論文の概要: Is Attention always needed? A Case Study on Language Identification from
Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03427v3
- Date: Wed, 25 Oct 2023 15:21:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 07:04:12.877130
- Title: Is Attention always needed? A Case Study on Language Identification from
Speech
- Title（参考訳）: 注意は常に必要か?
音声からの言語識別に関する事例研究
- Authors: Atanu Mandal, Santanu Pal, Indranil Dutta, Mahidas Bhattacharya, Sudip
Kumar Naskar
- Abstract要約: 本研究では,畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)を用いたLIDを提案する。
CRNNベースのLIDは、音声サンプルのMel- frequency Cepstral Coefficient(MFCC)特性で動作するように設計されている。
LIDモデルは言語的に類似した言語に対して97%から100%のハイパフォーマンスレベルを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.162918464251504
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Language Identification (LID) is a crucial preliminary process in the field
of Automatic Speech Recognition (ASR) that involves the identification of a
spoken language from audio samples. Contemporary systems that can process
speech in multiple languages require users to expressly designate one or more
languages prior to utilization. The LID task assumes a significant role in
scenarios where ASR systems are unable to comprehend the spoken language in
multilingual settings, leading to unsuccessful speech recognition outcomes. The
present study introduces convolutional recurrent neural network (CRNN) based
LID, designed to operate on the Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC)
characteristics of audio samples. Furthermore, we replicate certain
state-of-the-art methodologies, specifically the Convolutional Neural Network
(CNN) and Attention-based Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN with
attention), and conduct a comparative analysis with our CRNN-based approach. We
conducted comprehensive evaluations on thirteen distinct Indian languages and
our model resulted in over 98\% classification accuracy. The LID model exhibits
high-performance levels ranging from 97% to 100% for languages that are
linguistically similar. The proposed LID model exhibits a high degree of
extensibility to additional languages and demonstrates a strong resistance to
noise, achieving 91.2% accuracy in a noisy setting when applied to a European
Language (EU) dataset.
- Abstract（参考訳）: 言語識別(Language Identification、LID)は、音声サンプルから音声言語を識別することを含む、音声認識(ASR)分野における重要な予備的プロセスである。
複数の言語で音声を処理できる現代システムは、使用前に1つ以上の言語を明示的に指定する必要がある。
LIDタスクは、多言語設定で音声言語を理解できないシナリオにおいて重要な役割を担い、音声認識結果の失敗に繋がる。
そこで本研究では,Mel- frequency Cepstral Coefficient (MFCC) 特性に基づく畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)を用いたLIDを提案する。
さらに、ある種の最先端手法、特に畳み込みニューラルネットワーク(cnn)と注意に基づく畳み込みリカレントニューラルネットワーク(crnn)を再現し、我々のcrnnベースアプローチとの比較分析を行った。
13の異なるインド語について包括的評価を行い,98\%以上の分類精度を得た。
LIDモデルは言語的に類似した言語に対して97%から100%のハイパフォーマンスレベルを示す。
提案したLIDモデルは、追加言語に対する高い拡張性を示し、ノイズに対する強い耐性を示し、欧州言語(EU)データセットに適用した場合、ノイズ設定において91.2%の精度を達成する。
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