Název:	Annotation errors detection in TTS corpora
Další názvy:	Detekce anotačních chyb v korpusech pro TTS
Autoři:	Matoušek, Jindřich Tihelka, Daniel
Citace zdrojového dokumentu:	MATOUŠEK, Jindřich; TIHELKA, Daniel. Annotation errors detection in TTS corpora. In: Proceedings of ICSPL 2013: 14th Annual Conference of the International Speech Communication Association 2013, Lyon, France, 25-29 August 2013. [Baixas]: ISCA, 2013, p. 1511-1515. IBSN 978-1-62993-443-3.
Datum vydání:	2013
Nakladatel:	ISCA
Typ dokumentu:	článek article
URI:	http://www.kky.zcu.cz/cs/publications/MatousekJ_2013_AnnotationErrors http://hdl.handle.net/11025/17010
ISBN:	978-1-62993-443-3
Klíčová slova:	detekce anotačních chyb;klasifikace;detekce novinek;syntéza řeÄči
Klíčová slova v dalším jazyce:	annotation error detection;classification;novelty detection;speech synthesis
Abstrakt v dalším jazyce:	We investigate the problem of automatic detection of annotation errors in single-speaker read-speech corpora used for text-to-speech (TTS) synthesis. Various word-level feature sets were used, and the performance of several detection methods based on support vector machines, extremely randomized trees, k-nearest neighbors, and the performance of novelty and outlier detection are evaluated. We show that both word- and utterance-level annotation error detections perform very well with both high precision and recall scores and with F1 measure being almost 90%, or 97%, respectively.
Práva:	© Jindřichich Matoušek - Daniel Tihelka
Vyskytuje se v kolekcích:	Články / Articles (NTIS) Články / Articles (KIV)

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.