論文の概要: Automatically Identifying Language Family from Acoustic Examples in Low Resource Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00876v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 22:44:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 19:40:38.346474
• Title: Automatically Identifying Language Family from Acoustic Examples in Low Resource Scenarios
• Title（参考訳）: 低資源シナリオにおける音響事例からの言語家族の自動同定
• Authors: Peter Wu, Yifan Zhong, Alan W Black
• Abstract要約: ディープラーニングを用いて言語類似性を解析する手法を提案する。 すなわち、Willernessデータセットのモデルをトレーニングし、その潜在空間が古典的な言語家族の発見とどのように比較されるかを調べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.57072884674938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing multilingual speech NLP works focus on a relatively small subset of languages, and thus current linguistic understanding of languages predominantly stems from classical approaches. In this work, we propose a method to analyze language similarity using deep learning. Namely, we train a model on the Wilderness dataset and investigate how its latent space compares with classical language family findings. Our approach provides a new direction for cross-lingual data augmentation in any speech-based NLP task.
• Abstract（参考訳）: 既存の多言語音声NLPは比較的少数の言語に焦点を合わせており、現代の言語理解は主に古典的アプローチに由来する。 本研究では,ディープラーニングを用いて言語類似性を分析する手法を提案する。 すなわち,荒野データセット上でモデルを訓練し,その潜在空間と古典語族との比較について検討する。 提案手法は,音声に基づくNLPタスクにおいて,言語間データ拡張のための新たな方向を提供する。

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