ISSNO STUDIA PHON OLOGICA 音 声 科学研究 xxvm[ INSTITUTIONFORPHONETICSCIENCES KYOTOUNIVERSITY 1994

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1 ISSNO STUDIA PHON OLOGICA 音 声 科学研究 xxvm[ INSTITUTIONFORPHONETICSCIENCES KYOTOUNIVERSITY 1994

2 AcousticAnalysisandTranscriptionof LinguisticandParalinguisticFeaturesin DialogUeSpeech ShigeyoshiKitazawa ザ SatoshiKobayashii TakaoMatsunaga;Hideyalchikawa:tandJunichiNishiyamat Abstract Nonverbalfeaturesofspontaneousspeechareimportantinhumandialogue Andtranscriptionofdialogueincludingtheparalanguageisausefultechniquefbranalysisofthedialogues But,theparalinguisticfeaturesaretranscribedbytranscriber,ssubjectivenow Somefeaturesaremeasurableasconcreteacousticalfeatures Wemademeasurementofthespeech ratethroughspectrogramtransformationofthewaveenvelopeandautomaticestimationof suchfeaturesishelpfulintranscribingthedialoguesjnthispaper,weexamineanautomatic methodofspeechrateestimationandstudiedconsistencyofdescriptionsbetweendifierent transcribers. llntroduction Nonverbalcommunicationsplayanimportantroleinhumandialoguewhereparticipants usenaturalspeechsocalledspontaneousspeech ThatnonverbalinfOrmationincludingthe vocalizationsandthevoicequalitiesiscalledasthe,'paralanguage,'[1itherearenumber ofaspectsofparalanguage Someofthemaresensationalfeatures,anddifficulttorealize measurements Theothers,however,aremeasurableasconcreteacousticalfeaturessuchas loudness,pitch,andspeechrateherewedescribedhowtomeasurethespeechrate Another aspectofdialogueresearchisthetranscriptionintotextoftheparalinguisticfeaturessuchas voiceloudness,tone,andspeechrateaswellasutterances Wemadevariousmeasurements ofvalidityandconsistencyofdescriptionsbetweendifterenttranscribers. *ShigeyoshiKitazawa( 北澤茂良 ):Professor,DepartmentofComputerScience,FacultyofEngineering, ShizuokaUniversity SatoshiKobayashi( 小林聡 ):DoctorCource,TheGraduateSchoolofElectronicScienceandTechnology, ShizuokaUniversity 上 TakaoMatsunaga( 松永隆雄 ),Hideyalchikawa( 市川英哉 ),JunichiNishiyama( 西山淳一 ):MasterCource, DepartmentofComputerScience,FacultyofEngineering,ShizuokaUniversity 11

