Detección de palabras claves en lenguajes sin datos de entrenamiento

Autores
Brusco, Pablo; Ferrer, Luciana; Gravano, Agustín
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Estudiamos el problema de detección de palabras claves (key-word-spotting) para idiomas que no disponen de corpus de datos con grabaciones y transcripciones fonéticas. Este problema es de central importancia para poder realizar búsquedas en bases de datos de grabaciones de habla. Usando el Boston University Radio Speech Corpus como corpus de referencia, analizamos diversas topologías y parametrizaciones de Modelos Ocultos de Markov para la detección de palabras sobre habla continua. Los modelos se basan en el uso de "fillers" para palabras no buscadas, y empleamos fonemas como unidades mínimas de detección. Para las pruebas, utilizamos un conjunto de 20 keywords entrenadas con 14 minutos de datos transcriptos y fillers entrenados con 7 horas sin transcripciones. Los resultados muestran que el mejor modelo alcanza rendimientos superiores a un 0.47 de FOM promedio, un porcentaje de detecciones correctas del 72.1% y 3.95 falsas alarmas por hora por keyword.
XI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
keyword-spotting
automatic speech recognition
hidden Markov models
speech data mining
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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