Disfluences dans la parole spontanée conversationnelle: détection automatique utilisant des indices lexicaux et acoustiques

La parole spontanée est caractérisée par la présence de nombreux éléments disfluents qui peuvent s’ avérer très informatifs quant au déroulement et à la compréhension du dialogue, tout en étant un obstacle à l’application de certains traitements automatiques. Nous proposons une méthode pour la détection automatique de disfluences dans des données conversationnelles en français. Nous développons et évaluons une méthode d’étiquetage séquentiel à base de CRF, reconnus pour donner de très bons résultats sur des tâches similaires. Notre système s’ appuie sur des indices à la fois lexicaux et prosodiques: la combinaison de traits et de patrons construits à partir des transcriptions manuelles et du signal acoustique donne les meilleurs résultats pour de la détection de frontière, mais les indices acoustiques semblent dégrader les résultats pour une tâche conjointe d’identification de frontière et de structuration de la disfluence.