Modeling the effect of linguistic predictability on speech intelligibility prediction.
Modeling the effect of linguistic predictability on speech intelligibility prediction.
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DOI：
10.1121/10.0017648
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发表时间：
2023-03
影响因子：
1
通讯作者：
Jensen, Jesper
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Edraki, Amin;Chan, Wai-Yip;Fogerty, Daniel;Jensen, Jesper
现有的语音可懂度预测（SIP）算法只能考虑影响语音可懂度的声学因素，不能预测具有不同语言可预测性的语料的可懂度。为了解决这个问题，语言组件被添加到五个现有的SIP算法，通过使用预先训练的语言模型估计语言语料库的可预测性。结果表明，改进的SIP性能的相关性和预测误差超过四个数据集的混合物，每个不同的英语开集语料库。
Many existing speech intelligibility prediction (SIP) algorithms can only account for acoustic factors affecting speech intelligibility and cannot predict intelligibility across corpora with different linguistic predictability. To address this, a linguistic component was added to five existing SIP algorithms by estimating linguistic corpus predictability using a pre-trained language model. The results showed improved SIP performance in terms of correlation and prediction error over a mixture of four datasets, each with a different English open-set corpus.
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影响因子：
2.4
作者：
Fogerty, Daniel;Entwistle, Jenine L.
通讯作者：
Entwistle, Jenine L.
影响因子：
3.2
作者：
Goldwater, Sharon;Jurafsky, Dan;Manning, Christopher D.
通讯作者：
Manning, Christopher D.
影响因子：
--
作者：
MILLER, GA;HEISE, GA;LICHTEN, W
通讯作者：
LICHTEN, W
DOI：
10.1109/taslp.2022.3184888
发表时间：
2022
影响因子：
5.4
作者：
Karbasi, Mahdie;Zeiler, Steffen;Kolossa, Dorothea
通讯作者：
Kolossa, Dorothea
影响因子：
2.5
作者：
Frank, Stefan L.;Otten, Leun J.;Vigliocco, Gabriella
通讯作者：
Vigliocco, Gabriella