CC BY
67
ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
2012 РОССИЙСКАЯ И ЗАРУБЕЖНАЯ ФИЛОЛОГИЯ Вып. 2(18)
УДК 81’34
СЕГМЕНТАЦИЯ ПАРАЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ФОНАЦИОННЫХ ЯВЛЕНИЙ В СПОНТАННОЙ РУССКОЙ РЕЧИ 1
Ирина Сергеевна Кипяткова
к. техн. н., научный сотрудник лаборатории экспериментальной фонетики Санкт-Петербургский государственный университет
199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 11. [email protected]
Василиса Олеговна Верходанова
магистр кафедры фонетики и преподавания иностранных языков Санкт-Петербургский государственный университет
199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 11. [email protected]
Андрей Леонидович Ронжин
д. техн. н., главный научный сотрудник лаборатории экспериментальной фонетики Санкт-Петербургский государственный университет
199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 11. [email protected]
В статье проанализированы паралингвистические фонационные явления, которые могут возникать в спонтанной речи, приведен обзор способов учета таких явлений при автоматическом распознавании речи. Для обучения акустических моделей внеязыковых элементов нами был сегментирован корпус спонтанной русской речи, выделены артефакты (вдох, прочищение горла/кашель и причмокивание) и заполненные паузы хезитации, созданы акустические модели внеязыковых элементов, которые встретились в корпусе более двух раз. Точность распознавания внеязыковых элементов в собранном корпусе составила 86 %.
Ключевые слова: паралингвистические явления; спонтанная речь; речевые сбои; сегментация речи; автоматическое распознавание речи.
Паралингвистика - раздел языкознания, изу- например, особенности громкости или некоди-
чающий невербальные (неязыковые) средства, фицированные изменения мелодики будут пара-
включенные в речевое сообщение и передающие, лингвистическими явлениями, в отличие от ин-
вместе с вербальными средствами, смысловую тонационного оформления вопроса - лингвисти-
информацию [Лингв. энцикл. словарь 1990]. Па- ческого явления [Большая сов. энцикл. 1975].
ралингвистические средства не входят в систему Данная статья посвящена фонационным параязыка и не являются речевыми единицами, одна- лингвистическим явлениям и их выявлению в
ко в той или иной степени представлены в каж- спонтанной (разговорной) речи системами авто-
дой речевой единице, сопровождая речь. Разли- матического распознавания речи. Разговорная
чают три вида паралингвистических средств: речь - это спонтанная литературная речь, реали-
1) фонационные - темп, тембр, громкость речи, зуемая в неофициальных ситуациях при непо-
заполнители пауз (к примеру, э-э, м-м), мелодика средственном участии говорящих с опорой на
речи, диалектные, социальные или идиолектные прагматические условия общения [Земская
особенности артикуляции звуков; 2) кине- 1988]. Разговорной речи свойственны три экстра-
тические - жесты, поза, мимика говорящего; лингвистических признака - это 1) спонтанность,
3) графические - особенности почерка, графиче- неподготовленность; 2) наличие неофициальных
ские дополнения к буквам, заменители букв [там отношений между говорящими; 3) непосред-
же]. Говорящий использует то или иное пара- ственное участие говорящих. Прагматическая
лингвистическое средство непредсказуемо, в от- информация, включающая характеристики гово-
личие от лингвистических средств. Поэтому, рящего, слушающего и текущей ситуации, суще-
© Кипяткова И.С., Верходанова В.О., Ронжин А.Л., 2012 17
ственным образом влияет на языковую структуру коммуникации, экономичность вербальных средств и обеспечивает эффективное взаимодействие, несмотря на фоновые шумы и нечеткую артикуляцию говорящих.
Под спонтанной речью Н.Н.Рудык понимает любой вид самостоятельной коммуникации, характеризующийся: 1) неподготовленностью, которая приводит к появлению новых комбинаций языковых компонентов, знакомых выражений в новых речевых ситуациях;
2) мотивированностью, проявляющейся в стимуляции, а затем в мотивации к говорению при наличии фактора неожиданности; 3) инициативностью, проявляющейся в реализации желания выразить свои мысли; 4) эмоциональностью, проявляющейся в способности чувственной оценки объектов внеязыковой действительности; 5) экспрессивностью, проявляющейся в устремлении говорящего с помощью речи, сопровождаемой мимикой и жестами, воздействовать на слушателя [Рудык 2010: 188-191].
