Une nouvelle mesure de la r\'everb\'eration pour pr\'edire les performances a priori de la transcription de la parole (A new reverberation measure to predict a priori ASR performance)
Dans cette {\'e}tude, nous explorons la pr{\'e}diction a priori de la qualit{\'e} de la transcription automatique de la parole dans le cas de la parole r{\'e}verb{\'e}r{\'e}e enregistr{\'e}e avec un seul microphone. Cette pr{\'e}diction est faite avant le d{\'e}codage pour informer les utilisateurs de la qualit{\'e} de la transcription attendue. Dans cette {\'e}tude, nous nous concentrons uniquement sur les pertes de performance li{\'e}es {\`a} la r{\'e}verb{\'e}ration. Une nouvelle mesure de r{\'e}verb{\'e}ration appel{\'e}e « Excitation Behavior » est introduite. Cette mesure exploite le r{\'e}sidus de la pr{\'e}diction lin{\'e}aire sur les fen{\^e}tres vois{\'e}es du signal de parole. L{'}exp{\'e}rience a {\'e}t{\'e} men{\'e}e sur le corpus Wall Street Journal, r{\'e}verb{\'e}r{\'e} par des r{\'e}ponses impulsionnelles provenant du REVERB Challenge. Par rapport aux autres mesures de r{\'e}verb{\'e}ration test{\'e}es, notre mesure obtient une am{\'e}lioration relative de 20{\%} de la pr{\'e}diction du taux d{'}erreur (aussi bien au niveau des phon{\`e}mes que des mots).
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