Machine learning classifiers with acoustic features for prosodic segmentation in brazilian portuguese: a comprehensive evaluation (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: SVARTMAN, FLAVIANE ROMANI FERNANDES - FFLCH ; ALUISIO, SANDRA MARIA - ICMC ; CRAVEIRO, GIOVANA MELONI - ICMC ; ALVES, CAROLINE ADRIANE - FFLCH
- Unidades: FFLCH; ICMC
- DOI: 10.5753/stil.2025.37818
- Subjects: RECONHECIMENTO DA FALA; SÍNTESE DE FALA; PORTUGUÊS DO BRASIL; PROSÓDIA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana - STIL
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CRAVEIRO, Giovana Meloni et al. Machine learning classifiers with acoustic features for prosodic segmentation in brazilian portuguese: a comprehensive evaluation. 2025, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5753/stil.2025.37818. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Craveiro, G. M., Alves, C. A., Svartman, F. R. F., & Aluísio, S. M. (2025). Machine learning classifiers with acoustic features for prosodic segmentation in brazilian portuguese: a comprehensive evaluation. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/stil.2025.37818 -
NLM
Craveiro GM, Alves CA, Svartman FRF, Aluísio SM. Machine learning classifiers with acoustic features for prosodic segmentation in brazilian portuguese: a comprehensive evaluation [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5753/stil.2025.37818 -
Vancouver
Craveiro GM, Alves CA, Svartman FRF, Aluísio SM. Machine learning classifiers with acoustic features for prosodic segmentation in brazilian portuguese: a comprehensive evaluation [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5753/stil.2025.37818 - Simple and fast automatic prosodic segmentation of brazilian portuguese spontaneous speech
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Informações sobre o DOI: 10.5753/stil.2025.37818 (Fonte: oaDOI API)
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