On speaker-specific prosodic models for automatic dialog act segmentation of multi-party meetings

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F06%3A00500994" target="_blank" >RIV/49777513:23520/06:00500994 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On speaker-specific prosodic models for automatic dialog act segmentation of multi-party meetings

Popis výsledku v původním jazyce

We explore speaker-specific prosodic modeling for dialog act segmentation of speech from the ICSI Meeting Corpus. We ask whether features beyond pauses help individual speakers, and whether some speakers benefit from prosody models trained on only theirspeech. We find positive results for both questions, although the second is more complex. Feature analysis reveals that duration is the most used feature type, followed by pause and pitch features. Results also suggest a difference between native and nonnative speakers in feature usage patterns. We conclude that features beyond pauses are useful for dialog act segmentation in natural conversation, and that for some speakers, speaker-specific training yields further gains.

Název v anglickém jazyce

On speaker-specific prosodic models for automatic dialog act segmentation of multi-party meetings

Popis výsledku anglicky

We explore speaker-specific prosodic modeling for dialog act segmentation of speech from the ICSI Meeting Corpus. We ask whether features beyond pauses help individual speakers, and whether some speakers benefit from prosody models trained on only theirspeech. We find positive results for both questions, although the second is more complex. Feature analysis reveals that duration is the most used feature type, followed by pause and pitch features. Results also suggest a difference between native and nonnative speakers in feature usage patterns. We conclude that features beyond pauses are useful for dialog act segmentation in natural conversation, and that for some speakers, speaker-specific training yields further gains.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1M0567" target="_blank" >1M0567: Centrum aplikované kybernetiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Interspeech 2006 and 9th International Conference on Spoken Language Processing

ISBN

978-1-60423-449-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Název nakladatele

Curran Associates, Inc.

Místo vydání

Red Hook, NY

Místo konání akce

Pittsburgh

Datum konání akce

21. 9. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000269965901241