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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Audio Features, Precomputed for Podcast Retrieval and Information Access Experiments

verfasst von : Abigail Alexander, Matthijs Mars, Josh C. Tingey, Haoyue Yu, Chris Backhouse, Sravana Reddy, Jussi Karlgren

Erschienen in: Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper describes how an existing collection of podcast material has been enriched with precomputed audio features. The feature set which is described in the paper is made available to facilitate more convenient information access experimentation to collections that include both audio and text data. A simple example analysis is given to demonstrate how the audio features can be used to score podcast segments for being entertaining, discussion oriented, or subjective, to fit the current TREC Podcast Track task.

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Fußnoten
4
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Literatur
1.
Alexander, A., Mars, M., Tingey, J., Yu, H.: Audio-enhanced segment retrieval within the Spotify podcasts dataset. Technical report, University College London (2021)
2.
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Howard, A.G., et al.: MobileNets: efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv:​1704.​04861 [cs], April 2017
8.
Jones, R., et al.: TREC 2020 podcasts track overview. In: Voorhees, E.M., Ellis, A. (eds.) Proceedings of the Twenty-Ninth Text REtrieval Conference (TREC). NIST (2021)
9.
Jones, R., et al.: Current challenges and future directions in podcast information access. In: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (2021)
10.
Martikainen, K.: Audio-based stylistic characteristics of Podcasts for search and recommendation: a user and computational analysis. Master’s thesis, University of Twente (2020)
Metadaten
Titel
Audio Features, Precomputed for Podcast Retrieval and Information Access Experiments
verfasst von
Abigail Alexander
Matthijs Mars
Josh C. Tingey
Haoyue Yu
Chris Backhouse
Sravana Reddy
Jussi Karlgren
Copyright-Jahr
2021
Buch
Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction

Print ISBN: 978-3-030-85250-4

Electronic ISBN: 978-3-030-85251-1

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-85251-1_1

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