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首页> 外文期刊>Journal on Multimodal User Interfaces >Data-based analysis of speech and gesture: the Bielefeld Speech and Gesture Alignment corpus (SaGA) and its applications
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Data-based analysis of speech and gesture: the Bielefeld Speech and Gesture Alignment corpus (SaGA) and its applications

机译：基于数据的语音和手势分析：Bielefeld语音和手势对齐语料库（SaGA）及其应用

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Communicating face-to-face, interlocutors frequently produce multimodal meaning packages consisting of speech and accompanying gestures. We discuss a systematically annotated speech and gesture corpus consisting of 25 route-and-landmark-description dialogues, the Bielefeld Speech and Gesture Alignment corpus (SaGA), collected in experimental face-to-face settings. We first describe the primary and secondary data of the corpus and its reliability assessment. Then we go into some of the projects carried out using SaGA demonstrating the wide range of its usability: on the empirical side, there is work on gesture typology, individual and contextual parameters influencing gesture production and gestures’ functions for dialogue structure. Speech-gesture interfaces have been established extending unification-based grammars. In addition, the development of a computational model of speech-gesture alignment and its implementation constitutes a research line we focus on.
机译：对话者面对面交流时，经常会产生由语音和伴随手势组成的多模式含义包。我们讨论了系统注释的语音和手势语料库，该语料库由25个路线和地标描述对话，比勒费尔德语音和手势对齐语料库（SaGA）组成，这些语料库是在面对面的实验环境中收集的。我们首先描述语料库的主要和次要数据及其可靠性评估。然后，我们进入使用SaGA进行的一些项目，以证明其广泛的可用性：在经验方面，有关手势类型，影响手势产生的个体和上下文参数以及手势的对话结构功能方面的工作。已经建立了语音手势界面，以扩展基于统一的语法。另外，语音手势对齐计算模型的开发及其实现构成了我们关注的研究方向。

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