論文の概要: Fine-grained Language Identification with Multilingual CapsNet Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06078v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 20:01:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 06:05:40.390281
• Title: Fine-grained Language Identification with Multilingual CapsNet Model
• Title（参考訳）: 多言語capsnetモデルによるきめ細かい言語識別
• Authors: Mudit Verma, Arun Balaji Buduru
• Abstract要約: 多言語コンテンツの生成と消費の爆発があります。 リアルタイムおよびきめ細かいコンテンツ分析サービスの必要性が高まっている。 音声言語検出の現在の技術は、これらの前線の1つに欠けている可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to a drastic improvement in the quality of internet services worldwide, there is an explosion of multilingual content generation and consumption. This is especially prevalent in countries with large multilingual audience, who are increasingly consuming media outside their linguistic familiarity/preference. Hence, there is an increasing need for real-time and fine-grained content analysis services, including language identification, content transcription, and analysis. Accurate and fine-grained spoken language detection is an essential first step for all the subsequent content analysis algorithms. Current techniques in spoken language detection may lack on one of these fronts: accuracy, fine-grained detection, data requirements, manual effort in data collection \& pre-processing. Hence in this work, a real-time language detection approach to detect spoken language from 5 seconds' audio clips with an accuracy of 91.8\% is presented with exiguous data requirements and minimal pre-processing. Novel architectures for Capsule Networks is proposed which operates on spectrogram images of the provided audio snippets. We use previous approaches based on Recurrent Neural Networks and iVectors to present the results. Finally we show a ``Non-Class'' analysis to further stress on why CapsNet architecture works for LID task.
• Abstract（参考訳）: 世界中のインターネットサービスの質が劇的に向上しているため、多言語コンテンツの生成と消費が急増している。 これは多言語オーディエンスを持つ国では特に一般的であり、言語的親しみ/嗜好の外でメディアを消費する傾向にある。 したがって、言語識別、コンテンツの書き起こし、分析など、リアルタイムおよびきめ細かいコンテンツ分析サービスの必要性が高まっている。 精密かつきめ細かな音声言語検出は、その後のすべてのコンテンツ分析アルゴリズムにとって重要な第一歩である。 音声言語検出の現在の技術は、正確さ、きめ細かい検出、データ要求、データ収集および前処理における手作業など、これらの面で欠落している可能性がある。 そこで本研究では、5秒の音声クリップから91.8\%の精度で音声言語を検出するためのリアルタイム言語検出手法として,膨大なデータ要求と最小限の事前処理を提示する。 提供される音声スニペットのスペクトログラム画像を利用する新しいCapsule Networksアーキテクチャを提案する。 従来のアプローチでは,反復ニューラルネットワークとイベクタを用いて結果を提示する。 最後に、CapsNetアーキテクチャがなぜ LID タスクで機能するのかをさらに強調するために ``Non-Class'' 分析を示す。

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