Topic identification of spoken documents using unsupervised acoustic unit discovery
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F17%3APU126427" target="_blank" >RIV/00216305:26230/17:PU126427 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11470/" target="_blank" >https://www.fit.vut.cz/research/publication/11470/</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP.2017.7953257" target="_blank" >10.1109/ICASSP.2017.7953257</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Topic identification of spoken documents using unsupervised acoustic unit discovery
Popis výsledku v původním jazyce
This paper investigates the application of unsupervised acoustic unit discovery for topic identification (topic ID) of spoken audio documents. The acoustic unit discovery method is based on a nonparametric Bayesian phone-loop model that segments a speech utterance into phone-like categories. The discovered phone-like (acoustic) units are further fed into the conventional topic ID framework. Using multilingual bottleneck features for the acoustic unit discovery, we show that the proposed method outperforms other systems that are based on cross-lingual phoneme recognizer.
Název v anglickém jazyce
Topic identification of spoken documents using unsupervised acoustic unit discovery
Popis výsledku anglicky
This paper investigates the application of unsupervised acoustic unit discovery for topic identification (topic ID) of spoken audio documents. The acoustic unit discovery method is based on a nonparametric Bayesian phone-loop model that segments a speech utterance into phone-like categories. The discovered phone-like (acoustic) units are further fed into the conventional topic ID framework. Using multilingual bottleneck features for the acoustic unit discovery, we show that the proposed method outperforms other systems that are based on cross-lingual phoneme recognizer.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LQ1602" target="_blank" >LQ1602: IT4Innovations excellence in science</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of ICASSP 2017
ISBN
978-1-5090-4117-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
5745-5749
Název nakladatele
IEEE Signal Processing Society
Místo vydání
New Orleans
Místo konání akce
New Orleans, USA
Datum konání akce
5. 3. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000414286205181