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Enregistrement W6929121814 · doi:10.48448/vhbp-nm49

Experiments on Kaldi-based Forced Phonetic Alignment for Brazilian Portuguese

2021· other· en· W6929121814 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2021
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrazilian PortugueseScripting languageMetric (unit)Task (project management)PortuguesePhone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forced phonetic alignment (FPA) is the task of associating a given phonetic unit to a timestamp interval in the speech waveform. Phoneticians are able mark the boundaries with precision, but as the corpus grows it becomes infeasible to do it by hand. For Brazilian Portuguese (BP) in particular, only three tools appear to perform FPA: EasyAlign, Montreal Forced Aligner (MFA), and UFPAlign. Therefore, this work aims to develop resources based on Kaldi toolkit for UFPAlign, including their release alongside all scripts under open licenses; and to bring forth a comparison to the other two aforementioned aligners. Evaluation took place in terms of the phone boundary metric over a dataset of 385 hand-aligned utterances, and results show that Kaldi-based aligners perform better overall, and that UFPAlign models are more accurate than MFA's. Furthermore, complex deep-learning-based approaches did not seem to improve performance compared to simpler models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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