In noisy environments, speech can be hard to understand for humans. Spoken dialog systems can help to enhance the intelligibility of their output, either by modifying the speech synthesis (e.g., imitate Lombard speech) or by optimizing the language generation. We here focus on the second type of approach, by which an intended message is realized with words that are more intelligible in a specific noisy environment. By conducting a speech perception experiment, we created a dataset of 900 paraphrases in babble noise, perceived by native English speakers with normal hearing. We find that careful selection of paraphrases can improve intelligibility by 33% at SNR -5 dB. Our analysis of the data shows that the intelligibility differences between paraphrases are mainly driven by noise-robust acoustic cues. Furthermore, we propose an intelligibility-aware paraphrase ranking model, which outperforms baseline models with a relative improvement of 31.37% at SNR -5 dB.


翻译:在吵闹的环境中,语言对人类来说很难理解。 口语对话系统可以通过修改语言合成(例如模仿伦巴德语言)或通过优化语言生成来帮助提高语言输出的智能性。 我们在这里集中关注第二种方式,即用在特定吵闹环境中更易理解的词来表达预期的信息。 通过进行语音认知实验,我们创建了一套900个词句的数据集,这些词句由低语噪音组成,当地英语语言者在正常听觉中看到。我们发现,谨慎选择副词句可以在SRN-5 dB中提高33%的智能性。 我们对数据的分析表明,对参数的智能性差异主要是由噪音-紫外线声提示驱动的。 此外,我们提议了一个智能-觉知觉副词排序模型,该模型比SNR-5 dB的基线模型高出31.37%。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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