Abstract
Les systèmes automatiques d’identification de la langue subissent une dégradation importante de leurs performances quand les caractéristiques acoustiques des signaux de test diffèrent fortement des caractéristiques des données d’entraînement. Dans cet article, nous étudions l’adaptation de domaine non supervisée d’un système entraîné sur des conversations téléphoniques à des transmissions radio. Nous présentons une méthode de régularisation d’un réseau de neurones consistant à ajouter à la fonction de coût un terme mesurant la divergence entre les deux domaines. Des expériences sur le corpus OpenSAD15 nous permettent de sélectionner la Maximum Mean Discrepancy pour réaliser cette mesure. Cette approche est ensuite appliquée à un système moderne d’identification de la langue reposant sur des x-vectors. Sur le corpus RATS, pour sept des huit canaux radio étudiés, l’approche permet, sans utiliser de données annotées du domaine cible, de surpasser la performance d’un système entraîné de façon supervisée avec des données annotées de ce domaine.- Anthology ID:
- 2020.jeptalnrecital-jep.22
- Volume:
- Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole
- Month:
- 6
- Year:
- 2020
- Address:
- Nancy, France
- Editors:
- Christophe Benzitoun, Chloé Braud, Laurine Huber, David Langlois, Slim Ouni, Sylvain Pogodalla, Stéphane Schneider
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA et AFCP
- Note:
- Pages:
- 190–198
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-jep.22
- DOI:
- Cite (ACL):
- Raphaël Duroselle, Denis Jouvet, and Irina Illina. 2020. Adaptation de domaine non supervisée pour la reconnaissance de la langue par régularisation d’un réseau de neurones (Unsupervised domain adaptation for language identification by regularization of a neural network). In Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, pages 190–198, Nancy, France. ATALA et AFCP.
- Cite (Informal):
- Adaptation de domaine non supervisée pour la reconnaissance de la langue par régularisation d’un réseau de neurones (Unsupervised domain adaptation for language identification by regularization of a neural network) (Duroselle et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/improve-issue-templates/2020.jeptalnrecital-jep.22.pdf