Fugu-MT 論文翻訳(概要): Yet Another Model for Arabic Dialect Identification

論文の概要: Yet Another Model for Arabic Dialect Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13812v1
Date: Fri, 20 Oct 2023 20:58:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 05:06:46.235731
Title: Yet Another Model for Arabic Dialect Identification
Title（参考訳）: アラビア方言識別のための別のモデル
Authors: Ajinkya Kulkarni, Hanan Aldarmaki
Abstract要約: 2つのベンチマークデータセットにおいて、従来公表された結果より一貫して優れていたアラビア語のアラビア方言識別(ADI)モデルについて述べる。 ResNet と ECAPA-TDNN と MFCC と UniSpeech-SAT Large の2種類の音響特性について検討する。 ECAPA-TDNNネットワークはResNetより優れており、UniSpeech-SATのモデルはMFCCのモデルよりも大きなマージンで優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3676601469862644
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we describe a spoken Arabic dialect identification (ADI) model for Arabic that consistently outperforms previously published results on two benchmark datasets: ADI-5 and ADI-17. We explore two architectural variations: ResNet and ECAPA-TDNN, coupled with two types of acoustic features: MFCCs and features exratected from the pre-trained self-supervised model UniSpeech-SAT Large, as well as a fusion of all four variants. We find that individually, ECAPA-TDNN network outperforms ResNet, and models with UniSpeech-SAT features outperform models with MFCCs by a large margin. Furthermore, a fusion of all four variants consistently outperforms individual models. Our best models outperform previously reported results on both datasets, with accuracies of 84.7% and 96.9% on ADI-5 and ADI-17, respectively.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ADI-5 と ADI-17 の2つのベンチマークデータセットにおいて,従来よりずっと優れていたアラビア方言識別(ADI)モデルについて述べる。 ResNet と ECAPA-TDNN の2種類の音響特性: MFCC とUniSpeech-SAT Large から抽出された特徴、および4つの変種を融合する。 ECAPA-TDNNネットワークはResNetより優れており、UniSpeech-SATのモデルはMFCCのモデルよりも大きなマージンで優れている。さらに、4つの変種の融合は個々のモデルよりも一貫して優れている。 ADI-5とADI-17では,それぞれ84.7%,96.9%であった。

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