Using prosody for automatic sentence segmentation of multi-party meetings

Abstract

Tento článek zkoumá použití prozodický příznaků pro automatickou větnou segmentaci vícestranných mítinků. Výsledky ukazují, že 1) informace o délkách pauz jsou důležité 2) přidání příznaků trvání, F0 a energie významě systém zlepšuje 3) integrovaný boosting model funguje lépe než HMM v ASR podmínkách 4) trénování boosting modelu na rozpoznaných slovech přináší další zlepšení.