3 12 ShigeyoshiKItazawaetaL zdefinitiono 盃 SpeechRateandMeasurementMethod AmoraisaprosodictermthatisaconjunctionofaconsonantandashortvoweLAmora isanotherphonemeoraphonemeconjunctionoftheequivalentlengthamoraconsistsa structureof/v/,/vv/,/cv/,/cvv/,/n/,and/q/(v:avowel,v:asemivowel,andoa consonant)jnstudyingjapanesephoneme,amoraisamorerealisticandconvenientunit thanthesegmentalphoneme Thespeechrateisthenumberofmoraspersecond Onetechnicalmeasurementoftherateofspeechisachievablethroughthephoneme recognition,thatis,thepointoftimeofeachphonemeismarkedalongthetimelineand theresultingphoneme(hencethemora)lengthsareaveragedalongsomeintervalsresulting anumberofmoraspersecond Thisdefinition,however,isdifHculttorealizewiththe automaticspeechrecognitiontechnology,butpossibleonlybyhandlabeling Thereare severalpossiblehypothesesofperceptionoftherateofspeechweestimatethetempo withoutidentificationofthephonemea ddonotexploitspeechrecognition,henceweassume wecanrecognizetherateofspeechwithoutrecognizingthecontentofspeech Furthermore wecanperceive う fbrexample1theutterancespeedfromthenarrowbandfilteredspeech sound Thisfactsuggeststhatoursenseofatempocanbeperceivablefromtheenvelopeof thewavefbrm Intheprecedingstudy,therhythmiscorrelatedtotheintervalofthecenter ofenergybetweenadjacentsyllables[21 BecauseJapanesehastheCV-syllable-timedfeature,downswingsoftheenvelopeappear ateveryconsonantsegmentalmostatthesameintervalaspeechenvelopechangesdynamicallyfromaconsonanttoavowelandthentothenextconsonantfbrmingthepeaksand thevalleys Theintervalsbetweenpeaksandvalleysareexpectedtobeapproximatelyequal orperiodicbecauseofthesyllable-tilnedfbaturelfthisistrue,thenwecanextractthis periodicitythroughthefbllowingprocedure:thedft(discretefouriertransfbrm)ofthe Hammingwindowedenvelopepattern.Weemployedwindowsizeaboutonesecondthrough ourexperiment Thewindowmcludeslocalpausesandnon-lexicalvoicingduetonon-verbal orparalinguisticexpressions Thespeakingrateisobservedasadominantspectralpeakinafrequencydomain,where thespeakingrateisvisualizedinthefrequency-timeplanelikethefbrmanticpatternof spectrograms Thefrequencyandthetimearescaleddownwardtoonetwohundredth ofthe8khzsamplingrateofthenormalspectrogram Wecouldobservegraygauged monochromepattemsinthe20hzfrequencyregionwithonesecondoftimewindow. 囚で西 H ロロコ曰 H 西 1 宙 ZDoq BO 囚で ZH ロロコ臼 Hz0 餌 Z00 日 +20 (U(U U(UnV 十 24. b BOOO BOOO FFequenc9(Hz) Frequenc9(Hz) Figurel:28channelauditory filter. Figure2:80HzFIRlowpassfilter.

4 AcousticAnalysisandnanscriptionofLinguisticandParaIinguisticIneatures 13 Weemployedthebandpassfilteredspeechwiththeauditorymodelfbrthesourceofthe speechenvelopethecharacteristicoftheauditoryfilterisshowninfigiurelinorderto obtainanenvelopeofthespeechwavefbrm,wefirstrectifiedthewavetoobtainahalflwave, onwhichthenwelowpass-filteredtoobtainanapproximateenvelope Wedesignedalow passfilterofthecutofifrequencyat80hztokeeptheenvelopedetailsandtoeliminatehigh frequencyfluctuationsduetopitchandformantfrequenciesaswellthisfilterdealsabout tentimesoftheaveragerateofspontaneousspeech,8morapersecond Thecharacteristic ofthelowpassfilterisshowninfigure2 Inboththespeechwavesofbandpassfiltered andfullband)wecouldobserveinthespectrogramofthewaveenvelopesuchconcentrated spectralenergyaroundthefrequencycorrespondingtothespeechrate. SSpeechRateEstimationonSynthesizedWavefbrm WeexaminedourmethodwithsynthesizedenvelopewavefOrmsasapreliminaryexperiment WeusefburenVelopewavesasfbUows Allofthemarehalfwavesinusoidsrectifiedtosimulatetheenvelopeofvowelsegments Thehalfwavesarearrangedsoastobeproportional totheinverseofthespeechrateorarrangedalongthecorrespondingtotheperiodaslong as2second A:Stationaryperiodwithashortconsonantalgapbetweentheadjacenthalfwaves. B:GraduallydecreasingperiodbydecreasingthegapsofA. C:StationaryperiodButfrequenciesofahalfwaveincreasegradually,therefbrethegapsincreasegradually. D:Adjacenthalfwavesmakeanoverlap Andtheperiodgraduallydecreases,henceoverlapincreaseswhile theshapeofhalfwavesinusoidsiskept Figure3:A~DshowtheseenvelopesandFigure4:A~DshowthespectrogramslnFigure 4,wecouldobserveadarkbarcorrespondstothespeechrate FromFigure3andFigure4, thismethodcouldcatchwiderangesofperiodicity,therefbrethiswillestimatespeechrates basedontheintervalsbetweenpeaksoftheenvelope Theresultwasindependentofthe dutyratioofthehalfwavesinusoid,ie.,thepeakandthedipratio Intheendofthispreliminaryexperiment,weuseasynthesizedwavebasedonthe JapaneseIhythmrule[2]EnvelopeandspectrogramareinFigure5and6Figure7showS manuallycalculatedspeechrateoffigure5 Thespectrogramofitshowsamorecomplicated texturethanthesimpletestsignalsinfigure3and4. 4SpeechRateEstimationonRealDialogues ThenweexaminedrealdialoguespeechestakenfromTVprograms Thetestsethasl3 utterances Sevenutteranceswerespokenbyamalespeaker,sixutteranceswerespoken byafemalespeaker Thesamplingfrequencyis8000Hzandthedurationsarethreeto sevensecondstherealspeechratesofthetestsetaremeasuredbyhandlabelingof individualphonemes ContentsofthetestsetutterancesareonTableLAndanoverview ofautomaticestimationprocessisshowninfigure8 Werectifiedthewavetoobtaina halflwaveatfirst(b).then,welowpass-filteredtoobtainanapproximateenvelope(c).at last,wecomputedftsofextractedenvelope(d). Weemployedthebandpassfilteredspeechwiththeauditorymodelfbrthesourceofthe speechenvelope CutofTfrequencyofthelowpassfilteris40Hz.

