Unsupervised pattern discovery in speech : applications to word acquisition and speaker segmentation

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, February 2007.Includes bibliographical references (p. 167-176).We present a novel approach to speech processing based on the principle of pattern discovery. Our work represents a departure from traditional models of speech recognition, where the end goal is to classify speech into categories defined by a pre-specified inventory of lexical units (i.e. phones or words). Instead, we attempt to discover such an inventory in an unsupervised manner by exploiting the structure of repeating patterns within the speech signal. We show how pattern discovery can be used to automatically acquire lexical entities directly from an untranscribed audio stream. Our approach to unsupervised word acquisition utilizes a segmental variant of a widely used dynamic programming technique, which allows us to find matching acoustic patterns between spoken utterances. By aggregating information about these matching patterns across audio streams, we demonstrate how to group similar acoustic sequences together to form clusters corresponding to lexical entities such as words and short multi-word phrases. On a corpus of academic lecture material, we demonstrate that clusters found using this technique exhibit high purity and that many of the corresponding lexical identities are relevant to the underlying audio stream.(cont.) We demonstrate two applications of our pattern discovery procedure. First, we propose and evaluate two methods for automatically identifying sound clusters generated through pattern discovery. Our results show that high identification accuracy can be achieved for single word clusters using a constrained isolated word recognizer. Second, we apply acoustic pattern matching to the problem of speaker segmentation by attempting to find word-level speech patterns that are repeated by the same speaker. When used to segment a ten hour corpus of multi-speaker lectures, we found that our approach is able to generate segmentations that correlate well to independently generated human segmentations.by Alex Seungryong Park.Ph.D

Probabilistic segmentation for segment-based speech recognition

Thesis (M.Eng.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 1998.Includes bibliographical references (leaves 64-66).by Steven C. Lee.M.Eng

Acoustic Approaches to Gender and Accent Identification

There has been considerable research on the problems of speaker and language recognition from samples of speech. A less researched problem is that of accent recognition. Although this is a similar problem to language identification, di�erent accents of a language exhibit more fine-grained di�erences between classes than languages. This presents a tougher problem for traditional classification techniques. In this thesis, we propose and evaluate a number of techniques for gender and accent classification. These techniques are novel modifications and extensions to state of the art algorithms, and they result in enhanced performance on gender and accent recognition. The first part of the thesis focuses on the problem of gender identification, and presents a technique that gives improved performance in situations where training and test conditions are mismatched. The bulk of this thesis is concerned with the application of the i-Vector technique to accent identification, which is the most successful approach to acoustic classification to have emerged in recent years. We show that it is possible to achieve high accuracy accent identification without reliance on transcriptions and without utilising phoneme recognition algorithms. The thesis describes various stages in the development of i-Vector based accent classification that improve the standard approaches usually applied for speaker or language identification, which are insu�cient. We demonstrate that very good accent identification performance is possible with acoustic methods by considering di�erent i-Vector projections, frontend parameters, i-Vector configuration parameters, and an optimised fusion of the resulting i-Vector classifiers we can obtain from the same data. We claim to have achieved the best accent identification performance on the test corpus for acoustic methods, with up to 90% identification rate. This performance is even better than previously reported acoustic-phonotactic based systems on the same corpus, and is very close to performance obtained via transcription based accent identification. Finally, we demonstrate that the utilization of our techniques for speech recognition purposes leads to considerably lower word error rates. Keywords: Accent Identification, Gender Identification, Speaker Identification, Gaussian Mixture Model, Support Vector Machine, i-Vector, Factor Analysis, Feature Extraction, British English, Prosody, Speech Recognition

Advances on the Transcription of Historical Manuscripts based on Multimodality, Interactivity and Crowdsourcing

