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Reconnaissance automatique de la parole : g\'en\'eration des prononciations non natives pour l'enrichissement du lexique (In this study we propose a method for lexicon adaptation in order to improve the automatic speech recognition (ASR) of non-native speakers)

Dans cet article nous proposons une m{\'e}thode d{'}adaptation du lexique, destin{\'e}e {\a} am{\'e}liorer les syst{\e}mes de la reconnaissance automatique de la parole (SRAP) des locuteurs non natifs. En effet, la reconnaissance automatique souffre d{'}une chute significative de ses performances quand elle est utilis{\'e}e pour reconna{\^\i}tre la parole des locuteurs non natifs, car les phon{\e}mes de la langue {\'e}trang{\e}re sont fr{\'e}quemment mal prononc{\'e}s par ces locuteurs. Pour prendre en compte ce probl{\e}me de prononciations erron{\'e}es, notre approche propose d{'}int{\'e}grer les prononciations non natives dans le lexique et par la suite d{'}utiliser ce lexique enrichi pour la reconnaissance. Pour r{\'e}aliser notre approche nous avons besoin d{'}un petit corpus de parole non native et de sa transcription. Pour g{\'e}n{\'e}rer les prononciations non natives, nous proposons de tenir compte des correspondances graph{\e}mes-phon{\e}mes en vue de g{\'e}n{\'e}rer de mani{\e}re automatique des r{\`e}gles de cr{\'e}ation de nouvelles prononciations. Ces nouvelles prononciations seront ajout{\'e}es au lexique. Nous pr{\'e}sentons une {\'e}valuation de notre m{\'e}thode sur un corpus de locuteurs non natifs fran{\c{c}}ais s{'}exprimant en anglais.

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