Research on sign languages (SLs) requires dedicated, efficient and comprehensive transcription systems to analyze and compare the sign parameters; at present, many transcription systems focus on manual parameters, relegating the non-manual component to a lesser role. This article presents Typannot, a formal transcription system, and in particular its application to mouth gestures: 1) first, exposing its kinesiological approach, i.e. an intrinsic articulatory description anchored in the body; 2) then, showing its conception to integrate linguistic, graphic and technical aspects within a typeface; 3) finally, presenting its application to a corpus in French Sign Language (LSF) recorded with motion capture.

Le human-beatbox est un art vocal utilisant les organes de la parole pour produire des sons percussifs et imiter les instruments de musique. La classification des sons du beatbox représente actuellement un défi. Nous proposons un système de reconnaissance des sons de beatbox s’inspirant de la reconnaissance automatique de la parole. Nous nous appuyons sur la boîte à outils Kaldi, qui est très utilisée dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole (RAP). Notre corpus est composé de sons isolés produits par deux beatboxers et se compose de 80 sons différents. Nous nous sommes concentrés sur le décodage avec des modèles acoustiques monophones, à base de HMM-GMM. La transcription utilisée s’appuie sur un système d’écriture spécifique aux beatboxers, appelé Vocal Grammatics (VG). Ce système d’écriture s’appuie sur les concepts de la phonétique articulatoire.