Extraction and comparison of various prosodic feature sets on sentence segmentation task for Turkish broadcast news data
Citation
Dalva, D., Revidi, İ. D., Güz, Ü. & Gürkan, H. (2014). Extraction and comparison of various prosodic feature sets on sentence segmentation task for turkish broadcast news data. Paper presented at the 2014 11th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), 70-73. doi:10.1109/JCSSE.2014.6841844Abstract
In this work, prosodic features of the Turkish Broadcast News (BN) data are extracted using an open source prosodic feature extraction tool based on Praat. The profiles and effectiveness of these features are also investigated for the sentence segmentation task on the Turkish BN data. We not only used some combinations of the feature sets but also collected some of them in one prosodic feature model in order to achieve one of the best performance. The results of the experiments show that some combinations of the prosodic feature sets are very useful for the automatic sentence segmentation task on the Turkish BN data.
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Kernel kod-tablosu kodlaması ile sahne etiketleme
Ateş, Hasan Fehmi; Sünetci, Sercan (IEEE, 2017-06-27)Sahne bölütleme ve etiketlemede son yıllarda süperpiksel tabanlı yaklaşımların başarılı olduğu görülmektedir. Öncelikle görüntü bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra ... -
Türkçe haber yayını verileri için bürünsel bilginin çıkarılması ve cümle bölütlemede kullanılması
Dalva, Doğan; Revidi, İzel D.; Güz, Ümit; Gürkan, Hakan (IEEE, 2014-04-23)Bu çalışmada, Türkçe haber yayını verilerine ilişkin bürünsel özelliklerin açık kaynak kodlu yazılımlar ile çıkarılması ve bürünsel özellik gruplarının Otomatik Konuşma Tanıma (Automatic Speech Recognition) Sistemi ... -
Extraction and selection of muscle based features for facial expression recognition
Benli, Kristin Surpuhi; Eskil, Mustafa Taner (IEEE Computer Soc, 2014-12-04)In this study we propose a new set of muscle activity based features for facial expression recognition. We extract muscular activities by observing the displacements of facial feature points in an expression video. The ...