5 Cfb 14 Shi8WoshiKItazawaetal 耐 llwll i 51:.iI1.Iilo101 li ll I Il li 1,1 OU ll H il WⅡ Jill JlWWWllI IⅡIpIi51Ⅱ! 曰 Ⅱ ⅡqUIIBSlB Ⅱ Ⅱ 2 回 1 MII( A:Stationaryperiod B:Decreasingperiod Ⅱ ロ 49:.;::.!1.:1,1,;I ij C:Increasingsilentgaps Figure3:Synthesizedenvelopes. D:Decreasingperiodanddips. (eachwavecontinues2seconds) 一篶一璽皀 鍵. 趣. ~ イロ --, -- 二 ( A:StationaryperiodB:DecreasingperiodC:IncreasingsilentD:Decreasingperiod gaps.anddips Figure4:Spectrogramsofsynthesizedenvelopesmtherangeof20Hzand2seconds. 59 ミー ト雛韓鼻 F 鐡鍼二. t 4i 瀬 i L f. -.-へI- rz88:88 肯 ヘビー 一 二 :: - Ⅳ! Ⅳ i98n:91,,90! 1,?z! 錐? 品 11 1N 目 11f2r8;!>>;!22 プド :; Figure5:Rule-basedsynthesizedenvelopei 2.8seconds. Figure6:Spectrogramoftherule-based synthesizedenvelope(figure5)intherange of20hzando5~2.4seconds. 三 U0u へ 11H0E UU 呵国具 000 口 , sec. Figure7:Periodofsynthesisdata(Figure5).

6 AcousticAna1ysisandnanscliptionofLinguMcandParalinguisticI71eatures 15 Tablel:Utterancesofthetestset MMMMMMM FFFFFF itaidokogaitaitokanandakandaiwanaikatadesitakara soudesunehanohnagaisihnnankadatohzuttomottenakyanannaindeh owarinohouninarutotegasibiretekityaundesuyoh ehdemoitijikanitijikanguraidesukaramahnijikanwasitijikaosokutomohatijiguraidesune ndehkujiguraikaranorihajimeteh nu1guralma dedesukaneh nottedesaigomatatyokottoumanoteiresitekaerun nitiyoubigayasumikatoomottandesukedonehumanokeikogaarimasitetyoubaga maimawagendaitekigendaigekioyaritaimonodatoomotterassyarusoudegozaimasuga demosonosanninnoohdisyonnohokanohitotatimominnaneoagezunisoredemo utinikityattandesuyonehhagakimitainamondesoredenangatunannitini oatumarikudasaitteittaramoukonaihitogairuwakejanai uhndakarasouyunottesugokuyokuwakarujanannanikatakuoyakusokusitanonitteh mayorugohangaowatteotyatonitibutteyukotonandesukedosokodemataanosehza taihendesusoredeoyasumigaitinitimonaitteyukotowanitiyoubiha Table2:MeasurementsofutterancesinTablel MMMMMMM A sec C B, di ps E F% A:duration,B:phonemes,C:moras,D:dipsdetected, E=B-D:difTerence,F= E /B 100:errors[%],G=C/A:globalspeechrateinmora/sec, manualcomputed:manuallyestimatedspeechrate, DFTcomputed:computationallyestimatedspeechrate, head:speechrateinbeginninglsec.,mid:speechrateinthemiddlelsec., tail:speechrateinlsecattheend1 *:standarddeviationofdifterences. G rate manual comp uted head mid 泊ロ 00 勺 Ⅱ a t ロ DFTcomputed(Hz) )FrlcomDutec head mid. tail avg * FFFFFF avg * の

