HAL : halshs-00419977, version 1

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Speech and Computer, Russie, Fédération De (2009)

A Syllable-Based Prominence Detection Model Based on Discriminant Analysis and Context-Dependency

Nicolas Obin 1, Xavier Rodet 1, Anne Lacheret-Dujour 2

(21/06/2009)

On the basis of our previous work, we propose a syllablebased prominence detection model within the framework of exploratory data analysis and discriminant learning in the acoustic domain. This paper investigates two hypothesis on the acoustic data processing: a linear discriminant analysis in which the relative discriminant ability of single prosodic cues are combined into prosodic patterns and a context-dependant model that accounts for phonological dependencies (phonetic intrinsic properties and coarticulation effect). The proposed approach significantly outperforms a baseline method on a corpus of French read speech with a performance of 87.5% in f-measure for the prominent syllables (respectively 90.4% in global accuracy).

1 :	Sciences et Technologies de la Musique et du Son (STMS)
	IRCAM – CNRS : UMR9912 – Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI
2 :	Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo)
	CNRS : UMR7114 – Université Paris X - Paris Ouest Nanterre La Défense

Discipline

:

Sciences de l'Homme et Société/Linguistique Statistiques/Machine Learning Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image Informatique/Traitement du signal et de l'image

Mots-Clés : syllable prominence – automatic detection – prosody

halshs-00419977, version 1

http://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00419977

oai:halshs.archives-ouvertes.fr:halshs-00419977

Contributeur : Nicolas Obin <>

Soumis le : Vendredi 25 Septembre 2009, 21:43:50

Dernière modification le : Mardi 29 Septembre 2009, 09:01:49