Using prosody for automatic sentence segmentation of multi-party meetings

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F06%3A00000026" target="_blank" >RIV/49777513:23520/06:00000026 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Using prosody for automatic sentence segmentation of multi-party meetings
Original language description
We explore the use of prosodic features beyond pauses, including duration, pitch, and energy features, for automatic sentence segmentation of ICSI meeting data. Results show that (1) information from pauses is important, including pause duration both atthe boundary and at the previous and following word boundaries; (2) adding duration, pitch, and energy features yields significant improvement over pause alone;(3) the integrated boosting-based model performs better than the HMM for ASR conditions; (4) training the boosting-based model on recognized words yields further improvement.
Czech name
Použití prozódie k automatické větné segmentaci vícestranných mítinků
Czech description
Tento článek zkoumá použití prozodický příznaků pro automatickou větnou segmentaci vícestranných mítinků. Výsledky ukazují, že 1) informace o délkách pauz jsou důležité 2) přidání příznaků trvání, F0 a energie významě systém zlepšuje 3) integrovaný boosting model funguje lépe než HMM v ASR podmínkách 4) trénování boosting modelu na rozpoznaných slovech přináší další zlepšení

Project
<a href="/en/project/1QS101470516" target="_blank" >1QS101470516: Automatic keyword spotting in audio data streams</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year
2006
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)