@inproceedings{block-medin-etal-2024-adaptation,
title = "Adaptation de mod{\`e}les auto-supervis{\'e}s pour la reconnaissance de phon{\`e}mes dans la parole d{'}enfant",
author = "Block Medin, Lucas and
Gelin, Lucile and
Pellegrini, Thomas",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes des 35{\`e}mes Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2024.jeptalnrecital-jep.24/",
pages = "231--241",
language = "fra",
abstract = "La reconnaissance de parole d{'}enfant est un domaine de recherche encore peu d{\'e}velopp{\'e} en raison du manque de donn{\'e}es et des difficult{\'e}s caract{\'e}ristiques de cette t{\^a}che. Apr{\`e}s avoir explor{\'e} diverses architectures pour la RAP d{'}enfant dans de pr{\'e}c{\'e}dents travaux, nous nous attaquons dans cet article aux nouveaux mod{\`e}les auto-supervis{\'e}s. Nous comparons d{'}abord plusieurs mod{\`e}les Wav2vec2, HuBERT et WavLM adapt{\'e}s superficiellement {\`a} la reconnaissance de phon{\`e}mes sur parole d{'}enfant, et poursuivons nos exp{\'e}riences avec le meilleur d{'}entre eux, un WavLM base+. Il est ensuite adapt{\'e} plus profond{\'e}ment en d{\'e}gelant ses blocs transformer lors de l{'}entra{\^i}nement sur parole d{'}enfant, ce qui am{\'e}liore grandement ses performances et le fait surpasser significativement notre mod{\`e}le de base, un Transformer+CTC. Enfin, nous {\'e}tudions en d{\'e}tail les comportements de ces deux mod{\`e}les en conditions r{\'e}elles de notre application, et montrons que WavLM base+ est plus robuste {\`a} diverses t{\^a}ches de lecture et niveaux de bruit."
}
Markdown (Informal)
[Adaptation de modèles auto-supervisés pour la reconnaissance de phonèmes dans la parole d’enfant](https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2024.jeptalnrecital-jep.24/) (Block Medin et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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