Отличительной характеристикой спонтанной речи является отсутствие заранее подготовленной формы и содержания устного сообщения. Спонтанно порождаемая в текущий момент фраза обладает высокой вариативностью на всех уровнях обработки речи. В большей степени это проявляется в наличии значительного количества редуцированных словоформ - форм слов, представленных на сегментном уровне меньшим количеством элементов, чем в полном варианте, предусматриваемом нормами кодифицированного литературного языка. Редуцированные словоформы являются примером неполного речевого сигнала, для адекватной интерпретации которого слушающий должен использовать дополнительную информацию помимо той, что непосред-
Звуки
ственно содержится в акустическом речевом сигнале. Другой проблемой моделирования и обработки речи является наличие паралингвистических фонационных явлений, таких как озвученные паузы, невербальные паузы, артефакты, часто употребляемых в разговорной речи. Устранение таких неинформативных элементов речевого сигнала на начальных стадиях обработки позволит избежать многих ошибок при распознавании речи, передавая на последующие уровни обработки только полезную для диалоговой системы информацию. Для спонтанной речи характерны также самоисправления, фальстарты и другие явления, не свойственные полному стилю речи [Филиппова 2007: 86-90].
Все перечисленные факторы существенно затрудняют автоматическую обработку спонтанной речи, но обычно не являются причиной коммуникативных неудач для слушателя, поскольку даже неподготовленная речь хорошо воспринимается и не вызывает переспросов благодаря контекстной предсказуемости и частотности употребления единиц в речи [Риехакайнен 2010]. В ситуации естественного общения количество и значимость различных признаков, доступных слушающему, варьируются под влиянием условий акустической обстановки, характеристик ситуации общения и коммуникантов, типа воспринимаемого сообщения и других факторов [Штерн 1992: 187].
При обработке спонтанной речи на вход системы автоматического распознавания поступают звуки фонемной и нефонемной природы. Кроме того, это могут быть как звуки, производимые диктором, так и посторонние шумы и речь тех, кто не контактирует непосредственно с системой. Возможные компоненты входного аудиосигнала показаны на рисунке.
Фонемы
Акустический фон во время записи.
!
&
Паузы, заполненные элементами: «э-э-э», «м-м-м», «хм», «гм» и т.д.
Кашель, смех, прочищение горла и др.
Вдох, выдох, причмокивание, цоканье языком и др.
Подтверждения и отрицания, характерные для спонтанной речи: «ага», «угу»,
Ключевые
предметной
области.
Акустические модели
Лексические модели
Семантико-синтаксические модели
Модели для работы со спонтанной речью
Эмоциональные междометия: «ах», «ой»и др. Вводные слова: «как бы», «ради Бога» и др.
Сигнал может содержать шумы окружающей обстановки, в которой производится запись. Также в ходе речеобразования возникают «шумы» органов голосового аппарата, так называемые артефакты речи. Другими элементами, производимыми диктором, могут быть: озвученные и невербальные паузы, нефонемные подтверждения и отрицания. В ходе формирования высказывания помимо ключевых слов могут произноситься различные междометия и вводные слова. Вследствие спонтанности формирования фразы велика вероятность присутствия незнакомых системе слов. Какой бы большой ни был взят словарь, он не в состоянии покрыть все слова, которые пользователь может употребить в диалоге с системой для получения желаемого результата [Кипяткова 2010].
Акустический фон записанного речевого сигнала может содержать окружающие шумы или даже речь людей, находящихся неподалеку от диалоговой системы, но не общающихся с ней напрямую, а также шумы канала передачи данных. Все эти звуки накладываются на речь пользователя, затрудняя распознавание [Ронжин 2009]. Эта проблема решается путем применения различных методик цифровой фильтрации и в данной работе не исследуется.
Вокализованные (озвученные) паузы могут быть вызваны различными причинами: сомнения, размышления и др. Чтобы не допустить разрыва во фразе и диалоге с собеседником, образовавшаяся пауза заполняется разного рода звуками. Это могут быть как растянутые звуки, напоминающие фонемы («а-а», «э-э», «м-м»), так и звуки явно нефонемной природы (кряхтение, хриплые «а», «о», «м») или даже комбинации звуков («хм», «гм», «ма»). При диалоге между людьми озвученные паузы помимо того, что не позволяют разорвать разговор, давая собеседнику понять, что оратор не закончил высказывание, также могут служить неким сигналом о помощи, обращенным к собеседнику. Для системы автоматического распознавания речи вокализованные паузы не несут информативной нагрузки и поэтому должны быть устранены на ранних уровнях обработки сигнала [Ронжин 2011].
