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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Segmentation of Telephone Speech Based on Speech and Non-speech Models

verfasst von : Michael Heck, Christian Mohr, Sebastian Stüker, Markus Müller, Kevin Kilgour, Jonas Gehring, Quoc Bao Nguyen, Van Huy Nguyen, Alex Waibel

Erschienen in: Speech and Computer

Verlag: Springer International Publishing

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In this paper we investigate the automatic segmentation of recorded telephone conversations based on models for speech and non-speech to find sentence-like chunks for use in speech recognition systems. Presented are two different approaches, based on Gaussian Mixture Models (GMMs) and Support Vector Machines (SVMs), respectively. The proposed methods provide segmentations that allow for competitive speech recognition performance in terms of word error rate (WER) compared to manual segmentation.

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Metadaten
Titel
Segmentation of Telephone Speech Based on Speech and Non-speech Models
verfasst von
Michael Heck
Christian Mohr
Sebastian Stüker
Markus Müller
Kevin Kilgour
Jonas Gehring
Quoc Bao Nguyen
Van Huy Nguyen
Alex Waibel
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-01931-4_38