Analyse de l'effet de la r\'everb\'eration sur la reconnaissance automatique de la parole (Analyzing how reverberation affects Automatic Speech Recognition)
S{\'e}bastien Ferreira, J{\'e}r{\^o}me Farinas, Julien Pinquier, Julie Mauclair, St{\'e}phane Rabant
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La Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) est moins performante lorsque le signal de parole est de mauvaise qualit\'e. Dans cette \'etude, nous analysons les erreurs commises par les syst\`emes de RAP lorsque la parole transcrite est r\'everb\'er\'ee afin de mieux comprendre les raisons de ces erreurs. Notre analyse permet de mettre en valeur les erreurs dues notamment \`a un mauvais alignement phon\'etique. Nous avons pu constater que les phon\`emes de courte dur\'ee sont majoritairement supprim\'es lors du d\'ecodage phon\'etique. De plus, les phon\`emes d\'etect\'es, qu'ils soient corrects ou pas, ont tendance \`a avoir la m\^eme dur\'ee, ce qui est anormal pour certaines classes phon\'etiques comme les voyelles courtes ou les plosives. Nous avons aussi analys\'e les principales confusions entre les diff\'erentes classes phon\'etiques. Finalement, nous avons pu montrer que les erreurs lors de l'alignement phon\'etique des syst\`emes de transcription automatique entra\^ nent beaucoup d'erreurs de d\'etection.