meeting-2012-02-08

Tilstede:

• Sjur Nørstebø Moshagen
• Joseph Fjellgren
• Tomi Pieski
• Børre Gaup,
• Berit Anne Bals Baal (via iChat)
• Lisa Monica Aslaksen.

Sted: Alta

Oversett tekst til lydskrift. Lag lyd ut fra lydskriften.

• Opptak av mannlig og kvinnelig stemme - Ferdigstilt
• Mer enn 2,5 timer tale pr stemme, og mer enn nok setninger
• Sendt prøver til Helsingfors Universitet, de har godkjent kvaliteten
• Jobbet med fonologiske regler for å lage IPA-transkripsjon. Fungererer stort sett bra, men litt problemer fordi man er avhengig av grammatisk informasjon, ikke bare ortografisk informasjon, som vi har nå.
• Vi har allerede konvertering fra tall til tekst, nemlig dato, klokkeslett og enkelttall.

• Rette tekstene, slik at de samsvarer med det som faktisk ble lest opp
• Dele lydmaterialet, slik at det er en fil per setning.
• Dele tekstmaterialet tilsvarende, med samme filnavn som for lydfilene
• gjøre ferdig preprosessering:
  • Klargjøre akronymer og forkortelser for lydskrift
  • konvertere dato og andre talluttrykk til tekst
• transkribere tekst til IPA med preprosesseringsmodulene
• Rette på transkripsjon der det er nødvendig

En underleverandør syr dette sammen til en pakke som kan lastes ned og brukes på Windows, Mac og Linux. Dette er en jobb som skal lyses ut.

Sjur har begynt å lage en kravspesifikasjon.

Prosjektleder sørger for at tidsfrister og lignende holdes.

Prosjektet har blitt finansiert av restpenger fra Divvun og har blitt jobbet med ved siden av det andre Divvun har holdt på med.

Tidsfrist for ferdigstilling: slutten av 2012

• Mye arbeid med kravspesifikasjon og anbudsrunder gjenstår.
• Få en avtale med en leverandør til sommeren.
• Berit Annes del blir ferdig i løpet av i år.
• Finne underleverandør og få alt på plass vil ta mest tid.

Det meste er enkelt, og allerede på plass. Problemområder som krever mer avanserte løsninger er:

• disambiguering av lengdeopposisjoner som ikke kan avledes direkte av ortografien. Eksempel: besset - /bes:et/ vs /be:s:et/, som er to ulike verb. Et annet eksempel er skillet mellom G3 og G2 for visse typer stadieveksling, der lengdeforskjellen ikke uttrykkes i ortografien.
• identifisering av kasus ved talluttrykk der kasus ikke er uttrykt i ortografien

Det finnes to alternativ:

Regelbasert preprosessering

Bruke constraint grammar for å velge rett lengde på vokal:

• Transduser tar vanlig tekst inn, og lager morfologisk analyse
• analysen gis til constraint grammar for å disambiguere innkommende tekst.
• Resultatet herfra sendes inn i en ny transduser som lager IPA.

Fordeler:

• vi får korrekt håndtering av lengde i alle situasjoner
• vi kan bruke CG til å legge til mer informasjon som gir bedre prosodi

Ulemper:

• et mer komplekst system
• avstanden mellom ortografiske inndata og IPA-utdata er stor, vi risikerer at vi genererer IPA som ikke motsvarer den teksten som ble sendt inn (f.eks. ved tvetydig generering av samme lemma+tagg-sekvens)
• håndteringen av ukjente ord kan bli mer problematisk

Statistisk preprosessering

• all konvertering til IPA skjer i en transduser, inkl. konvertering fra tall til tekst
• ved flertydige konverteringer disambiguerer man med en statistisk modell
• modellen krever at den trenes på et manuelt disambiguert korpus

Fordeler:

• relativt enkelt oppsett
• det er en enkel sti fra ortografiske inndata til IPA-tekst, som vil gjøre systemet mer robust med tanke på skrivefeil og ukjente ord

Ulemper:

• den statistiske modellen vil av og til ta feil, og vi vil få feilsyntese (det er vanskelig å vurdere hvor stort det problemet er, det må testes)
• det finnes ikke rom for å bygge ut syntesen med mer avansert modulering av prosodi bygd på en grammatisk analyse av teksten

• eksisterende ressurser skal brukes så langt som mulig
• mest mulig åpen kildekode
• HFST som transduser-teknologi
• kun binære bibliotek i runtime-pakken - ikke Perl eller andre skript-språk
  • ... som betyr at segmentering, preprosessering og inndeling i setninger må gjøres direkte i fst-en, ev. i en etterfølgende prosess