Nous explorons les représentations vectorielles de la parole à partir d’un modèle pré-entraîné pour déterminer leur niveau d’abstraction par rapport au signal audio. Nous proposons une nouvelle méthode non-supervisée exploitant des données audio ayant des métadonnées soigneusement organisées pour apporter un éclairage sur les informations présentes dans les représentations. Des tests ABX déterminent si les représentations obtenues via un modèle de parole multilingue encodent une caractéristique donnée. Trois expériences sont présentées, portant sur la qualité acoustique de la pièce, le type de discours, ou le contenu phonétique. Les résultats confirment que les différences au niveau de caractéristiques linguistiques/extra-linguistiques d’enregistrements audio sont reflétées dans les représentations de ceux-ci. Plus la quantité d’audio par vecteur est importante, mieux elle permet de distinguer les caractéristiques extra-linguistiques. Plus elle est faible, et mieux nous pouvons distinguer les informations d’ordre phonétique/segmental. La méthode proposée ouvre de nouvelles pistes pour la recherche et les travaux comparatifs sur les langues peu dotées.

In the highly constrained context of low-resource language studies, we explore vector representations of speech from a pretrained model to determine their level of abstraction with regard to the audio signal. We propose a new unsupervised method using ABX tests on audio recordings with carefully curated metadata to shed light on the type of information present in the representations. ABX tests determine whether the representations computed by a multilingual speech model encode a given characteristic. Three experiments are devised: one on room acoustics aspects, one on linguistic genre, and one on phonetic aspects. The results confirm that the representations extracted from recordings with different linguistic/extra-linguistic characteristics differ along the same lines. Embedding more audio signal in one vector better discriminates extra-linguistic characteristics, whereas shorter snippets are better to distinguish segmental information. The method is fully unsupervised, potentially opening new research avenues for comparative work on under-documented languages.

This is a report on results obtained in the development of speech recognition tools intended to support linguistic documentation efforts. The test case is an extensive fieldwork corpus of Japhug, an endangered language of the Trans-Himalayan (Sino-Tibetan) family. The goal is to reduce the transcription workload of field linguists. The method used is a deep learning approach based on the language-specific tuning of a generic pre-trained representation model, XLS-R, using a Transformer architecture. We note difficulties in implementation, in terms of learning stability. But this approach brings significant improvements nonetheless. The quality of phonemic transcription is improved over earlier experiments; and most significantly, the new approach allows for reaching the stage of automatic word recognition. Subjective evaluation of the tool by the author of the training data confirms the usefulness of this approach.