This HTML5 document contains 51 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n17http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n16http://localhost/temp/predkladatel/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n6https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F49777513%3A23520%2F06%3A00000013%21RIV09-AV0-23520___/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n9http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F49777513%3A23520%2F06%3A00000013%21RIV09-AV0-23520___
rdf:type
skos:Concept n20:Vysledek
dcterms:description
This paper describes a LVCSR system for automatic online subtitling (closed captioning) of TV transmissions of the Czech Parliament meetings. The recognition system is based on Hidden Markov Models, lexical trees and bigram language model. The acoustic model is trained on 40 hours of parliament speech and the language model on more than 10M tokens of parliament speech trancriptions. The first part of the article is focused on text normalization and class-based language model preparation. The second part describes the recognition network and its decoding with respect to real-time operation demands using up to 100k vocabulary. The third part outlines the application framework allowing generation and displaying of subtitles for any audio/video source. Finally, experimental results obtained on parliament speeches with recognition accuracy varying from 80 to 95 % (according to the discussed topic) are reported and discussed. Článek popisuje LVCSR systém pro automatické online titulkování TV přenosů zasedání českého parlamentu. Rozpoznávací systém je založen na skrytých markovových modelech (HMM), lexikálních stromech a bigramovém jazykovém modelu. Akustický model je natrénován na 40 hodinách parlamentních schůzí a jazykový model na více než 10M slov přepisů parlamentních schůzí. První část článku se zabývá normalizací textu a přípravou třídového jazykového modelu. Druhá část popisuje rozpoznávací síť a její dekódování s ohledem práci v reálném čase se slovníkem až 100k slov. Třetí část nastiňuje strukturu aplikace umožňující generování a zobrazování titulků pro libovolný audio/video zdroj. Závěrem jsou prezentovány a diskutovány experimentální výsledky parlamentních schůzí s přesností rozpoznávání od 80 do 95 % (podle diskutovaného tématu). This paper describes a LVCSR system for automatic online subtitling (closed captioning) of TV transmissions of the Czech Parliament meetings. The recognition system is based on Hidden Markov Models, lexical trees and bigram language model. The acoustic model is trained on 40 hours of parliament speech and the language model on more than 10M tokens of parliament speech trancriptions. The first part of the article is focused on text normalization and class-based language model preparation. The second part describes the recognition network and its decoding with respect to real-time operation demands using up to 100k vocabulary. The third part outlines the application framework allowing generation and displaying of subtitles for any audio/video source. Finally, experimental results obtained on parliament speeches with recognition accuracy varying from 80 to 95 % (according to the discussed topic) are reported and discussed.
dcterms:title
Automatic online subtitling of the Czech parliament meetings Automatické online titulkování parlamentních přenosů Automatic online subtitling of the Czech parliament meetings
skos:prefLabel
Automatic online subtitling of the Czech parliament meetings Automatic online subtitling of the Czech parliament meetings Automatické online titulkování parlamentních přenosů
skos:notation
RIV/49777513:23520/06:00000013!RIV09-AV0-23520___
n3:aktivita
n7:P
n3:aktivity
P(1QS101470516)
n3:dodaniDat
n9:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n4:6895972 n4:2152517 n4:2389916 n4:4396855 n4:6569676 n4:6579760
n3:druhVysledku
n11:D
n3:duvernostUdaju
n19:S
n3:entitaPredkladatele
n10:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
466410
n3:idVysledku
RIV/49777513:23520/06:00000013
n3:jazykVysledku
n15:eng
n3:klicovaSlova
ASR; online; subtitling; parliament; czech
n3:klicoveSlovo
n13:parliament n13:ASR n13:czech n13:online n13:subtitling
n3:kontrolniKodProRIV
[FD3537EE5A34]
n3:mistoVydani
Berlin
n3:nazevZdroje
Lecture Notes in Artificial Intelligence
n3:obor
n8:JD
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
6
n3:pocetTvurcuVysledku
6
n3:projekt
n14:1QS101470516
n3:rokUplatneniVysledku
n9:2006
n3:tvurceVysledku
Hoidekr, Jan Müller, Luděk Pražák, Aleš Kanis, Jakub Psutka, Josef
n3:wos
000241103500063
s:numberOfPages
8
n17:hasPublisher
Springer-Verlag
n6:isbn
3-540-39090-1
n16:organizacniJednotka
23520