Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen:
doi:10.22028/D291-25310
Titel: | Syntactic-prosodic labeling of large spontaneous speech data-bases |
VerfasserIn: | Batliner, Anton Kießling, Andreas Kompe, Ralf Niemann, Heinrich Nöth, Elmar |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 1996 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
Freie Schlagwörter: | artificial intelligence |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | In automatic speech understanding, the division of continuously running speech into syntactic chunks is a great problem. Syntactic boundaries are often marked by prosodic means. For the training of statistic models for prosodic boundaries large databases are necessary. For the German Verbmobil project (automatic speech-to-speech translation), we developed a syntactic-prosodic labeling scheme where two main types of boundaries (major syntactic boundaries and syntactically ambiguous boundaries) and some other special boundaries are labeled for a large Verbmobil spontaneous speech corpus. We compare the results of classifiers (multilayer perceptrons and language models) trained on these syntactic-prosodic boundary labels with classifiers trained on perceptual-prosodic and pure syntactic labels. The main advantage of the rough syntactic-prosodic labels presented in this paper is that large amounts of data could be labeled within a short time. Therefore, the classifiers trained with these labels turned out to be superior (recognition rates of up to 96%). |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-53244 hdl:20.500.11880/25366 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25310 |
Schriftenreihe: | Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz] |
Band: | 131 |
Datum des Eintrags: | 13-Jun-2013 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
---|---|---|---|---|
report_131_96.pdf | 176,66 kB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.