpus of Japhug (Trans-Himalayan family)
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In: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03647315 ; 2022 (2022)
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Recognizing lexical units in low-resource language contexts with supervised and unsupervised neural networks
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03429051 ; [Research Report] LACITO (UMR 7107). 2021 (2021)
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Recognizing lexical units in low-resource language contexts with supervised and unsupervised neural networks
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03429051 ; [Research Report] LACITO (UMR 7107). 2021 (2021)
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Alignement temporel entre transcriptions et audio de données de langue japhug
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In: Actes des 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT). ; 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047146 ; 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT), Dec 2020, Montrouge (virtuel), France. pp.9-22 (2020)
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Abstract:
La collection Pangloss héberge un corpus de langue japhug: plus de 30 heures d'enregistrements audio (et dans une moindre mesure vidéo) accompagnés de transcriptions. La grande majorité des transcriptions, réalisées par le linguiste Guillaume Jacques, spécialiste de la langue, ne comportaient pas d'informations concernant l'alignement texte-son: les seuls points de référence étaient le début et la fin des enregistrements, dont la durée va de 22 secondes à 33 minutes. Le présent exposé présente la façon dont des chronocodes (balises indiquant l'alignement texte-son) ont été ajoutés au niveau de la phrase. La chaîne de traitement consiste en une application de l'outil d'alignement forcé MAUS, doublé d'une étape de vérification manuelle. Ce travail, réalisé sans intervention du linguiste, permet désormais la consultation phrase par phrase de la transcription, la citation d'une phrase spécifique par le biais d'une référence DOI, ainsi que l'utilisation des documents pour entraîner un modèle acoustique en vue de la transcription phonémique automatique de cette langue à faibles ressources. Cette tâche illustre l'utilité de collaborations entre linguistes et ingénieur·e·s informatiques pour la documentation linguistique.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; Alignement temporel; documentation linguistique; japhug
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047146/document https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047146 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047146/file/1.pdf
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Alignement temporel entre transcriptions et audio de données de langue japhug
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In: Actes des 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT). ; 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047146 ; 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT), Dec 2020, Montrouge (virtuel), France. pp.9-22 (2020)
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