Few speech resources describe interruption phenomena, especially for TV and media content. The description of these phenomena may vary across authors: it thus leaves room for improved annotation protocols. We present an annotation of Transition-Relevance Places (TRP) and Floor-Taking event types on an existing French TV and Radio broadcast corpus to facilitate studies of interruptions and turn-taking. Each speaker change is annotated with the presence or absence of a TRP, and a classification of the next-speaker floor-taking as Smooth, Backchannel or different types of turn violations (cooperative or competitive, successful or attempted interruption). An inter-rater agreement analysis shows such annotations’ moderate to substantial reliability. The inter-annotator agreement for TRP annotation reaches κ=0.75, κ=0.56 for Backchannel and κ=0.5 for the Interruption/non-interruption distinction. More precise differences linked to cooperative or competitive behaviors lead to lower agreements. These results underline the importance of low-level features like TRP to derive a classification of turn changes that would be less subject to interpretation. The analysis of the presence of overlapping speech highlights the existence of interruptions without overlaps and smooth transitions with overlaps. These annotations are available at https://lium.univ-lemans.fr/corpus-allies/.

Les mesures couramment employées pour l’évaluation des transcriptions automatiques de la parole, telles que le taux d’erreur-mot (WER) et le taux d’erreur-caractère (CER), ont fait l’objet d’importantes critiques en raison de leur corrélation limitée avec la perception humaine et de leur incapacité à prendre en compte les nuances linguistiques et sémantiques. Bien que des métriques fondées sur les plongements sémantiques aient été introduites pour se rapprocher de la perception humaine, leur interprétabilité reste difficile par rapport au WER et CER. Dans cet article, nous surmontons ce problème en introduisant un paradigme qui intègre une métrique choisie pour obtenir un équivalent du taux d’erreur appelé Distance d’Édition Minimale, ou Minimum Edit Distance (minED). Nous proposons également d’utiliser cette approche pour mesurer la gravité des erreurs en fonction d’une métrique, d’un point de vue intrinsèque et extrinsèque.

Traditionnellement, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont évalués sur leur capacité à reconnaître correctement chaque mot contenu dans un signal vocal. Dans ce contexte, la mesure du taux d’erreur-mot est la référence pour évaluer les transcriptions vocales. Plusieurs études ont montré que cette mesure est trop limitée pour évaluer correctement un système de RAP, ce qui a conduit à la proposition d’autres variantes et d’autres métriques. Cependant, toutes ces métriques restent orientées “système” alors même que les transcriptions sont destinées à des humains. Dans cet article, nous proposons un jeu de données original annoté manuellement en termes de perception humaine des erreurs de transcription produites par divers systèmes de RAP. Plus de 120 humains ont été invités à choisir la meilleure transcription automatique entre deux hypothèses. Nous étudions la relation entre les préférences humaines et diverses mesures d’évaluation pour les systèmes de RAP, y compris les mesures lexicales et celles fondées sur les plongements de mots.

L’évaluation de transcriptions issues de systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) est un problème difficile et toujours ouvert, qui se résume généralement à ne considérer que le WER. Nous présentons dans cet article un ensemble de métriques, souvent utilisées dans d’autres tâches en traitement du langage naturel, que nous proposons d’appliquer en complément du WER en RAP. Nous introduisons en particulier deux mesures considérant les aspects morpho-syntaxiques et sémantiques des mots transcrits : 1) le POSER (Part-of-speech Error Rate), qui évalue les aspects grammaticaux, et 2) le EmbER (Embedding Error Rate), une mesure originale qui reprend celle du WER en apportant une pondération en fonction de la distance sémantique des mots mal transcrits. Afin de montrer les informations supplémentaires qu’elles apportent, nous proposons également une analyse qualitative décrivant l’apport au niveau linguistique de modèles de langage utilisés pour le réordonnancement d’hypothèses de transcription a posteriori.

Manual annotation of speech corpora is expensive in both human resources and time. Furthermore, recognizing affects in spontaneous, non acted speech presents a challenge for humans and machines. The aim of the present study is to automatize the labeling of hesitant speech as a marker of expressed uncertainty. That is why, the NCCFr-corpus was manually annotated for ‘degree of hesitation’ on a continuous scale between -3 and 3 and the affective dimensions ‘activation, valence and control’. In total, 5834 chunks of the NCCFr-corpus were manually annotated. Acoustic analyses were carried out based on these annotations. Furthermore, regression models were trained in order to allow automatic prediction of hesitation for speech chunks that do not have a manual annotation. Preliminary results show that the number of filled pauses as well as vowel duration increase with the degree of hesitation, and that automatic prediction of the hesitation degree reaches encouraging RMSE results of 1.6.

This paper describes the neural machine translation (NMT) systems of the LIUM Laboratory developed for the French↔German news translation task of the Fourth Conference onMachine Translation (WMT 2019). The chosen language pair is included for the first time in the WMT news translation task. We de-scribe how the training and the evaluation data was created. We also present our participation in the French↔German translation directions using self-attentional Transformer networks with small and big architectures.

The French Learners Audio Corpus of German Speech (FLACGS) was created to compare German speech production of German native speakers (GG) and French learners of German (FG) across three speech production tasks of increasing production complexity: repetition, reading and picture description. 40 speakers, 20 GG and 20 FG performed each of the three tasks, which in total leads to approximately 7h of speech. The corpus was manually transcribed and automatically aligned. Analysis that can be performed on this type of corpus are for instance segmental differences in the speech production of L2 learners compared to native speakers. We chose the realization of the velar nasal consonant engma. In spoken French, engma does not appear in a VCV context which leads to production difficulties in FG. With increasing speech production complexity (reading and picture description), engma is realized as engma + plosive by FG in over 50% of the cases. The results of a two way ANOVA with unequal sample sizes on the durations of the different realizations of engma indicate that duration is a reliable factor to distinguish between engma and engma + plosive in FG productions compared to the engma productions in GG in a VCV context. The FLACGS corpus allows to study L2 production and perception.

Les apprenants français de l’allemand ont des difficultés à produire la fricative palatale sourde allemande /ç/ (Ich-Laut) et ont tendance à la remplacer par la fricative post-alvéolaire /S/. Nous nous demandons si avec des mesures acoustiques ces imprécisions de production peuvent être quantifiées d’une manière plus objective. Deux mesures acoustiques ont été examinées afin de distinguer au mieux /S/ et /ç/ dans un contexte VC en position finale de mot dans des productions de locuteurs germanophones natifs. Elles servent ensuite à quantifier les difficultés de production des apprenants français. 285 tokens de 20 locuteurs natifs et 20 locuteurs L2 ont été analysés. Les mesures appliquées sont le centre de gravité spectral et des rapports d’intensité par bande de fréquence. Sur les productions de locuteurs natifs, les résultats montrent que la mesure la plus fiable pour distinguer acoustiquement /S/ et /ç/ est le ratio d’intensité entre fréquences hautes (4-7 kHz) et basses (1-4 kHz). Les mesures confirment également les difficultés de production des locuteurs natifs français.