Ein System zur prosodischen Etikettierung von Spontansprache

Zur prosodischen Etikettierung von Spontansprache im Rahmen des Projektes VERBMOBIL wurde ein Etiketteninventar entworfen, das sich einerseits an den Anforderungen unterschiedlicher Projektpartner orientiert, andererseits aber auch die Bedürfnisse der Transkribenten berücksichtigt. Die Etikettierung findet auf mehreren Ebenen statt, auf denen unterschiedliche prosodische Information markiert wird. Zusammen mit dem Inventar wurde auch eine Arbeitsumgebung für die Etikettierung entwickelt, sowie eine Evaluierung der Transkriptionen durchgeführt. Bisher wurden so Sprachdaten im Umfang von einer Stunde etikettiert und von Projektpartnern zur automatischen Erkennung eingesetzt

Untersuchungen zur Etikettierung prosodischer Einheiten

Insgesamt sind die Übereinstimmungen zwischen den Transkribenten mit ca. 80% schon recht hoch, vor allem, wenn man bedenkt, dass sie keinerlei Transkriptionserfahrung hatten. Durch Training lässt sich die Konsistenz vermutlich noch weiter verbessern. Das Inventar prosodischer Etiketten und Anweisungen können bei den folgenden Versuchen beibehalten werden. Die Versuche sollen für weiteres Material und mit mehr Transkribenten wiederholt werden. Insbesondere muss noch untersucht werden, wie aus mehreren parallelen Etikettierungen eine verlässliche prosodische Referenzetikettierung erzeugt werden kann

Untersuchungen zur Konsistenz prosodischer Etikettierungen

Um prosodische Information in einem automatischen Spracherkennungssystem analysieren zu können, muss prosodisch etikettiertes Trainings, und Testmaterial in großem Umfang zur Verfügung stehen. Dafür muss zunächst ein geeignetes Inventar prosodischer Etiketten entworfen werden, mit dem auch von wenig geschulten Transkribenten mit hoher Konsistenz prosodische Etikettierungen durchgeführt werden können. In einem ersten Experiment wurde ein Korpus von ca. 500 Sätzen parallel von nicht geschulten Testpersonen mit einem einfachen Etiketteninventar prosodisch etikettiert. Die Konsistenz dieser prosodischen Transkriptionen wurde untersucht.For the automatic analysis of prosody in speech recognition systems prosodically labeled speech data are required in large amounts for test and training purposes. To achieve this, appropriate prosodic labels have to be defined that are not only capable of describing prosody exactly but can be identified consistently even by transcribers without a profound theoretical knowledge of prosody. In a first experiment a corpus of nearly 500 utterances was labeled in parallel by untrained transcribers using a simple and basic inventory of prosodic labels. The consistency of the resulting prosodic transcriptions was investigated

Experimental investigation on the perceptual consistency and the automatic recognition of prosodic units in spoken German

A corpus of about 500 sentences has been prosodically labelled by five students. They marked into national phrase boundaries and accented syllables. The paper describes the inventory of prosodic labels that was used in the experiment and the resulting consistency of the parallel transcriptions. Also some preliminary results of the automatic recognition of these prosodic categories are presented

Consistency in transcription and labelling of German intonation with GToBI

A diverse set of speech data was labelled in three sites by 13 transcribers with differing levels of expertise, using GToBI, a consensus transcription system for German intonation. Overall inter-transcriber -consistency suggests that, with training, labellers can acquire sufficient skill with GToBI for large-scale database labelling. 1

Prosodic modules for speech recognition and understanding in VERBMOBIL

Within VERBMOBIL, a large project on spoken language research in Germany, two modules for detecting and recognizing prosodic events have been developed. One module operates on speech signal parameters and the word hypothesis graph, whereas the other module, designed for a novel, highly interactive architecture, only uses speech signal parameters as its input. Phrase boundaries, sentence modality, and accents are detected. The recognition rates in spontaneous dialogs are for accents up to 82,5%, for phrase boundaries up to 91,7%