Title: | Phonetic speech segmentation of audiobooks by using adapted LSTM-based acoustic models |
Other Titles: | Fonetická segmentace audioknih s využitím LSTM akustických modelů |
Authors: | Hanzlíček, Zdeněk Matoušek, Jindřich |
Citation: | HANZLÍČEK, Z. MATOUŠEK, J. Phonetic speech segmentation of audiobooks by using adapted LSTM-based acoustic models. In Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. s. 317–327. ISBN: 978-3-031-22418-8 , ISSN: 0302-9743 |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | Springer Nature Switzerland |
Document type: | konferenční příspěvek ConferenceObject |
URI: | 2-s2.0-85148685025 http://hdl.handle.net/11025/51722 |
ISBN: | 978-3-031-22418-8 |
ISSN: | 0302-9743 |
Keywords: | audiknihy;fonetická segmentace;LSTM |
Keywords in different language: | audiobooks;speech segmentation;LSTM |
Abstract: | Tento článek popisuje fonetickou segmentací audioknih pomocí LSTM neuronových sítí. Segmentační procedura zahrnuje iterativní adaptaci výchozího hlasově nezávislého modelu. Experimentální data zahrnují 5 audioknih nahraných různými českými osobnostmi. Zhruba 20 minut každé audioknihy je opatřeno přesnou ruční segmentací vytvořenou fonetickými experty. Experimenty popsané v tomto článku se zaměřují na nalezení optimálního nastavení segmentační procedury a zkoumají vliv jednotlivých parametrů na přesnost výsledné segmentace. |
Abstract in different language: | This paper describes experiments on phonetic speech segmentation of audiobooks by using LSTM neural networks. The segmentation procedure includes an iterative adaptation of an initial speaker-independent model. The experimental data involves 5 audiobooks recorded by various renowned Czech speakers. About 20 minutes long portions of each audiobook were precisely manually segmented by phonetic experts. We focused mainly on the optimal setting of the iterative segmentation procedure and explored the effect of the most relevant parameters on the resulting segmentation accuracy. |
Rights: | © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG. |
Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
978-3-031-22419-5_27.pdf | 471,09 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/51722
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.