Невербальные паузы, как правило, не являются элементами дискурса и могут возникнуть в любой момент диалога. Они могут быть вызваны смехом, покашливанием, прочищением горла. Длительность подобных явлений может сильно варьироваться. В связи с этим невербальные паузы отличают от артефактов - преимущественно коротких неречевых элементов, например, причмокивание, цоканье языком, звуки, связанные с громким дыханием.
Для подтверждения и отрицания в разговорной речи вместо частиц «да» и «нет» часто используются их междометия-аналоги «угу», «ага», «неа» и т.п. Сложность выделения этих элементов заключается в их схожести с вариативными вокализованными паузами «у-у», «а-а», «м-м».
Такие фонационные явления, как вздох, плач, кашель, смех, крик, постукивание, дыхание, могут являться средствами эмоциональной окраски речи [Карпова 2011]. Анализ средств вербального и невербального общения для продуцирования ложных высказываний рассмотрен в работе [Леонтьева, Датчер, Филиппова 2011], вербальные средства создания перлокутивного эффекта смеха анализируются в [Антонова 2010].
Наиболее подробно типы речевых сбоев и способы их аннотирования в корпусах устной речи рассмотрены в статье [Подлесская, Кибрик 2007]. Выделяются две основные категории речевых сбоев: хезитации и самоисправления. В свою очередь, самоисправления делятся на два основных режима - онлайн-коррекцию и ретроспективную коррекцию, или редактирование. В первом случае при обнаружении проблемы говорящий останавливает поток речи, в половине случаев даже не заканчивая слов, и далее формирует грамматически приемлемый и ситуационно уместный, с его точки зрения, фрагмент речи. При ретроспективной коррекции говорящий завершает проблемный отрезок и затем уточняет или исправляет предыдущий фрагмент речи. Введены также дополнительные четыре критерия классификации коррекций [Подлесская,
Кибрик 2006]: 1) структурный диапазон коррекции (макрокоррекции и микрокоррекции, начальные и срединные коррекции); 2) линейный диапазон коррекции (контактные и дистантные коррекции); 3) тип операции (повторы, модификации и отмены); 4) объем забракованного фрагмента (в зависимости от сегментной протяженности и цельнооформленности забракованного фрагмента выделяются «мелкие» и «крупные» коррекции). Другой особенностью предложенной авторами методики аннотирования устной речи является деление текста на элементарные дискурсивные единицы, сегментация которых производится по семантико-синтаксическому и интонационному критериям.
В работе [Stouten 2006] были проанализированы три типа речевых сбоев, наиболее характерных для спонтанной речи: 1) озвученная пауза, 2) повтор слов, 3) модификация предложения с самого начала. В качестве материала были использованы речевые корпусы Spoken Dutch Corpus (CGN) и Switchboard-1. Число озвученных пауз составило 3 % всех лексических единиц
в данных корпусах. Чаще всего это были междометия, и располагались они во всех частях предложений. Относительное количество повторов было равно примерно 1 %. Причем двадцать наиболее частых повторов - это короткие слова, состоящие из одного слога. Анализ явлений модификации предложений с самого начала проводился на корпусе Switchboard-1. Всего было обнаружено 112 рестартов, что составило 0,5 % общей численности слов в предложениях корпуса. Для учета трех перечисленных типов речевых сбоев в системе автоматического распознавания речи было предложено два варианта стратегий. Во-первых, каждый тип сбоя может быть явно учтен в статистической модели языка декодера речи. И в случае его обнаружения во фразе срабатывает альтернативный вариант модели, исключающий озвученную паузу, повторяющееся слово или неудачное начало фразы. Вторая стратегия основана на использовании внешнего модуля, производящего независимую параметрическую обработку сигнала и распознавание заданного набора озвученных пауз. Сегменты звукового сигнала, содержащие такие паузы, исключаются из последующей обработки и не подаются на вход основного декодера речи. Совместное применение стратегий для указанных корпусов позволило снизить уровень ошибок распознавания слов с 45 до 36 %.