7 F 16 ShigeyoshiKItazawaetal. a:originalsoundwaveoftheutteranceml に DFlpu 一 一 P 岸か菫 LL,, 味, ト DrD し 3 _ M llij, 11 lilill1lli1,,,1Ⅲ,lll MIll,lIIllMIlI, し (!.; :jij. (iii` 繩 i 靴 I.;?!]1.4 I1.51)1. 隣 (:(11i`?3? 識 :, 随 ;:` 鰯 b:rectifiedwave. ).j:0.4!) 中 の 刀 ヂ牛ロシロー 一士 戸 ヂテ (nwm 咄 w ( 沁浬翁岫 ゲ 0 先 色.hL=(...2 渓 3.i(j09. 蕊熟 1J50 `06 ロ 9 し Pq? しぐ ロ2..:.q ロ2. かP ji し..! <-. 1. 鋤 2,03:, 蕊 2: Pu 胚 c:lowpassfnteredenvelope. 6.7Hz Hz Hz U...I ,., OUUUuUI ,U 1.,,...I Hz 30000, ピ ; しへ / ヘ / Hz 凶 , ~-- 戸 f --- 戸 -= dheaddft. d:middledft. dtaildft. Figure8:Processofspeechrateestimationproceedsfromthetop(a)downwardtoobtain thedftpeaks.

8 AcousticAnally)sisandnanscriptionofLinguMcandParalinguMcIneatures 17 WecomputedDFTsoftheenvelopestofindthefrequencyofpeakenergyasanestimated speechratewithonesecondhammingwindow. Thespeechratecomputedasthemorapersecondfluctuatesduetoparalinguisticfeatures,Thespeechrateestimatedastheinverseofperiodbetweenthecenterofpowerofthe adjacentvowelsisdependentofpausesandnonlexicalitemsinthedialogue Wecompared thelocalspeechratebyhandlabelingandcomputing. Table2showsmanuallyestimatedspeechratesandcomputedspeechratesaround,,head,,, "middle and,,tail,,ofdata ThelnanualestimationandtheDFTestimationcorrelatedwith Coefficient0.55.Figure9showsthiscorrelation. FigurelOandllareenvelopesandspectrogramsoftherealspeechtakenfromTable LWecanseetracesofcontinuouschangesofspeechrateinthespectrograms,however1 thetracesarenotuniquefbreachspectrogramduetoaliasingoftheharmoniccomponents ThespectrogramsshowmorecomplicatedtexturethanthetestsignalsinFigure4,andlook similartofigure6. 16 ロ 14 (00 田へ H 日 )B 山口 十 0 + ロ + + bo 十 6 + 十 + 0D O O o + D ロ ロ + 十ロロ口 0 head 'middle tau 十 manual(mora/sec) Figure9:CorrelationbetweenmanualandDFTcomputedspeechrates. Itwasdifliculttorecognizethespeechrateasauniquedarkbarpattem. Figurel2showsspectrogramsofauditoryfilteredresults Somechannelsareshowbetter resultthanthenon-filteredone.

9 b D C 薯 18 ShigeyoshiKitazawaetaL. 含 rtt7 下 77 蕊. ごか い ] 叩,( 配搦引 か蛭やら O:503,233. 鯰,` 唾 3. 灘 1.3' 轍 1.631, 露 2.$02, 聴 鋤 A:EnvelopeofM1. iwulu _ ノ WiL1 il: 1.0; L 2.1? B:EnvelopeofF1 FigurelO:EnvelopesoftheutterancedrawnfromthetestsetinTablel. rd- Y 了 ~ 露?T 鰯 EHF- 轡 J1 叢 賃 -6 灘 鱸蕊 11 - A:SpectrogralnofM1. 2 B:Spectrogran1ofF1. Figurell:Spectrograrnsofrealspeech. ご LI どじ f ゴユ --L; 色 Channel3 Channel8 Channelll.- 鍜弘.!;?. P 一 ' 斗 一 q 期 Channell6 Channel21 NotFiltered Figurel2:Spectrogramsofoutputsfromtheauditoryfilter(F1).

