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  A Multimodal Corpus of Expert Gaze and Behavior during Phonetic Segmentation Tasks

Khan, A., Steiner, I., Sugano, Y., Bulling, A., & Macdonald, R. (2017). A Multimodal Corpus of Expert Gaze and Behavior during Phonetic Segmentation Tasks. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1712.04798.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-403F-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-4040-F
資料種別: 成果報告書

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:
arXiv:1712.04798.pdf (プレプリント), 490KB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-4041-E
ファイル名:
arXiv:1712.04798.pdf
説明:
File downloaded from arXiv at 2018-01-31 14:58
OA-Status:
閲覧制限:
公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
http://arxiv.org/help/license

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作成者

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 作成者:
Khan, Arif1, 著者
Steiner, Ingmar1, 著者
Sugano, Yusuke1, 著者
Bulling, Andreas2, 著者           
Macdonald, Ross1, 著者
所属:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Computer Vision and Multimodal Computing, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              

内容説明

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キーワード: Computer Science, Human-Computer Interaction, cs.HC,Computer Science, Computation and Language, cs.CL
 要旨: Phonetic segmentation is the process of splitting speech into distinct phonetic units. Human experts routinely perform this task manually by analyzing auditory and visual cues using analysis software, which is an extremely time-consuming process. Methods exist for automatic segmentation, but these are not always accurate enough. In order to improve automatic segmentation, we need to model it as close to the manual segmentation as possible. This corpus is an effort to capture the human segmentation behavior by recording experts performing a segmentation task. We believe that this data will enable us to highlight the important aspects of manual segmentation, which can be used in automatic segmentation to improve its accuracy.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2017-12-132017
 出版の状態: オンラインで出版済み
 ページ: 4 p.
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): arXiv: 1712.04798
URI: http://arxiv.org/abs/1712.04798
BibTex参照ID: Khan2017
 学位: -

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