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dc.contributor.author
Brusco, Pablo
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dc.contributor.author
Vidal, Jazmín
dc.contributor.author
Beňuš, Štefan
dc.contributor.author
Gravano, Agustin
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dc.date.available
2021-09-23T16:13:41Z
dc.date.issued
2020-12
dc.identifier.citation
Brusco, Pablo; Vidal, Jazmín; Beňuš, Štefan; Gravano, Agustin; A cross-linguistic analysis of the temporal dynamics of turn-taking cues using machine learning as a descriptive tool; Elsevier Science; Speech Communication; 125; 12-2020; 24-40
dc.identifier.issn
0167-6393
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/141377
dc.description.abstract
In dialogue, speakers produce and perceive acoustic/prosodic turn-taking cues, which are fundamental for negotiating turn exchanges with their interlocutors. However, little of the temporal dynamics and cross-linguistic validity of these cues is known. In this work, we explore a set of acoustic/prosodic cues preceding three turn-transition types (hold, switch and backchannel) in three different languages (Slovak, American English and Argentine Spanish). For this, we use and refine a set of machine learning techniques that enable a finer-grained temporal analysis of such cues, as well as a comparison of their relative explanatory power. Our results suggest that the three languages, despite belonging to distinct linguistic families, share the general usage of a handful of acoustic/prosodic features to signal turn transitions. We conclude that exploiting features such as speech rate, final-word lengthening, the pitch track over the final 200 ms, the intensity track over the final 1000 ms, and noise-to-harmonics ratio (a voice-quality feature) might prove useful for further improving the accuracy of the turn-taking modules found in modern spoken dialogue systems.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
DIALOGUE
dc.subject
ENGLISH
dc.subject
MACHINE LEARNING
dc.subject
PROSODY
dc.subject
SLOVAK
dc.subject
SPANISH
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
A cross-linguistic analysis of the temporal dynamics of turn-taking cues using machine learning as a descriptive tool
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-09-07T18:21:45Z
dc.journal.volume
125
dc.journal.pagination
24-40
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Ámsterdam
dc.description.fil
Fil: Brusco, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Vidal, Jazmín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Beňuš, Štefan. University in Nitra; Eslovaquia. Slovak Academy of Sciences; Eslovaquia
dc.description.fil
Fil: Gravano, Agustin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
dc.journal.title
Speech Communication
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167639320302727
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.specom.2020.09.004
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