Dijana PETROVSKA-DELACRETAZ travail en commun avec

Présentation au sujet: "Dijana PETROVSKA-DELACRETAZ travail en commun avec"— Transcription de la présentation:

1 Acquisition automatique de « morphèmes acoustiques » pour la compréhension langagière
Dijana PETROVSKA-DELACRETAZ travail en commun avec Allen Gorin, Giuseppe Riccardi et Jerry Wright Conférence à l’ENST, le 17 mai 2001

2 Introduction et motivation
Progrès des sciences de l’information, mais interface homme-machine est toujours peu conviviale téléphone - touches DTMF trop utilisées www - suites de clicks interminables Parole est un moyen de communication familier : moyen privilégié pour le dialogue homme-machine Notre objectif : dialoguer en langage spontané avec des machines 2

3 Tâche difficile => commencer avec un reconnaisseur phonétique
Méthodes actuelles => besoin des corpus de parole annotés manuellement et spécifiques pour chaque tâche Objectif => développer des méthodes d’apprentissage automatique du vocabulaire, de la grammaire et de la sémantique à partir de corpus de parole sans transcriptions Tâche difficile => commencer avec un reconnaisseur phonétique Evaluation => unités apprises automatiquement, utilisés pour la classification d’appels téléphoniques dans la tâche « How May I Help You ?», développée à AT&T 3

4 Plan 1 Etat de l’art 2 Base de données et pre-traitement
3 Acquisition automatique de « morphèmes acoustiques » et leur caractérisation 4 Détection de ces morphèmes 5 Evaluation expérimentale => classification de requêtes téléphoniques 6 Conclusions 7 Perspectives 4

5 1 Etat de l’art Olivier (1968 ) : acquisition automatique de mots et de la grammaire à partir du texte Gorin, Levinson et Sankar (1994) : acquisition des unités lexicales à partir d’un flux de mots isolés Deligne et Bimbot ; Llyod-Thomas, Parris, Wright et Chollet, Cernocky, Constantinescu, Deligne, Bimbot acquisition automatique de séquences d’unités de longueur variable dans de la parole continue Notre objectif: exploiter la parole et sa signification pour la compréhension du langage sans transcriptions 5

6 2. Base de données utilisée
Corpus « How may I help you ?» (HMIHY) : transactions téléphoniques classées par type d’appel; appels + actions associées (7462 apprentissage et 1000 test) Reconnaisseur phonétique indépendant de la tâche : Modèle de langage phono-tactique de Switchboard 1 (Automate Stochastique de multigrammes, max 6) Taux de reconnaissance, sur les données de test de HMIHY 44% de phones reconnus correctement dans le meilleur chemin 68% dans le treillis phonétique ASR-phone-train et ASR-phone-test 6

7 Comme référence : utilisation des transcriptions des appels en mots => transcr-word-train et -test Evaluer nos algorithmes dans le cas idéal (reconnaisseur de phones parfait) : remplacer chaque mot transcrit par sa prononciation la plus probable, sans les silences ; « calling card » = «  K ao l ih ng K aa r D » => transcr-phone-train et –test 7

8 2.1 Caractérisation des données ASR-phone
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9 3. Morphèmes acoustiques - définitions
Morphème acoustique f = forme acoustique associée à une action = séquence f de phones pi : f = p1 p2 … pn ; Mesure de son utilité pour la reconnaissance est évaluée par la mesure de l’information mutuelle de ses composants : MI(f) MI (p1 p2 … pn-1 ; Pn) Mesure de sa pertinence pour l’action associée, évaluée par le maximum de la distribution à posteriori, avec C =15 types d’appel de HMIHY: 9

10 3.2 Morphèmes : schéma d’acquisition
ASR-phone-train + actions Séquences pré-selectionnées pertinentes Morphèmes acoustiques Algorithme itératif Seuil de sélection Algorithme de regroupement 10

