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The newest generation of speech technology caused a huge increase of audio-visual data nowadays being enhanced with orthographic transcripts such as in automatic subtitling in online platforms. Research data centers and archives contain a range of new and historical data, which are currently only partially transcribed and therefore only partially accessible for systematic querying. Automatic Speech Recognition (ASR) is one option of making that data accessible. This paper tests the usability of a state-of-the-art ASR-System on a historical (from the 1960s), but regionally balanced corpus of spoken German, and a relatively new corpus (from 2012) recorded in a narrow area. We observed a regional bias of the ASR-System with higher recognition scores for the north of Germany vs. lower scores for the south. A detailed analysis of the narrow region data revealed – despite relatively high ASR-confidence – some specific word errors due to a lack of regional adaptation. These findings need to be considered in decisions on further data processing and the curation of corpora, e.g. correcting transcripts or transcribing from scratch. Such geography-dependent analyses can also have the potential for ASR-development to make targeted data selection for training/adaptation and to increase the sensitivity towards varieties of pluricentric languages.
The newest generation of speech technology caused a huge increase of audio-visual data nowadays being enhanced with orthographic transcripts such as in automatic subtitling in online platforms. Research data centers and archives contain a range of new and historical data, which are currently only partially transcribed and therefore only partially accessible for systematic querying. Automatic Speech Recognition (ASR) is one option of making that data accessible. This paper tests the usability of a state-of-the-art ASR-System on a historical (from the 1960s), but regionally balanced corpus of spoken German, and a relatively new corpus (from 2012) recorded in a narrow area. We observed a regional bias of the ASR-System with higher recognition scores for the north of Germany vs. lower scores for the south. A detailed analysis of the narrow region data revealed – despite relatively high ASR-confidence – some specific word errors due to a lack of regional adaptation. These findings need to be considered in decisions on further data processing and the curation of corpora, e.g. correcting transcripts or transcribing from scratch. Such geography-dependent analyses can also have the potential for ASR-development to make targeted data selection for training/adaptation and to increase the sensitivity towards varieties of pluricentric languages.
Die folgenden Ausführungen zur Maskierung basieren auf den Erfahrungen bei der Aufbereitung der Daten des Forschungs- und Lehrkorpus Gesprochenes Deutsch (FOLK) für die Veröffentlichung in der Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD). Sie sollen anderen Forschern und Forschungsprojekten als praktische Hilfestellung für die Maskierung von Aufnahmen dienen, können aber selbstverständlich nicht die gesamte Bandbreite von Einzelfallentscheidungen und Pflichten der Forschenden abdecken.
Es werden sowohl allgemeine Hinweise zur Maskierung von Audio- und Videoaufnahmen gegeben als auch praktische Tipps zur Umsetzung der Maskierung mit dem Transkriptionseditor FOLKER.
Die in den Ausführungen geschilderten arbeitsteiligen Prozesse in größeren Projekten können in kleineren Projekten einzelner Forscher selbstverständlich auch von einer einzelnen Person ausgeführt werden.
Researchers interested in the sounds of speech or the physical gestures of Speakers make use of audio and video recordings in their work. Annotating these recordings presents a different set of requirements to the annotation of text. Special purpose tools have been developed to display video and audio Signals and to allow the creation of time-aligned annotations. This chapter reviews the most widely used of these tools for both manual and automatic generation of annotations on multimodal data.
TV-Formate
(2017)
Das Archiv für Gesprochenes Deutsch (AGD, Stift/Schmidt 2014) am Institut für Deutsche Sprache ist die zentrale Sammelstelle für Korpora des Gesprochenen Deutsch. Gegründet als Deutsches Spracharchiv (DSAv) im Jahre 1932 hat es über Eigenprojekte, Kooperationen und Übernahmen von Daten aus abgeschlossenen Forschungsprojekten einen Bestand von etwa 50 Variations- und Gesprächskorpora aufgebaut. Heute ist dieser Bestand fast vollständig digitalisiert und wird zu einem großen Teil der wissenschaftlichen Gemeinschaft über die Datenbank für Gesprochenes Deutsch (DGD) im Internet zur Nutzung in Forschung und Lehre angeboten.
Die Guidelines sind eine Erweiterung des STTS (Schiller et al. 1999) für die Annotation von Transkripten gesprochener Sprache. Dieses Tagset basiert auf der Annotation des FOLK-Korpus des IDS Mannheim (Schmidt 2014) und es wurde gegenüber dem STTS erweitert in Hinblick auf typisch gesprochensprachliche Phänomene bzw. Eigenheiten der Transkription derselben. Es entstand im Rahmen des Dissertationsprojekts „POS für(s) FOLK – Entwicklung eines automatisierten Part-of-Speech-Tagging von spontansprachlichen Daten“ (Westpfahl 2017 (i.V.)).