Phonetik und Sprachverarbeitung
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Hier finden Sie eine Liste der Publikationen der am Institut für Phonetik und Sprachverarbeitung beschäftigten und mit ihm assoziierten Wissenschaftler. Sie können die Liste durchsuchen und nach Jahr oder nach Publikationstyp sortieren lassen.

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Das IPS hat seit seiner Gründung 1972 in 39 Ausgaben die „Forschungsberichte des Instituts für Phonetik und sprachliche Kommunikation der Universität München (FIPKM)“ herausgegeben. 2002 wurde die Reihe eingestellt. Einige der Ausgaben zwischen 1996 und 2002 sind online abrufbar. Andere Ausgaben sind auf Anfrage in gedruckter Form erhältlich.
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1993
1995-1998
08-
-99,02-06,14-





Reference

Jochim, M., Kleber, F. (2018). Automatische Phonetische Segmentierung von Dialektdaten: Eine Evaluation. In 44. Österreichische Linguistiktagung (ÖLT).

BibTeX

@inproceedings{jochimAutomatischePhonetischeSegmentierung2018,
  title = {Automatische Phonetische {{Segmentierung}} von {{Dialektdaten}}: Eine {{Evaluation}}},
  booktitle = {44. {{{\"O}sterreichische Linguistiktagung}} ({{{\"O}LT}})},
  author = {Jochim, Markus and Kleber, Felicitas},
  year = {2018},
  address = {{Innsbruck}},
  abstract = {In vielen phonetischen Forschungsprojekten stellt sich die methodologische Frage, wie die erhobenen Sprachdaten akustisch segmentiert werden sollen. Wie in vielen anderen Fachbereichen auch geht diese Frage verst{\"a}rkt mit der Forderung nach einer Automatisierung des Arbeitsprozesses einher. In dieser Studie vergleichen wir automatisch vs. manuell segmentierte Dialektdaten (Westmittelbairisch); wir zeigen, dass Dialektdaten selbst dann zufriedenstellend mit automatischen Werkzeugen segmentiert werden k{\"o}nnen, wenn das Sprachmodell der {\"u}berdachenden  Standardsprache  Verwendung  finden  muss  {\textendash}  in  Ermangelung eines spezifisch f{\"u}r den Dialekt trainierten Sprachmodells. Wir zeigen au{\ss}erdem, dass die Qualit{\"a}t automatischer Segmentierung auch f{\"u}r dauerbasierte Forschungsfragen ausreichen kann. Als automatisches Segmentierungswerkzeug dient MAUS [1]. Unser Testkorpus besteht aus 450 gelesenen {\"A}u{\ss}erungen der Form {$<$}Er muss noch Butter kaufen{$>$} (45 S{\"a}tze {$\ast$} 2 Sprechgeschwindigkeiten {$\ast$} 5 Wiederholungen). Die S{\"a}tze wurden 16 Sprecher*innen des  Westmittelbairischen in nicht normierter, lautorientierter Dialektschreibung pr{\"a}sentiert (z. B. {$<$}Ea muas no Butter kaffa{$>$}) und von ihnen gelesen. Damit ergeben sich 7.200 {\"A}u{\ss}erungen, f{\"u}r die wir der automatischen Segmentierung eine manuell durchgef{\"u}hrte Segmentierung gege{\"u}berstellen k{\"o}nnen. Es  zeigt  sich  sowohl  f{\"u}r  die  Dauer  der  akzentuierten  W{\"o}rter  als  auch  f{\"u}r  die Dauer der betonten Vokal-Konsonant-Sequenzen (/Ut/ in Butter) eine {\"a}u{\ss}erst geringe Diskrepanz zwischen automatischer und manueller Methode. Auf diesen Erkenntnissen aufbauend sollen in einem sp{\"a}teren Schritt generalisierbare Zahlen abgeleitet werden, wie gro{\ss} der zu erwartende Fehler einer automatischen Segmentierung ist, und zwar in Abh{\"a}ngigkeit von den jeweiligen Lautklassen. Solche Zahlen sollen eine valide und reliable a priori Einsch{\"a}tzung erlauben, ob eine rein automatisch erstellte Segmentierung f{\"u}r eine gegebene Forschungsfrage  ausreicht.  Erste  Ergebnisse  deuten  darauf  hin,  dass  sogar  dauerbasierte Forschungsfragen mittels einer rein automatischen Segmentierung bearbeitet werden k{\"o}nnen.},
  annotation = {Abstract only}
}

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