Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Beke, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Exploiting Prosody for Automatic Syntactic Phrase Boundary Detection in Speech
Autorzy:
Szaszák, G.
Beke, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/103821.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Podstaw Informatyki PAN
Tematy:
prosody
syntax
phonological phrase
boundary detection
Opis:
The relation between syntax and prosody is evident, even if the prosodic structure cannot be directly mapped to the syntactic one and vice versa. Syntax-to-prosody mapping is widely used in text-to-speech applications, but prosody-to-syntax mapping is mostly missing from automatic speech recognition/understanding systems. This paper presents an experiment towards filling this gap and evaluating whether a HMM-based automatic prosodic segmentation tool can be used to support the reconstruction of the syntactic structure directly from speech. Results show that up to 85% of syntactic clause boundaries and up to about 70% of embedded syntactic phrase boundaries could be identified based on the detection of phonological phrases. Recall rates do not depend further on syntactic layering, in other words, whether the phrase is multiply embedded or not. Clause boundaries can be well assigned to intonational phrase level in read speech and can be well separated from lower level syntactic phrases based on the type of the aligned phonological phrase(s). These findings can be exploited in speech understanding systems, allowing for the recovery of the skeleton of the syntactic structure, based purely on the speech signal.
Źródło:
Journal of Language Modelling; 2012, 0, 1; 143-172
2299-856X
2299-8470
Pojawia się w:
Journal of Language Modelling
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Laughter Classification Using Deep Rectifier Neural Networks with a Minimal Feature Subset
Autorzy:
Gosztolya, G.
Beke, A.
Neuberger, T.
Tóth, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177910.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
speech recognition
speech technology
computational paralinguistics
laughter detection
deep neural networks
Opis:
Laughter is one of the most important paralinguistic events, and it has specific roles in human conversation. The automatic detection of laughter occurrences in human speech can aid automatic speech recognition systems as well as some paralinguistic tasks such as emotion detection. In this study we apply Deep Neural Networks (DNN) for laughter detection, as this technology is nowadays considered state-of-the-art in similar tasks like phoneme identification. We carry out our experiments using two corpora containing spontaneous speech in two languages (Hungarian and English). Also, as we find it reasonable that not all frequency regions are required for efficient laughter detection, we will perform feature selection to find the sufficient feature subset.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2016, 41, 4; 669-682
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies