利用语音技术量化同伴领导团队学习环节中的行为特征
声音
2017-04-25 v1
摘要
同伴领导团队学习（PLTL）是一种学习方法，由同伴领导者协调一小组成员协作解决技术问题。PLTL已被美国多所大学的各种科学、工程、技术与数学课程采用。本文提出并评估了一个用于PLTL小组行为分析的语音系统。它有助于识别PLTL的最佳实践。CRSS-PLTL语料库被用于评估所开发的算法。在本文中，我们通过融合基于DNN的音高提取器输出与基于发声度量的无监督SAD，开发了鲁棒的语音活动检测（SAD）。鲁棒的说话人日记化系统由瓶颈特征（来自堆叠自编码器）和基于有信息HMM的联合分割与聚类系统组成。诸如参与、主导、强调、好奇和投入等行为特征通过属于所有学生的语音片段的声学分析提取。我们提出了一种检测疑问语调的新方法，并在PLTL语料库上进行了等错误率分析。此外，还提出了一种检测强调语音区域的鲁棒方法。进一步，我们进行了探索性数据分析以理解CRSS-PLTL语料库中存在的失真，因其采集于自然场景。地面真值李克特量表评分被用于通过学生对多种评估问题的响应来捕捉团队动态。结果表明所提系统适用于诸如PLTL、工作场所会议等小组对话的行为分析。
引用
@article{arxiv.1704.07274,
title = {Using Speech Technology for Quantifying Behavioral Characteristics in Peer-Led Team Learning Sessions},
author = {Harishchandra Dubey and Abhijeet Sangwan and John H. L. Hansen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.07274},
year = {2017}
}
备注
24 pages, 8 Tables, 14 Figures, 6 Equations, Computer Speech & Language 2017