論文の概要: North S\'{a}mi Dialect Identification with Self-supervised Speech Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11864v1
• Date: Fri, 19 May 2023 17:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 13:02:27.188447
• Title: North S\'{a}mi Dialect Identification with Self-supervised Speech Models
• Title（参考訳）: 自己教師付き音声モデルを用いた北s\'{a}mi方言識別
• Authors: Sofoklis Kakouros and Katri Hiovain-Asikainen
• Abstract要約: 北サミ語(NS)は4つの主要な方言の変種を包含しているが、その音韻論、形態学、語彙に違いがある。 MFCCや韻律的特徴を含む広範囲な音響的特徴を, 4種類のNS変種の自動検出のために検討した。 その結果, NS方言は状態言語の影響を受け, 4方言は分離可能であり, 高い分類精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1548853370822343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The North S\'{a}mi (NS) language encapsulates four primary dialectal variants that are related but that also have differences in their phonology, morphology, and vocabulary. The unique geopolitical location of NS speakers means that in many cases they are bilingual in S\'{a}mi as well as in the dominant state language: Norwegian, Swedish, or Finnish. This enables us to study the NS variants both with respect to the spoken state language and their acoustic characteristics. In this paper, we investigate an extensive set of acoustic features, including MFCCs and prosodic features, as well as state-of-the-art self-supervised representations, namely, XLS-R, WavLM, and HuBERT, for the automatic detection of the four NS variants. In addition, we examine how the majority state language is reflected in the dialects. Our results show that NS dialects are influenced by the state language and that the four dialects are separable, reaching high classification accuracy, especially with the XLS-R model.
• Abstract（参考訳）: 北S'{a}mi(NS)言語は、関連するが音韻学、形態学、語彙にも違いがある4つの主要な方言の変種をカプセル化している。 NS話者の独特な地政学的位置は、多くの場合、ノルウェー語、スウェーデン語、フィンランド語といった支配的な国家言語と同様に、S\'{a}miでもバイリンガルであることを意味する。 これにより、音声状態言語とその音響特性の両方について、nsの変種を研究できる。 本稿では,MFCC や韻律的特徴,最先端の自己教師型表現,すなわち XLS-R, WavLM, HuBERT などの音響的特徴を用いて,4種類のNS 変種の自動検出を行う。 さらに,主要な国語が方言にどのように反映されているかを検討する。 その結果、NS方言は状態言語の影響を受けており、4方言は分離可能であり、特にXLS-Rモデルでは高い分類精度が得られた。

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