論文の概要: Modernizing Open-Set Speech Language Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10397v1
• Date: Fri, 20 May 2022 18:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 14:16:26.526219
• Title: Modernizing Open-Set Speech Language Identification
• Title（参考訳）: オープンセット音声言語識別の近代化
• Authors: Mustafa Eyceoz, Justin Lee, and Homayoon Beigi
• Abstract要約: クローズドセット言語識別に2つの最新技術アプローチを適用することで、オープンセットタスクに取り組む。 MFCCによる入力特徴埋め込み、ログスペクトル特徴、ピッチの改善に加えて、オフ・オブ・セット言語検出の2つのアプローチを試みます。
• 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: While most modern speech Language Identification methods are closed-set, we want to see if they can be modified and adapted for the open-set problem. When switching to the open-set problem, the solution gains the ability to reject an audio input when it fails to match any of our known language options. We tackle the open-set task by adapting two modern-day state-of-the-art approaches to closed-set language identification: the first using a CRNN with attention and the second using a TDNN. In addition to enhancing our input feature embeddings using MFCCs, log spectral features, and pitch, we will be attempting two approaches to out-of-set language detection: one using thresholds, and the other essentially performing a verification task. We will compare both the performance of the TDNN and the CRNN, as well as our detection approaches.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの現代音声言語識別法はクローズドセットであるが,オープンセット問題に対して修正や適応が可能であるか確かめたい。 オープンセット問題に切り替えると、ソリューションは、既知の言語オプションにマッチしない場合に、オーディオ入力を拒否する機能を提供します。 クローズドセット言語識別に現代最先端の2つのアプローチを適用することで、オープンセットタスクに取り組む。 MFCC,ログスペクトル特徴,ピッチを用いた入力特徴埋め込みの強化に加えて,しきい値を用いた言語検出と,基本的に検証タスクを実行するための2つのアプローチを試みます。 我々は,TDNNとCRNNの性能および検出手法の比較を行う。

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