Natural Language Processing (NLP) is an interdisciplinary research field of Computer Science, Linguistics, and Pattern Recognition that studies, among others, the use of human natural languages in Human-Computer Interaction (HCI). Most of NLP research tasks can be applied for solving real-world problems. This is the case of natural language recognition and natural language translation, that can be used for building automatic systems for document transcription and document translation. Regarding digitalised handwritten text documents, transcription is used to obtain an easy digital access to the contents, since simple image digitalisation only provides, in most cases, search by image and not by linguistic contents (keywords, expressions, syntactic or semantic categories). Transcription is even more important in historical manuscripts, since most of these documents are unique and the preservation of their contents is crucial for cultural and historical reasons. The transcription of historical manuscripts is usually done by paleographers, who are experts on ancient script and vocabulary. Recently, Handwritten Text Recognition (HTR) has become a common tool for assisting paleographers in their task, by providing a draft transcription that they may amend with more or less sophisticated methods. This draft transcription is useful when it presents an error rate low enough to make the amending process more comfortable than a complete transcription from scratch. Thus, obtaining a draft transcription with an acceptable low error rate is crucial to have this NLP technology incorporated into the transcription process. The work described in this thesis is focused on the improvement of the draft transcription offered by an HTR system, with the aim of reducing the effort made by paleographers for obtaining the actual transcription on digitalised historical manuscripts. This problem is faced from three different, but complementary, scenarios: · Multimodality: The use of HTR systems allow paleographers to speed up the manual transcription process, since they are able to correct on a draft transcription. Another alternative is to obtain the draft transcription by dictating the contents to an Automatic Speech Recognition (ASR) system. When both sources (image and speech) are available, a multimodal combination is possible and an iterative process can be used in order to refine the final hypothesis. · Interactivity: The use of assistive technologies in the transcription process allows one to reduce the time and human effort required for obtaining the actual transcription, given that the assistive system and the palaeographer cooperate to generate a perfect transcription. Multimodal feedback can be used to provide the assistive system with additional sources of information by using signals that represent the whole same sequence of words to transcribe (e.g. a text image, and the speech of the dictation of the contents of this text image), or that represent just a word or character to correct (e.g. an on-line handwritten word). · Crowdsourcing: Open distributed collaboration emerges as a powerful tool for massive transcription at a relatively low cost, since the paleographer supervision effort may be dramatically reduced. Multimodal combination allows one to use the speech dictation of handwritten text lines in a multimodal crowdsourcing platform, where collaborators may provide their speech by using their own mobile device instead of using desktop or laptop computers, which makes it possible to recruit more collaborators.El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo de investigación interdisciplinar de las Ciencias de la Computación, Lingüística y Reconocimiento de Patrones que estudia, entre otros, el uso del lenguaje natural humano en la interacción Hombre-Máquina. La mayoría de las tareas de investigación del PLN se pueden aplicar para resolver problemas del mundo real. Este es el caso del reconocimiento y la traducción del lenguaje natural, que se pueden utilizar para construir sistemas automáticos para la transcripción y traducción de documentos. En cuanto a los documentos manuscritos digitalizados, la transcripción se utiliza para facilitar el acceso digital a los contenidos, ya que la simple digitalización de imágenes sólo proporciona, en la mayoría de los casos, la búsqueda por imagen y no por contenidos lingüísticos. La transcripción es aún más importante en el caso de los manuscritos históricos, ya que la mayoría de estos documentos son únicos y la preservación de su contenido es crucial por razones culturales e históricas. La transcripción de manuscritos históricos suele ser realizada por paleógrafos, que son personas expertas en escritura y vocabulario antiguos. Recientemente, los sistemas de Reconocimiento de Escritura (RES) se han convertido en una herramienta común para ayudar a los paleógrafos en su tarea, la cual proporciona un borrador de la transcripción que los paleógrafos pueden corregir con métodos más o menos sofisticados. Este borrador de transcripción es útil cuando presenta una tasa de error suficientemente reducida para que el proceso de corrección sea más cómodo que una completa transcripción desde cero. Por lo tanto, la obtención de un borrador de transcripción con una baja tasa de error es crucial para que esta tecnología de PLN sea incorporada en el proceso de transcripción. El trabajo descrito en esta tesis se centra en la mejora del borrador de transcripción ofrecido por un sistema RES, con el objetivo de reducir el esfuerzo realizado por los paleógrafos para obtener la transcripción de manuscritos históricos digitalizados. Este problema se enfrenta a partir de tres escenarios diferentes, pero complementarios: · Multimodalidad: El uso de sistemas RES