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Representation of perceived prosodic similarity of conversational feedback

Created by
  • Haebom

저자

Livia Qian, Carol Figueroa, Gabriel Skantze

개요

본 논문은 대화 시스템에서 공통된 이해를 확보하는 데 중요한 역할을 하는 발성 피드백 (예: 'mhm', 'yeah', 'okay')의 의미가 어휘적 및 운율적 형태 모두를 통해 전달됨을 연구합니다. 두 개의 다른 데이터셋에서 추출한 발성 피드백의 지각적 운율적 유사성과 기존 음성 표현이 이러한 유사성을 얼마나 반영하는지 삼항 비교 과제를 통해 실험적으로 조사합니다. 실험 결과, 특히 같은 화자의 피드백의 경우, 스펙트럼 및 자기 지도 학습 음성 표현이 추출된 피치 특징보다 운율을 더 잘 인코딩함을 보여줍니다. 또한 대조 학습을 통해 인간의 지각에 맞춰 표현을 더욱 압축하고 정렬할 수 있음을 밝힙니다.

시사점, 한계점

시사점:
스펙트럼 및 자기 지도 학습 음성 표현이 발성 피드백의 운율적 유사성을 효과적으로 포착함을 보여줌으로써, 대화 시스템의 자연스러움 향상에 기여할 수 있습니다.
대조 학습을 통해 인간의 지각과 더욱 일치하는 음성 표현을 얻을 수 있는 가능성을 제시합니다.
발성 피드백의 운율적 특징을 정량적으로 분석하는 새로운 방법론을 제시합니다.
한계점:
연구에 사용된 데이터셋의 규모 및 다양성이 제한적일 수 있습니다.
삼항 비교 과제의 주관성으로 인해 결과의 일반화 가능성에 대한 추가 검토가 필요합니다.
다양한 언어 및 문화적 배경을 고려한 추가 연구가 필요합니다.
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