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%0 Conference Proceedings
%A Obin, Nicolas
%A Rodet, Xavier
%A Lacheret-Dujour, Anne
%T A Syllable-Based Prominence Detection Model Based on Discriminant Analysis and Context-Dependency
%D 2009
%B Speech and Computer
%C Saint-Pétersbourg
%F Obin09a
%X On the basis of our previous work, we propose a syllable-based prominence detection model within the framework of exploratory data analysis and discriminant learning in the acoustic domain. This paper investigates two hypothesis on the acoustic data processing: a linear discriminant analysis in which the relative discriminant ability of single prosodic cues are combined into prosodic patterns and a context-dependant model that accounts for phonological dependencies (phonetic intrinsic properties and coarticulation effect). The proposed approach significantly outperforms a baseline method on a corpus of French read speech with a performance of 87.5% in f-measure for the prominent syllables (respectively 90.4% in global accuracy).
%1 6
%2 1
%U http://architexte.ircam.fr/textes/Obin09a/