Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorKolář, Jáchym
dc.contributor.authorShriberg, Elizabeth
dc.contributor.authorLiu, Yang
dc.date.accessioned2016-01-06T08:48:34Z
dc.date.available2016-01-06T08:48:34Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.citationKOLÁŘ, Jáchym; SHRIBERG, Elizabeth; LIU, Yang. On speaker-specific prosodic models for automatic dialog act segmentation of multi-party meetings. In: Proceedings of ICSPL 2006: 7th Annual Conference of the International Speech Communication Association 2006, Pittsburgh, Pennsylvania, USA, 17-21 September 2006. [Baixas]: ISCA, 2006, p. 2014-2017. ISSN 1990-9772.en
dc.identifier.issn1990-9772
dc.identifier.urihttp://www.kky.zcu.cz/cs/publications/KolarJ_2006_Onspeaker-specific
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/17114
dc.description.abstractTento článek zkoumá prozodické modely specifické pro jednotlivé řečníky, které jsou používány pro automatickou segmentaci řeči z ICSI meetings korpusu na dialogové akty. Zkoumáme, zda-li je výhodné trénovat tyto modely pouze na řeči konkrétního řečníka.cs
dc.format4 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherISCAen
dc.rights© Jáchym Kolář - Elizabeth Shriberg - Yang Liucs
dc.subjectautomatické porozumění řečics
dc.subjectprozodiecs
dc.subjectmítinkycs
dc.subjectdialogové aktycs
dc.titleOn speaker-specific prosodic models for automatic dialog act segmentation of multi-party meetingsen
dc.title.alternativeO prozodických modelech specifických pro jednotlivé řečníky pro automatickou segmentaci vícestranných mítinků na dialogové aktycs
dc.typečlánekcs
dc.typearticleen
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedWe explore speaker-specific prosodic modeling for dialog act segmentation of speech from the ICSI Meeting Corpus. We ask whether features beyond pauses help individual speakers, and whether some speakers benefit from prosody models trained on only their speech. We find positive results for both questions, although the second is more complex. Feature analysis reveals that duration is the most used feature type, followed by pause and pitch features. Results also suggest a difference between native and nonnative speakers in feature usage patterns. We conclude that features beyond pauses are useful for dialog act segmentation in natural conversation, and that for some speakers, speaker-specific training yields further gains.en
dc.subject.translatedautomatic speech understandingen
dc.subject.translatedprosodyen
dc.subject.translatedmultiparty meetingsen
dc.subject.translateddialog actsen
dc.type.statusPeer-revieweden
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
KolarJ_2006_Onspeaker-specific.pdfPlný text94,85 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/17114

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