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What Makes a Speaker Recognizable in TV Broadcast? Going Beyond Speaker Identification Error Rate
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In: Interspeech 2015 ; ERRARE Workshop, a satellite event of Interspeech 2015. ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01433205 ; ERRARE Workshop, a satellite event of Interspeech 2015., 2015, Sinaia, Romania (2015)
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Unsupervised Speaker Identification in TV Broadcast Based on Written Names
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In: ISSN: 1558-7916 ; IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01060827 ; IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015, 23 (1), pp.57-68. ⟨10.1109/TASLP.2014.2367822⟩ ; https://dl.acm.org/authorize?N46627 (2015)
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Indices utiles à la cohésion lexicale pour la segmentation thématique de documents oraux
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In: XXVIIIe journées d'études de la parole ; https://hal.inria.fr/inria-00533388 ; XXVIIIe journées d'études de la parole, May 2010, Mons, Belgique (2010)
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Abstract:
National audience ; The increasing quantity of TV material requires methods to help users navigate such data streams. Topic segmentation of TV broadcast is a rst stage to structuring tasks. The goal of this article is to determine to what extent condence measures and semantics can compensate errors in automatic transcripts for topic segmentation. To this end, we introduce condence measure and semantic relations in a topic segmentation method. We show that our F1-measure is improved by +1.5 and +1.9 when integrating condence measure and semantic relations respectively. Such improvement demonstrates that simple clues can conteract errors in automatic transcripts for topic segmentation. ; L'augmentation du nombre de documents télévisuels disponibles rend indispensable la mise en place de méthodes de structuration de ces flux, structuration nécessitant une phase préalable de segmentation thématique des émissions. Le but de cet article est de déterminer dans quelle mesure des mesures de confiance et des relations sémantiques peuvent compenser des erreurs de transcription automatique pour cette tâche de segmentation. À cette fin, nous introduisons les mesures de confiance et les relations sémantiques dans un algorithme de segmentation thématique et nous montrons que la valeur de la F1-mesure est améliorée de +1,5 et +1,9 lors de l'intégration des mesures de confiance et des relations sémantiques, respectivement. Cette amélioration démontre que de simples indices peuvent contrebalancer les erreurs de transcriptions et améliorer les performances de notre méthode de segmentation thématique.
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Keyword:
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; condence measure; semantic relations; topic segmentation; TV broadcast
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URL: https://hal.inria.fr/inria-00533388/document
https://hal.inria.fr/inria-00533388
https://hal.inria.fr/inria-00533388/file/guinaudeau_jep2010.pdf
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Learning to Identify TV News Monologues by Style and Context
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In: DTIC (2003)
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