Voting Detector: A Combination of Anomaly Detectors to Reveal Annotation Errors in TTS Corpora

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43929949" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43929949 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2016-442" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2016-442</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2016-442" target="_blank" >10.21437/Interspeech.2016-442</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Voting Detector: A Combination of Anomaly Detectors to Reveal Annotation Errors in TTS Corpora

Popis výsledku v původním jazyce

Anomaly detection techniques were shown to help in detecting word-level annotation errors in read-speech corpora for text-to-speech synthesis. In this framework, correctly annotated words are considered as normal examples on which the detection methods are trained. Misannotated words are then taken as anomalous examples which do not conform to normal patterns of the trained detection models. In this paper we propose a concept of a voting detector—a combination of anomaly detectors in which each “single” detector “votes” on whether a testing word is annotated correctly or not. The final decision is then made by aggregating the votes. Our experiments show that voting detector has a potential to overcome each of the single anomaly detectors.

Název v anglickém jazyce

Voting Detector: A Combination of Anomaly Detectors to Reveal Annotation Errors in TTS Corpora

Popis výsledku anglicky

Anomaly detection techniques were shown to help in detecting word-level annotation errors in read-speech corpora for text-to-speech synthesis. In this framework, correctly annotated words are considered as normal examples on which the detection methods are trained. Misannotated words are then taken as anomalous examples which do not conform to normal patterns of the trained detection models. In this paper we propose a concept of a voting detector—a combination of anomaly detectors in which each “single” detector “votes” on whether a testing word is annotated correctly or not. The final decision is then made by aggregating the votes. Our experiments show that voting detector has a potential to overcome each of the single anomaly detectors.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/GA16-04420S" target="_blank" >GA16-04420S: Kombinované využití fonetických a korpusově založených postupů při odstraňování rušivých jevů v řečové syntéze</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 17th Annual Conference of the International Speech Communication Association (Interspeech 2016)

ISBN

978-1-5108-3313-5

ISSN

2308-457X

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

1560-1564

Název nakladatele

Curran Associates, Inc.

Místo vydání

Red Hook, NY

Místo konání akce

San Francisco, USA

Datum konání akce

8. 9. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000409394401007