Automatic transcription and phonetic labelling of dyslexic children's reading in Bahasa Melayu

Automatic speech recognition (ASR) is potentially helpful for children who suffer from dyslexia. Highly phonetically similar errors of dyslexic children‟s reading affect the accuracy of ASR. Thus, this study aims to evaluate acceptable accuracy of ASR using automatic transcription and phonetic labelling of dyslexic children‟s reading in BM. For that, three objectives have been set: first to produce manual transcription and phonetic labelling; second to construct automatic transcription and phonetic labelling using forced alignment; and third to compare between accuracy using automatic transcription and phonetic labelling and manual transcription and phonetic labelling. Therefore, to accomplish these goals methods have been used including manual speech labelling and segmentation, forced alignment, Hidden Markov Model (HMM) and Artificial Neural Network (ANN) for training, and for measure accuracy of ASR, Word Error Rate (WER) and False Alarm Rate (FAR) were used. A number of 585 speech files are used for manual transcription, forced alignment and training experiment. The recognition ASR engine using automatic transcription and phonetic labelling obtained optimum results is 76.04% with WER as low as 23.96% and FAR is 17.9%. These results are almost similar with ASR engine using manual transcription namely 76.26%, WER as low as 23.97% and FAR a 17.9%. As conclusion, the accuracy of automatic transcription and phonetic labelling is acceptable to use it for help dyslexic children learning using ASR in Bahasa Melayu (BM

Automatic analysis of pathological speech

De ernst van een spraakstoornis wordt vaak gemeten a.d.h.v. spraakverstaanbaarheid. Deze maat wordt in de klinische praktijk vaak bepaald met een perceptuele test. Zo’n test is van nature subjectief vermits de therapeut die de test afneemt de (stoornis van de) patiënt vaak kent en ook vertrouwd is met het gebruikte testmateriaal. Daarom is het interessant te onderzoeken of men met spraakherkenning een objectieve beoordelaar van verstaanbaarheid kan creëren. In deze thesis wordt een methodologie uitgewerkt om een gestandaardiseerde perceptuele test, het Nederlandstalig Spraakverstaanbaarheidsonderzoek (NSVO), te automatiseren. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van spraakherkenning om de patiënt fonologisch en fonemisch te karakteriseren en uit deze karakterisering een spraakverstaanbaarheidsscore af te leiden. Experimenten hebben aangetoond dat de berekende scores zeer betrouwbaar zijn. Vermits het NSVO met nonsenswoorden werkt, kunnen vooral kinderen hierdoor leesfouten maken. Daarom werden nieuwe methodes ontwikkeld, gebaseerd op betekenisdragende lopende spraak, die hiertegen robuust zijn en tegelijk ook in verschillende talen gebruikt kunnen worden. Met deze nieuwe modellen bleek het mogelijk te zijn om betrouwbare verstaanbaarheidsscores te berekenen voor Vlaamse, Nederlandse en Duitse spraak. Tenslotte heeft het onderzoek ook belangrijke stappen gezet in de richting van een automatische karakterisering van andere aspecten van de spraakstoornis, zoals articulatie en stemgeving

Word Segmentation in the Spoken Dutch Corpus

This paper describes the aims of the word segmentation in the Spoken Dutch Corpus (Corpus Gesproken Nederlands, CGN), and the procedures to create it. For one million words, a manually verified segmentation will be created, whereas the remaining nine million words will only come with an automatically generated segmentation. Described are our efforts to create the best possible automatic word segmentation from an auditory verified phonetic transcription, and the development of a protocol for the manual verification of that automatic segmentation. The paper also mentions some figures concerning the manual verification of the first hundred thousand words