CRF-Based Phrase Boundary Detection Trained on Large-Scale TTS Speech Corpora

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43932646" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43932646 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-66429-3_26" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-66429-3_26</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66429-3_26" target="_blank" >10.1007/978-3-319-66429-3_26</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
CRF-Based Phrase Boundary Detection Trained on Large-Scale TTS Speech Corpora
Popis výsledku v původním jazyce
The paper compares different approaches in the phrase boundary detection issue, based on the data gained from speech corpora recorded for the purpose of the text-to-speech (TTS) system. It is showed that conditional random fields model can outperform basic deterministic and classification-based algorithms both in speaker-dependent and speaker independent phrasing. The results on manually annotated sentences with phrase breaks are presented here as well.
Název v anglickém jazyce
CRF-Based Phrase Boundary Detection Trained on Large-Scale TTS Speech Corpora
Popis výsledku anglicky
The paper compares different approaches in the phrase boundary detection issue, based on the data gained from speech corpora recorded for the purpose of the text-to-speech (TTS) system. It is showed that conditional random fields model can outperform basic deterministic and classification-based algorithms both in speaker-dependent and speaker independent phrasing. The results on manually annotated sentences with phrase breaks are presented here as well.

Projekt
<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Speech and Computer 19th International Conference, SPECOM 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017, Proceedings
ISBN
978-3-319-66428-6
ISSN
0302-9743
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
272-281
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Hatfield, Hertfordshire, United Kingdom
Datum konání akce
12. 9. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)