Text-to-Text Transfer Transformer Phrasing Model Using Enriched Text Input

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F22%3A43965698" target="_blank" >RIV/49777513:23520/22:43965698 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-16270-1_32" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-031-16270-1_32</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16270-1_32" target="_blank" >10.1007/978-3-031-16270-1_32</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Text-to-Text Transfer Transformer Phrasing Model Using Enriched Text Input
Popis výsledku v původním jazyce
Appropriate prosodic phrasing of the input text is crucial for natural speech synthesis outputs. The presented paper focuses on using a Text-to-Text Transfer Transformer for predicting phrase boundaries in text and inspects the possibility of enriching the input text with more detailed information to improve the success rate of the phrasing model trained on plain text. This idea came from our previous research on phrasing that showed that more detailed syntactic/semantic information might lead to more accurate predicting of phrase boundaries.
Název v anglickém jazyce
Text-to-Text Transfer Transformer Phrasing Model Using Enriched Text Input
Popis výsledku anglicky
Appropriate prosodic phrasing of the input text is crucial for natural speech synthesis outputs. The presented paper focuses on using a Text-to-Text Transfer Transformer for predicting phrase boundaries in text and inspects the possibility of enriching the input text with more detailed information to improve the success rate of the phrasing model trained on plain text. This idea came from our previous research on phrasing that showed that more detailed syntactic/semantic information might lead to more accurate predicting of phrase boundaries.

Projekt
<a href="/cs/project/GA21-14758S" target="_blank" >GA21-14758S: Prozodická fráze v současné mluvené češtině: význam, rovnováha, stochastické vzorce</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Text, Speech, and Dialogue 25th International Conference, TSD 2022, Brno, Czech Republic, September 6–9, 2022, Proceedings
ISBN
978-3-031-16269-5
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
389-400
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Brno, Czech Republic
Datum konání akce
6. 9. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)