Trots att olika algoritmer används uppnår de flesta oövervakade automatiska telefonsegmenteringsmetoder liknande prestanda i form av procentuell korrekt gränsdetektering. Icke desto mindre, oövervakade segmenteringsalgoritmer kan inte perfekt reproducera manuellt erhållna referens transkriptioner. Detta dokument undersöker grundläggande problem för oövervakade segmenteringsalgoritmer genom att jämföra en telefonsegmentering som erhållits med endast den akustiska information som finns i signalen med en referenssegmentering skapad av mänskliga transkribers. Analyserna av utdata från en oövervakad talsegmenteringsmetod som använder akustisk förändring till hypothesize-gränser visade att akustisk förändring är en ganska bra indikator på segmentgränser: över två tredjedelar av de hypothesized gränserna sammanfaller med segmentgränser. Statistiska analyser visade att felen är relaterade till segmentlängd, sekvenser av liknande segment, och inneboende dynamiska telefoner. För att förbättra oövervakad automatisk talsegmentering bör nuvarande nedifrån-och-upp-segmenteringsmetoder i ett steg utvidgas till tvåstegsmetoder som kan använda en blandning av nedifrån-och-upp-information som extraheras från talsignalen och automatiskt härleds uppifrån-och-ned-information. På så sätt kan oövervakade metoder förbättras samtidigt som de förblir flexibla och språkoberoende. © 2 0 1 0 A c o stic a l S o c ie ty o f A m erica.
Även om de övergripande strategierna skiljer sig åt, dessa algoritmer är alla en-steg och bottom-up segmenteringsmetoder REF.
Unsupervised speech segmentation: an analysis of the hypothesized phone boundaries.
{'venue': 'The Journal of the Acoustical Society of America', 'journal': 'The Journal of the Acoustical Society of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}