Phonetic segmentation for Brazilian Portuguese based on a self-supervised model and forced-alignment - Buarque, Eduardo S. e S.; Gomes, Joel F. F.; Tavares, Ubiratan da S.; Uliani Neto, Mário; Runstein, Fernando O.; Violato, Ricardo P. V.; Lima, Marcus (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
Um sistema de segmentação fonética para o português brasileiro foi desenvolvido utilizando o modelo Wav2Vec2, uma estrutura de aprendizado auto-supervisionado. O estudo explora a aplicação do Wav2Vec2 na determinação automática de fronteiras fonéticas dentro de sinais de fala. Aproveitando as representações acústicas ricas aprendidas pelo Wav2Vec2, buscamos melhorar a precisão da segmentação fonética. O desempenho do sistema foi comparado com o Montreal Forced Aligner (MFA), demonstrando eficácia notável em várias condições de fala, incluindo vozes neutras e expressivas. Nossa metodologia envolve pré-processamento de transcrições fonéticas, utilização do modelo para alinhamento e pós-processamento para determinar limites fonéticos precisos. Os resultados indicam avanços significativos na detecção de fronteiras fonéticas, especialmente em contextos desafiadores como a fala expressiva.