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Nurturing Filled Pause Detection for Spontaneous Speech Retrieval
Ist Teil von
Information Retrieval Technology, p.458-469
Ort / Verlag
Cham: Springer International Publishing
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
In this paper we investigate methods to adapt a system for filled pause (FP) disfluency removal to different data properties. A gradient descent algorithm for parameter optimization is presented which achieves 80.6% recall and 87.7% precision on the FP dataset and 46.5% recall and 79.6% precision on the FPElo dataset. This compares to the results produced with hand-optimization on the test set. Furthermore we investigated the impact of cross-validation and training set selection on recognizer output in order to improve the speech retrieval system.