@InProceedings{Adel2012_139,
<br/>   author = {Heike Adel and Kevin Kilgour and Sebastian Stüker and Alex Waibel},
<br/>   booktitle = {Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2012.},
<br/>   title = {Automatische Zeichensetzung in Spracherkennungssystemen: Entscheidungsbaum und Sprachmodell im Vergleich},
<br/>   year = {2012},
<br/>   editor = {Matthias Wolff},
<br/>   month = mar,
<br/>   pages = {50--57},
<br/>   publisher = {TUDpress, Dresden},
<br/>   abstract  = {In diesem Artikel wird die Möglichkeit vorgestellt, Spracherkennerausgaben
in englischer Sprache durch Punkte und Kommata automatisch zu strukturieren.
Dazu werden ein Entscheidungsbaum auf prosodischen Merkmalen und Wortarten
und ein Hidden-N-Gramm-Modell auf Worten trainiert. F¨ur die Entscheidung, ob
und welches Satzzeichen gesetzt werden sollte, werden die Wahrscheinlichkeiten
der Modelle linear interpoliert.
Als prosodische Merkmale werden Pausen nach dem aktuellenWort, eine Wortlängen-
Wortsprechdauer-Relation sowie die Information, ob nach dem aktuellen Wort
ein Sprecherwechsel vorliegt, betrachtet. Die Arbeit zeigt, dass die prosodischen
Merkmale des Entscheidungsbaums allein ähnliche Ergebnisse liefern wie dieWorte
des Sprachmodells. Allerdings wird auch deutlich, dass eine Modellkombination
zu besseren Ergebnissen führt. 
Die verwendeten Modelle setzen die Zeichen, die sie finden, zufriedenstellend,
erkennen aber zu wenige Zeichen. Daher wird ein Faktor eingeführt, der dafür
sorgt, dass die Wahrscheinlichkeit für ”kein Zeichen“ heruntergewichtet wird und
die Wahrscheinlichkeiten für die Satzzeichen entsprechend hochgewichtet werden.
Dieser Faktor berechnet sich aus einer linearen Gleichung, die von der Anzahl der
Worte seit dem letzten Satzzeichen abhängt.
Der Ansatz führt zu einer Fehlerrate bei der Satzgrenzenerkennung von 65,95 %
auf den Hypothesen des Spracherkenners sowie zu einer Fehlerrate von 45,83 %
auf den Referenztexten.},
<br/>   isbn = {978-3-942710-81-7},
<br/>   issn = {0940-6832},
<br/>   keywords = {Spracherkennung},
<br/>   url = {https://www.essv.de/pdf/2012_50_57.pdf},
<br/>}