This HTML5 document contains 48 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n22http://localhost/temp/predkladatel/
n17http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03149357%21RIV09-MSM-21230___/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n20http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
n8https://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#
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n10http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03149357%21RIV09-MSM-21230___
rdf:type
n16:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Modelling of non-speech events brings the necessary robustness in the recognition of natural or spontaneous utterances which are usually full of such acoustic disfluencies. This paper presents the solution of speaker non-speech event modelling commonly with the analyzes how efficiently these events are modelled. Firstly, the procedure for efficient training of non-speech event models on read speech data is presented. The results of experiments with simple ASR achieved 26\,\% decrease of word error rate and a~significant decrease of insertion rate with these models. Secondly, the extension of training data with spontaneous speech collection is described. It contributes to the availability of more natural data for training purposes and mainly to the better training of non-speech event models, which is demonstrated by the experiment on filled pause recognition. Modelování neřečových událostí umožňuje zvýšit robustnost systému v případě rozpoznávání přirozené či spontánní promluvy, které se vyznačují vyšším výskytem těchto událostí. Článek popisuje řešení úlohy modelování neřečových událostí řečníka a přináší analýzu, jak efektivně lze tyto události modelovat. V první části je prezentován postup trénování modelů neřečových událostí na čtených promluvách. Tento postup přináší snížení chybovosti až o 26% a výrazné snížení chybně vkládaných slov. Druhá část se zabývá rozšířením trénovací sady dat o spontánní promluvy, které napomáhá kvalitnějšímu natrénování modelů, což je doloženo na experimentu s modelováním váhavých pauz. Modelling of non-speech events brings the necessary robustness in the recognition of natural or spontaneous utterances which are usually full of such acoustic disfluencies. This paper presents the solution of speaker non-speech event modelling commonly with the analyzes how efficiently these events are modelled. Firstly, the procedure for efficient training of non-speech event models on read speech data is presented. The results of experiments with simple ASR achieved 26\,\% decrease of word error rate and a~significant decrease of insertion rate with these models. Secondly, the extension of training data with spontaneous speech collection is described. It contributes to the availability of more natural data for training purposes and mainly to the better training of non-speech event models, which is demonstrated by the experiment on filled pause recognition.
dcterms:title
Speaker Non-Speech Event Modelling in Recognition of Read and Spontaneous Speech Modelování neřečových událostí při rozpoznávání čtených a spontánních promluv Speaker Non-Speech Event Modelling in Recognition of Read and Spontaneous Speech
skos:prefLabel
Speaker Non-Speech Event Modelling in Recognition of Read and Spontaneous Speech Modelování neřečových událostí při rozpoznávání čtených a spontánních promluv Speaker Non-Speech Event Modelling in Recognition of Read and Spontaneous Speech
skos:notation
RIV/68407700:21230/08:03149357!RIV09-MSM-21230___
n3:aktivita
n15:Z n15:P
n3:aktivity
P(GA102/08/0707), P(GD102/08/H008), Z(MSM6840770014)
n3:dodaniDat
n10:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n7:6738524 n7:6204058
n3:druhVysledku
n11:D
n3:duvernostUdaju
n18:S
n3:entitaPredkladatele
n12:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
396308
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/08:03149357
n3:jazykVysledku
n9:eng
n3:klicovaSlova
non-speech event modelling; non-speech events; speech recognition; spontaneous speech
n3:klicoveSlovo
n5:speech%20recognition n5:non-speech%20events n5:non-speech%20event%20modelling n5:spontaneous%20speech
n3:kontrolniKodProRIV
[3983A94FD0EC]
n3:mistoKonaniAkce
Žilina
n3:mistoVydani
Žilina
n3:nazevZdroje
Digital Technologies 2008
n3:obor
n21:JA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n14:GA102%2F08%2F0707 n14:GD102%2F08%2FH008
n3:rokUplatneniVysledku
n10:2008
n3:tvurceVysledku
Rajnoha, Josef Pollák, Petr
n3:typAkce
n13:WRD
n3:zahajeniAkce
2008-11-20+01:00
n3:zamer
n20:MSM6840770014
s:numberOfPages
6
n17:hasPublisher
Žilinská univerzita v Žiline. Elektrotechnická fakulta
n8:isbn
978-80-8070-953-2
n22:organizacniJednotka
21230