permite a los paleógrafos acelerar el proceso de transcripción manual, ya que son capaces de corregir en un borrador de la transcripción. Otra alternativa es obtener el borrador de la transcripción dictando el contenido a un sistema de Reconocimiento Automático de Habla. Cuando ambas fuentes están disponibles, una combinación multimodal de las mismas es posible y se puede realizar un proceso iterativo para refinar la hipótesis final. · Interactividad: El uso de tecnologías asistenciales en el proceso de transcripción permite reducir el tiempo y el esfuerzo humano requeridos para obtener la transcripción correcta, gracias a la cooperación entre el sistema asistencial y el paleógrafo para obtener la transcripción perfecta. La realimentación multimodal se puede utilizar en el sistema asistencial para proporcionar otras fuentes de información adicionales con señales que representen la misma secuencia de palabras a transcribir (por ejemplo, una imagen de texto, o la señal de habla del dictado del contenido de dicha imagen de texto), o señales que representen sólo una palabra o carácter a corregir (por ejemplo, una palabra manuscrita mediante una pantalla táctil). · Crowdsourcing: La colaboración distribuida y abierta surge como una poderosa herramienta para la transcripción masiva a un costo relativamente bajo, ya que el esfuerzo de supervisión de los paleógrafos puede ser drásticamente reducido. La combinación multimodal permite utilizar el dictado del contenido de líneas de texto manuscrito en una plataforma de crowdsourcing multimodal, donde los colaboradores pueden proporcionar las muestras de habla utilizando su propio dispositivo móvil en lugar de usar ordenadores,El Processament del Llenguatge Natural (PLN) és un camp de recerca interdisciplinar de les Ciències de la Computació, la Lingüística i el Reconeixement de Patrons que estudia, entre d'altres, l'ús del llenguatge natural humà en la interacció Home-Màquina. La majoria de les tasques de recerca del PLN es poden aplicar per resoldre problemes del món real. Aquest és el cas del reconeixement i la traducció del llenguatge natural, que es poden utilitzar per construir sistemes automàtics per a la transcripció i traducció de documents. Quant als documents manuscrits digitalitzats, la transcripció s'utilitza per facilitar l'accés digital als continguts, ja que la simple digitalització d'imatges només proporciona, en la majoria dels casos, la cerca per imatge i no per continguts lingüístics (paraules clau, expressions, categories sintàctiques o semàntiques). La transcripció és encara més important en el cas dels manuscrits històrics, ja que la majoria d'aquests documents són únics i la preservació del seu contingut és crucial per raons culturals i històriques. La transcripció de manuscrits històrics sol ser realitzada per paleògrafs, els quals són persones expertes en escriptura i vocabulari antics. Recentment, els sistemes de Reconeixement d'Escriptura (RES) s'han convertit en una eina comuna per ajudar els paleògrafs en la seua tasca, la qual proporciona un esborrany de la transcripció que els paleògrafs poden esmenar amb mètodes més o menys sofisticats. Aquest esborrany de transcripció és útil quan presenta una taxa d'error prou reduïda perquè el procés de correcció siga més còmode que una completa transcripció des de zero. Per tant, l'obtenció d'un esborrany de transcripció amb un baixa taxa d'error és crucial perquè aquesta tecnologia del PLN siga incorporada en el procés de transcripció. El treball descrit en aquesta tesi se centra en la millora de l'esborrany de la transcripció ofert per un sistema RES, amb l'objectiu de reduir l'esforç realitzat pels paleògrafs per obtenir la transcripció de manuscrits històrics digitalitzats. Aquest problema s'enfronta a partir de tres escenaris diferents, però complementaris: · Multimodalitat: L'ús de sistemes RES permet als paleògrafs accelerar el procés de transcripció manual, ja que són capaços de corregir un esborrany de la transcripció. Una altra alternativa és obtenir l'esborrany de la transcripció dictant el contingut a un sistema de Reconeixement Automàtic de la Parla. Quan les dues fonts (imatge i parla) estan disponibles, una combinació multimodal és possible i es pot realitzar un procés iteratiu per refinar la hipòtesi final. · Interactivitat: L'ús de tecnologies assistencials en el procés de transcripció permet reduir el temps i l'esforç humà requerits per obtenir la transcripció real, gràcies a la cooperació entre el sistema assistencial i el paleògraf per obtenir la transcripció perfecta. La realimentació multimodal es pot utilitzar en el sistema assistencial per proporcionar fonts d'informació addicionals amb senyals que representen la mateixa seqüencia de paraules a transcriure (per exemple, una imatge de text, o el senyal de parla del dictat del contingut d'aquesta imatge de text), o senyals que representen només una paraula o caràcter a corregir (per exemple, una paraula manuscrita mitjançant una pantalla tàctil). · Crowdsourcing: La col·laboració distribuïda i oberta sorgeix com una poderosa eina per a la transcripció massiva a un cost relativament baix, ja que l'esforç de supervisió dels paleògrafs pot ser reduït dràsticament. La combinació multimodal permet utilitzar el dictat del contingut de línies de text manuscrit en una plataforma de crowdsourcing multimodal, on els col·laboradors poden proporcionar les mostres de parla utilitzant el seu propi dispositiu mòbil en lloc d'utilitzar ordinadors d'escriptori o portàtils, la qual cosa permet ampliar el nombrGranell Romero, E. (2017). Advances on the Transcription of Historical Manuscripts based on Multimodality, Interactivity and Crowdsourcing [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/86137TESI