В работе [Tsiaras 2009] применен аудиовизуальный детектор озвученных пауз для фильтрации нежелательных речевых сбоев в мультимедийных записях лекций. Записанный мультимедийный корпус лекций длительностью около 7 час. содержал изображение экрана планшетного компьютера, на котором лектор делал рукописные записи, отображаемые для слушателей на мультимедийном проекторе, а также звуковой поток с речью лектора и фоновым шумом. Анализ корпуса показал, что подавляющая часть хе-зитаций возникает, когда лектор не использует планшет, поэтому для фильтрации пауз применялся двухэтапный алгоритм. В первую очередь определялись моменты времени, когда изображение на экране монитора не менялось, а затем только в эти периоды времени осуществлялся поиск заполненных пауз в звуковом потоке. При анализе рассматривались озвученные паузы длительностью более 120 мс, произнесенные изолированно (т.е. те, которые содержали сегменты с тишиной до и после хезитации), а также внутри слова. Применение предварительной сегментации звуковых участков и анализ видео-
изображения с планшета позволили увеличить точность распознавания хезитаций до 85 %.
Анализу неинформативных элементов в спонтанной украинской речи по корпусу выступлений депутатов и созданию системы автоматического стенографирования посвящена работа [Пи-липенко, Ладошко 2010]. Среди наиболее распространенных речевых сбоев были обнаружены: заполненные паузы (49%), неверно произнесенные слова (20%), фальстарты (3%), повторы (5%), обрывы слов (3%), коррекция со вставкой (5%), онлайн-коррекция (12%), повторы со вставкой (2%) и беспорядочные слова (1%). Так как при обучении модели языка использовались текстовые материалы, не содержащие речевых сбоев, то последовательность слов, реально произносимых дикторами, часто обрабатывалась декодером речи некорректно. На месте речевого сбоя обычно распознавалось некоторое короткое функциональное слово, близкое по своим акустическим характеристикам произошедшей хези-тации или коррекции.
В последующей работе авторы расширили список особенностей спонтанной украинской речи и ввели расширенную систему их разметки [Ладошко 2011]. В частности, были учтены артефакты речи (придыхание, откашливание), редукция слов, аббревиатуры, суржик. Для устранения последних трех категорий необходимо занесение их моделей в словарь системы декодирования речи. На данном этапе авторы вручную производят разметку речевых сбоев и других особенностей спонтанной речи, после их устранения надежность распознавания в среднем повышается на 6 %.
При распознавании разговорной речи необходимо отделить паралингвистические явления от ключевых слов и исключить их из дальнейшей обработки, для этого нужно создать акустические модели таких явлений. Для обучения акустических моделей внеязыковых элементов в данном исследовании был собран корпус русской речи, который содержит доклады на семинаре шести человек (трех мужчин и трех женщин). Общий объем корпуса составляет 70 мин. В ходе сегментации корпуса были выделены артефакты, заполненные паузы хезитации, повторы, самоисправления - черты, свойственные любой спонтанной речи. Для обучения и тестирования использовались только те внеязыковые элементы, которые встретились в корпусе более двух раз. Список таких элементов приведен в табл. 1.
2G
Таблица 1
Описание моделируемых элементов спонтанной речи
Класс внеязыковых элементов Обозначение Внеязыковой элемент
Артефакты аг.ЬгШ Вздох
аг.с№ Прочищение горла/кашель
аг^тск Причмокивание
Заполненные паузы ка [а]
кае [аэ]
каи [ау]
ке [э]
кет [эм]
кеи [эу]
кт [м]
кте [мэ]
ктпе [мнэ]
В табл. 2 показано распределение частоты употребления различных внеязыковых элементов разными дикторами и их средняя длительность в собранном корпусе. Всего было просегментиро-вано в корпусе 1109 внеязыковых элементов, их суммарная длительность составила 7 мин., т.е. примерно 10 % длительности всех записей выступлений докладчиков на семинаре.
