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        <title>Phonétisation statistique adaptable d’énoncés pour le français (Adaptive statistical utterance phonetization for French ⇤ )</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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        <languageTerm type="text">French</languageTerm>
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    <relatedItem type="host">
        <titleInfo>
            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP</title>
        </titleInfo>
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            <publisher>AFCP - ATALA</publisher>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
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    <abstract>Les méthodes classiques de phonétisation d’énoncés concatènent les prononciations hors-contexte des mots. Ce type d’approches est trop faible pour certaines langues, comme le français, où les transitions entre les mots impliquent des modifications de prononciation. De plus, cela rend difficile la modélisation de stratégies de prononciation globales, par exemple pour modéliser un locuteur ou un accent particulier. Pour palier ces problèmes, ce papier présente une approche originale pour la phonétisation du français afin de générer des variantes de prononciation dans le cas d’énoncés. Par l’emploi de champs aléatoires conditionnels et de transducteurs finis pondérés, cette approche propose un cadre statistique particulièrement souple et adaptable. Cette approche est évaluée sur un corpus de mots isolés et sur un corpus d’énoncés prononcés.</abstract>
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        <date>2016-7</date>
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%0 Conference Proceedings
%T Phonétisation statistique adaptable d’énoncés pour le français (Adaptive statistical utterance phonetization for French ⇤ )
%A Lecorvé, Gwénolé
%A Lolive, Damien
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP
%D 2016
%8 July
%I AFCP - ATALA
%C Paris, France
%G French
%F lecorve-lolive-2016-phonetisation
%X Les méthodes classiques de phonétisation d’énoncés concatènent les prononciations hors-contexte des mots. Ce type d’approches est trop faible pour certaines langues, comme le français, où les transitions entre les mots impliquent des modifications de prononciation. De plus, cela rend difficile la modélisation de stratégies de prononciation globales, par exemple pour modéliser un locuteur ou un accent particulier. Pour palier ces problèmes, ce papier présente une approche originale pour la phonétisation du français afin de générer des variantes de prononciation dans le cas d’énoncés. Par l’emploi de champs aléatoires conditionnels et de transducteurs finis pondérés, cette approche propose un cadre statistique particulièrement souple et adaptable. Cette approche est évaluée sur un corpus de mots isolés et sur un corpus d’énoncés prononcés.
%U https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.58
%P 518-526

Markdown (Informal)

[Phonétisation statistique adaptable d’énoncés pour le français (Adaptive statistical utterance phonetization for French ⇤ )](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.58) (Lecorvé & Lolive, JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Phonétisation statistique adaptable d’énoncés pour le français (Adaptive statistical utterance phonetization for French ⇤ ) (Lecorvé & Lolive, JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Gwénolé Lecorvé and Damien Lolive. 2016. Phonétisation statistique adaptable d’énoncés pour le français (Adaptive statistical utterance phonetization for French ⇤ ). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP, pages 518–526, Paris, France. AFCP - ATALA.