Towards Incremental End-of-Utterance Detection in Dialogue Systems
Towards Incremental End-of-Utterance Detection in Dialogue Systems
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对话系统中的增量话语结束检测
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
David Schlangen
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Michaela Atterer;Timo Baumann;David Schlangen
我们定义增量或0lag语音分割的任务，即将正在进行的语音识别流分割成语音单元，并给出第一个结果。我们使用隐藏事件语言模型、增量解析器的特征以及声学/韵律特征的组合来训练真实世界对话数据（来自 Switchboard 语料库）的分类器。最好的分类器的 F 分数约为 56%，比基线和相关工作有所改进。
We define the task of incremental or 0lag utterance segmentation, that is, the task of segmenting an ongoing speech recognition stream into utterance units, and present first results. We use a combination of hidden event language model, features from an incremental parser, and acoustic / prosodic features to train classifiers on real-world conversational data (from the Switchboard corpus). The best classifiers reach an F-score of around 56%, improving over baseline and related work.