Таблица 2
Описание собранного корпуса внеязыковых элементов____________________
Диктор Длитель- ность выступ- ления, мин. Количество появлений внеязыковых элементов
аг.ЪгШ аг.сІШ аг.єтск ка кае каи ке кет кеи кт кте ктпе Все- го
1 18 95 14 7 0 1 0 153 12 1 26 0 0 309
2 15 9 1 1 11 0 0 142 4 0 21 4 0 193
3 8 49 22 0 5 1 1 69 24 3 15 1 2 192
4 2 9 0 1 0 0 0 27 0 0 0 0 0 37
5 13 149 4 0 0 1 4 75 3 12 21 6 1 276
6 14 26 8 0 0 0 0 59 2 0 7 0 0 102
Общее количество появлений элементов 337 49 9 16 3 5 525 45 16 90 11 3 1109
Относительное количество, % 30,39 4,42 0,81 1,44 0,27 0,45 47,34 4,06 1,44 8,12 0,99 0,27 -
Средняя длительность (мс) 392 341 194 440 658 833 393 647 834 455 465 892 -
В результате были построены модели для трех типов артефактов (вдох, прочищение горла/кашель и причмокивание) и девяти типов заполненных пауз. Каждая модель внеязыкового элемента строится на основе лево-правой скрытой марковской модели, содержащей три основных состояния.
Из таблицы видно, что большую часть вне-языковых элементов составляет заполненная пауза ке (47,34 % общего числа внеязыковых элементов) и вздох (30,39 %), эти элементы присутствовали в речи всех шести дикторов. Также в речи большинства дикторов присутствовали элементы аг.с№, кет, кт.
Были проведены эксперименты по распознаванию выявленных внеязыковых элементов. Точность распознавания всех элементов составила 86,29 %. В табл. 3 показаны результаты распознавания каждого внеязыкового элемента.
Таблица 3
Анализ результатов распознавания внеязыковых элементов
Распозна- ваемый элемент Результат распознавания, %
ar.brth ar.clth ar.smck h.a h.ae h.au h.e h.em h.eu h.m h.me h.mne
ar.brth 96,74 G,3G G,GG G,GG G,GG G,GG G,S9 G,3G G,GG 1,7S G,GG G,GG
ar.clth 2,G4 91,84 G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG б,12 G,GG G,GG
ar.smck G,GG G,GG 100,00 G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG
h.a G,GG G,GG G,GG 87,50 G,GG G,GG б,25 G,GG G,GG б,25 G,GG G,GG
h.ae G,GG G,GG G,GG G,GG 100,00 G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG
h.au G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG 100,00 G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG
h.e 2,29 1,14 G,GG 2,б7 G,GG G,GG 78,67 4,GG 5,9G 4,57 G,76 G,GG
h.em G,GG G,GG G,GG 2,22 G,GG G,GG б,б7 84,44 G,GG б,б7 G,GG G,GG
h.eu G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG б,25 G,GG 93,75 G,GG G,GG G,GG
h.m 4,44 4,44 G,GG G,GG G,GG G,GG 5,5б 2,22 G,GG 83,33 G,GG G,GG
h.me G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG 100,00 G,GG
h.mne G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG G,GG 100,00
Из таблицы видно, что точность распознавания шести элементов (ar.smck, h.ae, h.au, h.me, h.mne) составила 100 %. Хуже всего распознавалась заполненная пауза h.e, точность распознавания которой оказалась равна 78,67 %. Этот элемент путался с элементами: ar.brth, ar.clth, h.a, h.em, h.eu, h.m, h.me. Точность распознавания ниже 90 % оказалась у элементов h.a, h.em, h.m, при распознавании эти элементы путались между собой.
Проведенные эксперименты показали достаточно высокий процент распознавания внеязы-ковых элементов. В дальнейшей работе планируется увеличить количество моделируемых вне-языковых элементов и провести эксперименты по проверке правильности отделения внеязыко-вых элементов от ключевых слов.
Примечание
1 Работа выполнена в рамках НИР СПбГУ № 31.37.103.2011.
Список литературы
Антонова А.В. Смех, юмор и речевая манипуляция // Вестн. Перм. ун-та. Российская и зарубежная филология. 2010. Вып.4(10). С.52-58.
Большая советская энциклопедия: в 30 т. / под общ. ред. А.М. Прохорова. М.: Сов. энциклопедия, 1975. Т.19. 648 с.
Земская Е.А., Ширяев Е.Н. Русская разговорная речь: итоги и перспективы исследования // Русистика сегодня. М., 1988. С. 121—152.
Карпова Ю.А. Средства выражения эмотивно-эмпатийного взаимодействия в условиях речевого общения // Вестн. Перм. ун-та. Российская и зарубежная филология. 2011. Вып. 4(16). С.73-79.