10 AcousticAnalysisandnanscziptionofLinguisticandParalinguisticFeatures 19 S1nter-transcribersconsistencyoftranscription nxtencodeddialogueisausefulfbrmtoanalyzedialoguephenomena However,paralinguisticfeaturesareclassifiedbytranscribers,subjective.Inconsistenciesbetweentranscribers, omissionsandmisleading,areunavoidable Suchinconsistencyistheproblemfbranalysisof dialogues Weestimatedthoseerrorsandinconsistenciesbasedonthecross-checkbetween transcribers Weusearealspeechdatathathasabout40seconds,durationsfromaTVprogramof interviewingbetweenafemaleinterviewerandamaleintervieweelntheprogram,speakers talkedfreelyeachother SubjectsheardtherecordeddialogueonSPARCStationlOwith replayprogramandheadphonetheprogramcanreplaydesignatedpartbytheuser SubjectsusetheHiragana(Japanesesyllableorientedcharacters)totranscribeverbal soundsandnonverbalsounds,e 9.,laughTheTEInotationstranscribenonverbalfeatures [3] SubjectsarefivepeopleTheyattendedtomeetingstolearnaboutthetranscription, buttheydidn,thaveanypractices, WeusedthefOllowingfbrmulatoestimateconsistencyrates. R= 鵲 ⅢOI%] A:Numberoftranscriptionitems(Hiraganas,Tags,andEntities)occurredinoneoftranscriptions B:NumberoftranscriptionitemsinanothertranscriptiontobecomparedwithA a:numberofmatcheditemsintranscriptiona. b:numberofmatcheditemsintranscriptionb. (a=b) 6Results 6.1Consistencyofinter-transcribers Table3showsconsistencyrates InTable3,,,Char,,meansHiraganafbrverbalsounds, and,,tag,,meansnonverbalfeatures,i e,tagsandentities Criteriafbreachconsistency estimationarefbllowings: A:Countonlymatchedtranscriptionunits. B:CriterionAorthesamecontentstranscribedaroundthenearpositioninareincluded C:CriterionAandthesimilarcontentstranscribedatthesamepositionareincluded D:CriteriaA,B,andCareincluded E:CriterionDandthesimilarcontentstranscribedaroundthenearpositionareincluded Here,,,similar,,means LDifTerencesinlengthnotation,e 9.,',e-',(''-,,representsalongvowel)and''ee,,aresimilar 2AtranscriberremarkedthesoundisnotdefinitebutcanbeheardtoothersoundThereare suggestionsthatmatchinbothtranscriptions 3.DifTerencesindegreeofchangeofnonverbalfeatures1e 9.,incaseoftempos),,aa,,and,,a,j aresimilar.

11 一一彗轡 透彗ご璽雪亀呰汀智 20 ShigeyoshiKitazawaetal Table3:Consistencyrates CriteriomA Consistency(%) Inconsistency(%) TOTAL ALL 6,698(699%) 2,891(301%) 9,589 Char 5,750(868%) 877(132%) 6,627 T ag 948(320%) 2,014(680%) ) CriterionB Consistency(%) Inconsistency(%) TOTAL ALL 6,874(71.7%) ,715(283%) )589 Char 5,750(868%) 877(132%) 6, T ag 1,124(379%) 1,838(620%) 2, CriteriomC Consistency(%) Inconsistency(%) TOTAL ALL 7,294(761%) 2,295(239%) 9,589 Char 6,130(925%) (7.5%) , T ag 1,164(393%) ,798(607%) ' 2, I CriteriomD TOTAL ALL 7,470(77.4%) 2,119(221%) 9,589 AL 11 Consistency(%) Inconsistency(%) TOTAL Char 6,130(925%) 497(7.5%) 6)627 T ag 1,340(452%) 1,622(548%) 2,962 Criterion:E Consistency(%) Inconsistency(%) lnnc TOTAL ALL 7,627(795%) 1,962(205%) 9,589 Char 6,130(925%) 497(75%) T ag 1,497(50.5%) 1,465(495%) 2,962

