Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38832
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Titel: A Data-Driven Investigation of Noise-Adaptive Utterance Generation with Linguistic Modification
VerfasserIn: Chingacham, Anupama
Demberg, Vera
Klakow, Dietrich
Sprache: Englisch
Verlag/Plattform: arXiv
Erscheinungsjahr: 2022
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Sonstiges
Abstract: In noisy environments, speech can be hard to understand for humans. Spoken dialog systems can help to enhance the intelligibility of their output, either by modifying the speech synthesis (e.g., imitate Lombard speech) or by optimizing the language generation. We here focus on the second type of approach, by which an intended message is realized with words that are more intelligible in a specific noisy environment. By conducting a speech perception experiment, we created a dataset of 900 paraphrases in babble noise, perceived by native English speakers with normal hearing. We find that careful selection of paraphrases can improve intelligibility by 33% at SNR -5 dB. Our analysis of the data shows that the intelligibility differences between paraphrases are mainly driven by noise-robust acoustic cues. Furthermore, we propose an intelligibility-aware paraphrase ranking model, which outperforms baseline models with a relative improvement of 31.37% at SNR -5 dB.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.48550/arXiv.2210.10252
URL der Erstveröffentlichung: https://arxiv.org/abs/2210.10252
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-388327
hdl:20.500.11880/35014
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38832
Datum des Eintrags: 26-Jan-2023
Bemerkung/Hinweis: Preprint
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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