Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen:
doi:10.22028/D291-25163
Titel: | Untersuchungen zur Konsistenz prosodischer Etikettierungen |
VerfasserIn: | Reyelt, Matthias |
Sprache: | Deutsch |
Erscheinungsjahr: | 1995 |
Quelle: | Saarbrücken, 1995 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | Um prosodische Information in einem automatischen Spracherkennungssystem analysieren zu können, muss prosodisch etikettiertes Trainings, und Testmaterial in großem Umfang zur Verfügung stehen. Dafür muss zunächst ein geeignetes Inventar prosodischer Etiketten entworfen werden, mit dem auch von wenig geschulten Transkribenten mit hoher Konsistenz prosodische Etikettierungen durchgeführt werden können. In einem ersten Experiment wurde ein Korpus von ca. 500 Sätzen parallel von nicht geschulten Testpersonen mit einem einfachen Etiketteninventar prosodisch etikettiert. Die Konsistenz dieser prosodischen Transkriptionen wurde untersucht. For the automatic analysis of prosody in speech recognition systems prosodically labeled speech data are required in large amounts for test and training purposes. To achieve this, appropriate prosodic labels have to be defined that are not only capable of describing prosody exactly but can be identified consistently even by transcribers without a profound theoretical knowledge of prosody. In a first experiment a corpus of nearly 500 utterances was labeled in parallel by untrained transcribers using a simple and basic inventory of prosodic labels. The consistency of the resulting prosodic transcriptions was investigated. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41344 hdl:20.500.11880/25219 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25163 |
Schriftenreihe: | Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz] |
Band: | 77 |
Datum des Eintrags: | 30-Aug-2011 |
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_77_95.pdf | 190,12 kB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.