Nouvelles pistes pour revisiter la production de la parole et son développement: donnees, modèles, representation

摘要

Dans cet article, nous proposons une approche de conversion grapheme-phoneme pour les noms propres. L'approche repose sur une methode probabiliste : les Champs Aleatoires Conditionnels (Conditional Random Fields, CRF). Les CRFs donnent une prevision a long terme, n'exigent pas l'independance des observations et permettent l'intégration de tags. Dans nos travaux antérieurs, l'approche de conversion grapheme-phoneme utilisant les CRFs a étéproposée pour les mots communs et différents parametrages des CRFs ont étéétudiés. Dans cet article, nous etendons ce travail aux noms propres. Par ailleurs, nous proposons un algorithme pour la detection de l'origine des noms propres. Le systeme propose est validé sur deux dictionnaires de prononciations. Notre approche se compare favorablement aux JMM (Joint-Multigram Model, systeme de l'état de Tart), et tire profit de la connaissance de la langue d'origine du nom propre.