12 AcousticAnallysisandnanscriptionofLinguisticanclParalinguisticF1eatures 21 Table4:Inclusionofcorrespondednonverbalfeaturesbyloosingthecriteria. Corresponded(%) 176(5.9) 216(7.3) I 157(5.3) Total 549(185) Criterion rlerlo CriterionB CriterionC CriterionE Table5:Inconsistenciesofsound. Inconsistencies(%) Laugh 80(16.1%) Others 129(26.0%) )(26.0% Total Contents Longvowel attheendofword ininteijection longvowelintheword 一 70(14.1%) 26(5.2%) 42(8.5%) Overl ap Misleadin 9 110(22.1%) Doubleconsonant attheendofword ininteljection doubleconsonantintheword 27(5.4%) 6(1.2%) 7(1.4%) 497(100%) InTable3A,87%ofsoundsinHiraganacorresponded But,only32%ofTagsandEntities corresponded InTable3E,theloosestcriteria,92%ofsoundSinHiraganacorresponded, and50%ofnonverbalfeaturescorresponded TheseresultssaytranscriptionsofnonverbalfeaturesareafIbctedbytranscribers,subjective Table4showshowmanynonverbalfeaturescorrespondnewlyincludedineachnew criterion(b,c,e),andthosepercentagesagainstallnonverbalfeatures. 62Analysisofinconsistencies Table5showsinconsistenciesoftranscribedsoundwithHiraganainTable3E,,%,,means eachpercentageagamstwholesoundsinconsistenciesintable3e Here 36%arecausedby diffbrencesinsoundlength,longvowelsanddoubleconsonants Manyofotherinconsistenciesarecausedbymisleading.However,therearesoundsthataredifficulttotranscribein Hiragana,e,3,laugh lnprevioussection,weseetheproblemistranscriptionsofnonverbalfeatures Almost inconsistencyofnonverbalfeaturesconsistsofomissionsandinsertions Thosearel,436 itemsagainstl,465itemsofinconsistencyofnonverbalfeatures The29remaindersare contradicteditemsbetweentranscriptions Table6showscontentsofomissionsandinsertions Here,upperelementsareparalinguisticfbaturesandlowerelementsareconversational analysisinformation.,,%1 meanspercentagesagainstnumberofeachnonverbalfeature.

13 一一一二奉書三警曇震蕾譽藝鑿一墨で疋汀. 窒号な事 馨寒ご辱鳶ミミユ皇幸鳶. 寺 } 22 ShigeyoshiKitazawaetaL Table6:Omissionsandinsertionsatnonverbalfeatures. ( 台民矛ら. 早 ; ぞ ミ f 己やご色 ntomsslos8zinsertions Pitch `VOiceQuality Loudness SpeechRate NonverbalSounds Others Overlap Pause SpeakerExchange TOTAL Ⅱ :: 船 % 船 %%% 8816 了 旧伍伍くくく 179 蛆蛆的妬 Ⅳ 妬 1 j11111 %%%%%% (22.4%:5.4%) 73(220%:5.1%) 8(3.0%:0.6%) (48.5%:100%),,%2,,meanspercentageagainstallofomissionsandinsertions Paralinguisticfbatures,thosearepitch,voicequality,loudnessandspeechrate,marked highinconsistencyrates However,utteranceoverlaps,pausesandspeakerexchanges,these areconversationalanalysisinfbrmation,havelowerinconsistencyratethanparalinguistic ones Thosefeatures,unlikeparalinguisticfbatures,don,thaveanydegree Thoseare judgedbytranscribers,subjective Incaseofprosodytranscription,80%consistencywasachieved[41Theresearchused agraphicalinterface,e 9.,aspeechwavefbrm Inthispaper,wecouldseeparalinguistic featureshadhighinconsistencyrate Thosefeatures,however,aremeasurableasconcrete acousticalfeatures Thismeansthatthosefeaturescouldbeestimatedautomatically,like inearlierpartofthispaperand[51therefbre,ifwepresentsuchinformationgraphically totranscribers,thenconsistencyratescouldbecomehigherthaninthispaper Anotherway,whichwillmakemuchbetterconsistency,istobecomeexpertandtoverifj7 transcription WemadeaprogramtoverifyTEIbasedtranscriptionltinterpretssomeTEI TagandEntities,thenmakessimplesinusoidwavesoundslnterpretableTagsandEntities areshownattable7 Speakersaretranscribedwith,uLtagandrepresentedwithpitchof sounds Highpitchisassignedtoaspeaker,andlowpitchisassignedtoanother Overlaps aretranscribedwith,anchor,-tagandalsointerpretable,theprogramcanoutputoverlapped sound.,inhale,and1exhale,aretranscribedwith,vocap-tagandarerepresentedaspause now Hence,transcriberscanheartranscribedparalinguisticfbaturesandcanveribown transcription. 7Conclusion lnpreliminaryexperimentofspeechrateestimation,theresultsshowavailabilityofthe methodinthispapertoestimatespeechratesautomatically However,intheexperiment withrealspeechdatashowedcomplicatedspectrograms Wewillresearchhowtotrack speechratesfromacomplicatedspectrogram Inexperienceofconsistencyofinter-transcribers,transcription,wegotaconsistency rateofover80%toverbalsoundnonverbalfeatures,however,areaffectedbytranscribers, subjectivethen,therearemanyomissionsandinsertions Wewillexaminechangesof

