論文の概要: An Overview of Indian Spoken Language Recognition from Machine Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03812v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 11:03:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 19:00:08.583228
• Title: An Overview of Indian Spoken Language Recognition from Machine Learning Perspective
• Title（参考訳）: 機械学習からみたインド語話者認識の概観
• Authors: Spandan Dey, Md Sahidullah, Goutam Saha
• Abstract要約: この研究は、インドの言語認識研究分野の包括的なレビューを行う最初の試みの1つである。 インドにおけるLIDシステム開発における低リソース・相互影響の独特な課題を強調するために,インディース分析が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.27448284043116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automatic spoken language identification (LID) is a very important research field in the era of multilingual voice-command-based human-computer interaction (HCI). A front-end LID module helps to improve the performance of many speech-based applications in the multilingual scenario. India is a populous country with diverse cultures and languages. The majority of the Indian population needs to use their respective native languages for verbal interaction with machines. Therefore, the development of efficient Indian spoken language recognition systems is useful for adapting smart technologies in every section of Indian society. The field of Indian LID has started gaining momentum in the last two decades, mainly due to the development of several standard multilingual speech corpora for the Indian languages. Even though significant research progress has already been made in this field, to the best of our knowledge, there are not many attempts to analytically review them collectively. In this work, we have conducted one of the very first attempts to present a comprehensive review of the Indian spoken language recognition research field. In-depth analysis has been presented to emphasize the unique challenges of low-resource and mutual influences for developing LID systems in the Indian contexts. Several essential aspects of the Indian LID research, such as the detailed description of the available speech corpora, the major research contributions, including the earlier attempts based on statistical modeling to the recent approaches based on different neural network architectures, and the future research trends are discussed. This review work will help assess the state of the present Indian LID research by any active researcher or any research enthusiasts from related fields.
• Abstract（参考訳）: 自動音声言語識別(LID)は、多言語音声コマンドベースヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)の時代において、非常に重要な研究分野である。 フロントエンドのLIDモジュールは、多言語シナリオにおける多くの音声ベースのアプリケーションの性能向上に役立つ。 インドは多様な文化と言語を持つ人口の多い国である。 インディアンの大多数は、それぞれの母国語を機械との言語的相互作用に利用する必要がある。 したがって、効率的なインド音声認識システムの開発は、インド社会のあらゆる分野におけるスマートテクノロジーの適応に有用である。 インドのLIDの分野は、主にインドの言語のための標準多言語音声コーパスの開発により、過去20年間に勢いを増し始めている。 この分野ではすでに大きな研究が進められているが、私たちの知る限りでは、それらを分析的にレビューする試みはそれほど多くない。 本研究では,インド語話者認識研究分野の包括的レビューを提示する最初の試みの1つを行った。 インドにおけるLIDシステム開発における低リソース・相互影響の独特な課題を強調するために詳細な分析が提案されている。 インドにおけるLID研究のいくつかの重要な側面として、利用可能な音声コーパスの詳細な説明、様々なニューラルネットワークアーキテクチャに基づく最近のアプローチへの統計的モデリングに基づく以前の試み、今後の研究動向などが挙げられる。 このレビューは、活動的な研究者や関連分野の研究愛好家による現在のインドのLID研究の状況を評価するのに役立つだろう。

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