Кипяткова И.С., Карпов А.А. Автоматическая обработка и статистический анализ новостного текстового корпуса для модели языка системы распознавания русской речи // Информ.-управляющие системы. СПб: СПбГУАП, 2010. №4(47). С.2-8.
Ладошко О.Н. Разметка спонтанной украинской речи // Электроника и связь: тем. вып. Электроника и нанотехнологии. 2011. №1. С.97-103.
Леонтьева Т.И., Датчер Л.А., Филиппова О.В. Вербально-невербальный контекст ложных высказываний // Вестн. Перм. ун-та. Российская и зарубежная филология. 2011. Вып. 2(14). С. 101— 110.
Лингвистический энциклопедический словарь / под ред. В.Н.Ярцевой. М.: Сов. энциклопедия, 1990. 685 с.
Пилипенко В.В., Ладошко О.Н. Аннотация и учет речевых сбоев в задаче автоматического распознавания спонтанной украинской речи // Искусств. интеллект. 2010. №3. С.238-248.
Подлесская В.И., Кибрик А.А. Коррекция в устной русской монологической речи по данным корпусного исследования // Рус. яз. в науч. освещ. 2006. №2(12). С.7-55.
Подлесская В.И., Кибрик А.А. Самоисправле-ния говорящего и другие типы речевых сбоев как объект аннотирования в корпусах устной речи // Науч.-техн. информ. Сер.2. 2007. №2. С.2-23.
Риехакайнен Е.И. Влияние потенциального контекста на распознавание изолированных омофонов // Вестн. Перм. ун-та. Российская и зарубежная филология. 2010. Вып.4(10). С.40-45.
Ронжин А.Л., Карпов А.А., Кагиров И.А. Особенности дистанционной записи и обработки речи в автоматах самообслуживания // Информ.-
управляющие системы. СПб.: ГУАП, 2009.
№5(42). С.32-38.
Ронжин А.Л., Евграфова К.В. Анализ вариативности спонтанной речи и способов устранения речевых сбоев // Изв. вузов. Гум. науки. 2011. Т.2, вып.3. С.227-231.
Рудык Н.Н. К проблеме толкования понятия «спонтанная речь» // Наука и образование. Одесса (Украина). 2010. №4-5. С.188-191.
Филиппова Н. C. Операции отмены как способ организации спонтанной речи (на материале устных спонтанных монологов-описаний) // Материалы XXXVI междунар. филол. конф. Вып. 20: Полевая лингвистика. Интегральное моделирование звуковой формы естественных языков.
12-17 марта 2007 г. / отв. ред. А.С.Асиновский, Н.В.Богданова. СПб., 2007. С.86-90.
Штерн А.С. Перцептивный аспект речевой деятельности: (Экспериментальное исследова-
ние). СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1992. 236 с.
Stouten F., Duchateau J., Martens J.-P., Wam-bacq P. Coping with disfluencies in spontaneous speech recognition: acoustic detection and linguistic context manipulation // Speech Communication. 2006. Vol. 48. P.1590-1606.
Tsiaras V., Panagiotakis C., Stylianou Y. Video and audio based detection of filled hesitation pauses in classroom lectures // Proc. of the 17th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2009). Glasgow, Scotland, August 24-28, 2009. P.834-838.
SEGMENTATION OF PARALINGUISTIC PHONATION PHENOMENA IN SPONTANEOUS RUSSIAN SPEECH Irina S. Kipyatkova
Research Fellow of Laboratory of Experimental Phonetics Saint Petersburg State University
Vasilisa O. Verkhodanova
Master student of Phonetics and Foreign Languages Teaching Department Saint Petersburg State University
Andrey L. Ronzhin
Senior Researcher of Laboratory of Experimental Phonetics Saint Petersburg State University
In the article paralinguistic phonation phenomena that may occur in spontaneous speech are analysed; a review of methods of registration of such phenomena, when automatic speech is recognized, is given in the article. For training the acoustic models of extralinguistic elements the corpus of spontaneous Russian speech was segmented; artifacts (breath, cough and smack) and filled pauses of hesitation were extracted; acoustic models of extralinguistic elements that occurred in the corpus more than twice were built. Highfidelity recognition of extralinguistic elements in the collected corpus was 86 %.
Key words: paralinguistic phenomena; spontaneous speech; speech failures; speech segmentation; automatic speech recognition.