14 AcousticAnalysisandTranscziptionofLinguisticandParalinguisticFeatures 23 Table7:InterpretableTags&EntitiesbyVerificationProgram. Tags anchor pause shift u vocal Entities 1les &stress; &trunc; &lf &lr; &fr &rf ) rneans overlap pause changesofloud1pitchandtempo utterance inhale exhole rneans stress truncated sy llable lowfallintonation lowriseintonation fallriseintonation risefallintonation consistencyratecausebytranscribers,skill,agraphicalinterface,andaverifyingprogram. Ref rences [1]GeorgeLTrager:,,Paralanguage:AFirstApproximation,,,StudiesinLinguistics,13, 1-11,1958. [2]MasayoKatoh,MitsuoKomura,Shin'ichiroHashimoto:,,RhythmruleinJapanese basedonthecenterofenergygravityofvowels,,,thejournaloftheacousticalsociety ofjapan,pp ,voL50noll,1994. [3]OMSperberg-McQueen,LouBurnard:,,BaseTagSetfbrTranscriptionofSpoken Texts,,,TEIP3chapterll,TextEncodinglnitiative,Chicago,Oxfbrd,1994. [4]KimSilverman,MaryBeckman,JohnPirelli,MariOstendorf,ColinWightman,Patti Price,JanetPierrehumbert,JuliaHirschberg:,,TOBI:AStandardfbrLabelingEnglish Prosody,,,ProcoflCSLP1992pp に ]ShigeyoshiKitazawa,SatoshiKobayashi,TakaoMatsunaga,HideyaIchikawa,,'Tempo EstimationbyEnvelopefbrRecognitionofParalinguisticFeaturesinSpontaneous Speech,,,Proc oficslp1994ppl

第一章 人物传

第一章  人物传 433 201 207 202 15 806-820 825-827 434 847 621 1031-1098 5 3 12 17 1047 19 1049 28 1058 40 1078-1085 435 1098 67 1076-1164 1118 1134 1141 185 730 1142 24 1143 1147 1149 1 6 436 1102-1165 1138 10 10 1163

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理 这 么 多 的 孤 儿 才 好 不 久 烧 尽 焦 土 的 孤 儿 们 集 聚 于 主 里 车 站 这 些 孩 子 们 为 了 活 命, 在 这 里 有 直 乏 铜 像 安 置 的 公 园, 也 有 摆 着 摊 子 的 阻 主 缸, 夜 晚 可 以 在 地 下 道 里 睡 觉, 还 可 以 向 ( 信 州 大 学 留 学 生 センター 紀 要 第 7 号 206 年 3 月 ) " 和 尚 " 爱 育 园 的 纪 录 ( 抄 译 ) 藤 本 辛 邦 著 上 条 厚 译 辛 趣 旨 藤 本 幸 邦 氏 は 円 福 友 の 会 ( 信 州 新 潟 の 留 学 生 に 本 を 贈 る 会 )の 会 長 である o 同 会 は 長 年 に わたって 信 州 大 学 および 長 野 県 内 の 留

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