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  Finding maximum margin segments in speech

Pereiro Estevan, Y., Wan, V., & Scharenborg, O. (2007). Finding maximum margin segments in speech. Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007. ICASSP 2007. IEEE International Conference, IV, 937-940. doi:10.1109/ICASSP.2007.367225.

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4ABB1D41d01.pdf (Verlagsversion), 188KB
Name:
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Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
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-
Copyright Info:
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Lizenz:
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Pereiro Estevan, Y.1, Autor
Wan, V.2, Autor
Scharenborg, Odette2, Autor
Affiliations:
1Signal Theory and Communications Department EPS, Universidad Carlos III de Madrid, Spain., ou_persistent22              
2Department of Computer Science, University of Sheffield, UK, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: speech processing, clustering methods, unsupervised learning.
 Zusammenfassung: Maximum margin clustering (MMC) is a relatively new and promising kernel method. In this paper, we apply MMC to the task of unsupervised speech segmentation. We present three automatic speech segmentation methods based on MMC, which are tested on TIMIT and evaluated on the level of phoneme boundary detection. The results show that MMC is highly competitive with existing unsupervised methods for the automatic detection of phoneme boundaries. Furthermore, initial analyses show that MMC is a promising method for the automatic detection of sub-phonetic information in the speech signal.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2007
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/ICASSP.2007.367225
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007. ICASSP 2007. IEEE International Conference
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: IEEE
Seiten: - Band / Heft: IV Artikelnummer: - Start- / Endseite: 937 - 940 Identifikator: -