@article {375, title = {Prominentie: Akoestische, lexicale en syntactische correlaten}, year = {2002}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Amsterdam, The Netherlands}, abstract = {

In my talk both acoustical and lexical/syntactic correlates of prominence are discussed. Prominence is defined at the word level and is based on listener judgments. A selection of useful acoustic input features is tested for classification of prominent words, with the help of Feed Forward Nets. Spoken sentences from many different speakers, taken from the Dutch Polyphone corpus of telephone speech, are used. For an independent test set of 1,000 sentences about 79\% of the words are correctly classified whether or not as prominent. At the text input level we also developed an algorithm, using linguistic/syntactical features derived from text only, to predict prominence. The prediction agrees with the perceived prominence in 81\% of the cases for the independent test set. It can be concluded that, naive listeners are able to mark prominence. The results of this thesis show that acoustical and linguistic correlates of prominence can be determined automatically, and that these acoustical correlates can be used to accurately predict prominence on the basis of only 12 appropriate features. Prominence assignment of naive listeners is valuable because the determined acoustical and linguistic correlates are able to predict prominence. Agreement measures show that prominence prediction is undistinguishable from the prominence assignment of naive listeners.

}, author = {Barbertje Streefkerk} } @article {410, title = {Akoestische en Lexicale/Syntactische Correlaten van Prominentie}, year = {2000}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Nijmegen, The Netherlands}, abstract = {

Op grond van 1244 zinnen is de relatie bepaald tussen lexicale/syntactische informatie en prominentie oordelen van na{\"\i}ve luisteraars. Als verwacht zijn bijvoorbeeld de functiewoorden niet of nauwelijks als prominent waargenomen, en de inhoudswoorden meestal als wel prominent. De verschillende woordklassen laten zich globaal ordenen in een glijdende schaal van niet prominent tot meest prominent. Verder is er een samenhang gevonden tussen aantal lettergrepen en prominentie, positie van inhoudswoorden in de zin en prominentie, en combinaties van bepaalde woordklassen en een bepaald prominentie patroon. De gevonden patronen hebben geleid tot een algoritme dat prominentie automatisch voorspelt. Dit algoritme is getest met een onafhankelijke test set van 1000 zinnen uit het zelfde bestand. Voor deze test set is de prominentie voor 75\% van de prominente woorden correct voorspeldt. Het ontwikkelde algoritme is van belang voor de spraaksynthese met name voor de verbetering van de intonatie. In mijn onderzoek wordt ook aandacht besteed aan de akoestische correlaten van prominentie zoals toonhoogte, luidheid en duur verschillen. Akoestische correlaten zouden vooral van belang kunnen zijn voor de spraakherkenning, maar ik zal hier waarschijnlijk uit tijdsgebrek niet verder op in kunnen gaan.

}, author = {Barbertje Streefkerk} } @article {301, title = {De relatie tussen waargenomen prominentie en woordklassen}, year = {1999}, publisher = {Nederlandse Vereniging voor Fonetische Wetenschappen}, address = {Utrecht, The Netherlands}, abstract = {

Op grond van 1244 losse zinnen uit kranten, bestaande uit 13091 woorden, is de relatie bepaald tussen woordklassen en prominentie oordelen. De zinnen zijn door verschillende mensen uit heel Nederland voorgelezen. Tien {\textquoteright}na{\"\i}eve{\textquoteright} luisteraars kregen de taak de met nadruk uitgesproken woorden te markeren. Als verwacht zijn de functiewoorden niet of nauwelijks als prominent waargenomen, en de inhoudswoorden als prominent. De verschillende woordklassen laten zich globaal ordenen in een glijdende schaal van niet prominent tot meest prominent. De resultaten vragen echter om een meer specifieke analyse. Naast een indeling in woordklassen, zijn er lexicale items, zoals bepaalde partikels, die zich anders gedragen dan items uit dezelfde woordklasse. Ook is het duidelijk dat woordvolgorde en ritmische alternantie een cruciale rol spelen bij de distributie van prominentie. De gevonden patronen hebben geleid tot een algoritme dat prominentie automatisch voorspelt. Dit algoritme kan van nut zijn binnen de spraaksynthese en de spraakherkenning.

}, author = {Barbertje Streefkerk and Karijn Helsloot} }