11 3.3 MI des séquences pré-sélectionnées
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12 3.4 Pmax des séquences pré-sélectionnées
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13 3.4 Séquences pertinentes
Séquences pré-sélectionnées: seuil sur Pmax >= 0.6 Exemples de séquences pertinentes, associées à collect : Séquence Pmax Séquence pertinente f1 0.81 K ax l eh K T f2 0.91 K ax l eh K T K ao l f3 bos K ax l eh K T K ao l f4 0.97 K ax l eh K T K ao l eos f5 0.87 K l ay K K f6 0.92 K l ay K K ao l D f7 P l ey s ih K l ay K f8 0.94 P l ey s ih K l ay K K ao l 13

14 3.5 On arrive au « Morphème acoustique »
En utilisant une mesure de distorsion segmentale et semantique On les représente par des automates à états finis Exemple d’un morphème acoustique f (associé a collect) : l K ay ao aa m T eh D ax 14

15 4. Détection des morphèmes acoustiques
Classification des appels, basée sur la détection des morphèmes acoustiques Meilleur chemin de la reco de phonèmes : 42% des appels, aucun morphème trouvé => classification impossible de ces appels => résultats non satisfaisants => les treillis du reconnaisseur phonétique 15

16 4.1 Détections dans les treillis de phonèmes
représentation des distributions d’hypothèses de reconnaissance alternatives (automates à états finis) utilisés sous forme de : treillis complets ou treillis élagués, seuil r : ri =< r avec ri = pi / p1, et pi = prob. du chemin i 16

17 4.2 Exemple de treillis d’une élocution
Elocution = « collect call «  Treillis élague correspondant : l K ah ao D ax r T eh 17

18 4.3 Les treillis améliorent la détection
Expérience Pourcentage d’appels sans détection meilleur chemin 42 % treillis élagué 12 % treillis complet 6 % 18

19 4.4 Morphèmes acoustiques détectés
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20 4.5 Statistiques d’un Morphème Acoustique Fc
Sa pertinence sur l’ensemble d’apprentissage P a(c | Fc) = 0.89 W = suite de mots correspondant à Fc dans transr-word-test P (Fc )= proba. d’apparition du morphème dans ASR-phone-test P (W) = proba. d’apparition de W , calculée dans transr-word-test expérience r P (Fc) P(W) meilleur chemin 1 0.03 0.07 treillis élagué 0.05 0.04 - treillis complet 0.00 0.08 20

21 4.6 Détections et pertinence de Fc
P ( Fc | c) = proba de Fc étant donne l’appel ; P ( c | Fc ) = pertinence effective sur l’ensemble de test ; Expérience r P ( Fc | c) P ( c | Fc ) meilleur chemin 1.00 0.15 0.93 treillis élagué 0.05 0.20 0.90 treillis complet 0.00 0.31 0.71 21

22 4.7 Comparaison avec les données transcrites
P ( Fc | W) = proba de « détection correcte » de Fc ; P ( Fc | ) = proba de « fausse détection » de Fc ; Expérience r P ( Fc | W) P ( c | ) meilleur chemin 1.00 0. 38 0.001 treillis élagué 0.05 0.53 0.004 treillis complet 0.00 0.66 0.035 22

23 5. Evaluation expérimentale avec la classification d’appels téléphoniques
Utilité des morphèmes acoustiques évaluée pour la classification d’appels de la tâche « How may I help you ? » Classifficateur actuel utilise seulement les meilleurs chemins Modification simple : si détection dans meilleur chemin => OK sinon chercher dans le treillis jusqu’à la découverte d’une détection considérer seulement ce chemin si aucune détection => classer l’appel dans la classe poubelle « OTHER » 23

24 6. Résultats de la classification d’appels
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25 6.2 Comparaison avec résultats de 1996
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26 6. Conclusions Nous avons cherché à « apprendre à comprendre » à partir d’une base de données sans transcriptions Comment : par l’acquisition automatique de « morphèmes acoustiques » Utilité évalué expérimentalement sur la tâche de classification d’appels téléphoniques HMIHY, en cherchant dans les treillis, on réduit le taux de faux rejet de 59%, accompagné d’une réduction d’appels classés correctement de 5% On atteint un point opérationnel de 86% classifications correctes, avec 50% de faux rejet 26

27 7. Perspectives Optimiser l’algorithme d’acquisition des séquences pré-sélectionnées Phase de test : exploiter des détections multiples dans les treillis Utiliser des détections « floues » Utiliser les treillis dans la phase d’apprentissage 27