Name
Abstract | ||
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La présente étude a pour objectif de définir les règles de détection des groupes consonantiques en français, fondées essentiellement sur le paramètre temporel. Les syllabes cibles CCV, VCC, CV et VC combinées avec les voyelles /i, a, ã/ ont été intégrées dans des mots bisyllabiques et trisyllabiques. Quatre corpus ont été constitués. L'ensemble des mots (603) a été lu à cinq reprises par dix locuteurs en chambre sourde. La durée des mots, des syllabes et des phonèmes a été mesurée avec un éditeur de signal. L'analyse statistique des données a permis de dégager les 5 paramètres significatifs suivants: (1) trait de voisement, (2) mode d'articulation de la première moitié du groupe, (3) rapport entre la durée de la voyelle et la durée du segment consonantique, (4) durée du segment consonantique, (5) position dans le mot. Ces paramètres ont été intégrés dans 17 règles de détection des groupes consonantiques, sept macro-classes ont été définies. Ces règles ont été testées sur le corpus GRECO BDSONS, elles ont permis un classement correct de 90.13% des groupes consonantiques. |
Year | DOI | Venue |
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1991 | 10.1016/0167-6393(91)90006-F | Speech Communication |
Keywords | Field | DocType |
duration,french,word recognition,consonant cluster,automatic classification | Consonant,Pattern recognition,Computer science,Word recognition,Phonetics,Speech recognition,Language recognition,Vowel,Syllable,Artificial intelligence,Consonant cluster,Statistical analysis | Journal |
Volume | Issue | ISSN |
10 | 4 | Speech Communication |
Citations | PageRank | References |
1 | 0.58 | 1 |
Authors | ||
3 | ||
Name | Order | Citations | PageRank |
|---|---|---|---|
| Yukihiro Nishinuma | 1 | 9 | 4.84 |
| Danielle Duez | 2 | 11 | 4.01 |
| Chantal Paboudjian | 3 | 1 | 0.92 |