論文の概要: Character-Level Bangla Text-to-IPA Transcription Using Transformer
Architecture with Sequence Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03792v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 08:20:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 16:27:24.187503
- Title: Character-Level Bangla Text-to-IPA Transcription Using Transformer
Architecture with Sequence Alignment
- Title（参考訳）: シーケンスアライメント付きトランスフォーマーアーキテクチャを用いた文字レベルバングラテキスト-IPA転写
- Authors: Jakir Hasan, Shrestha Datta, Ameya Debnath
- Abstract要約: International Phonetic Alphabet (IPA) は、言語学習と理解において不可欠である。
ブータンは広く使われている言語の一つとして7番目であり、その領域でIPAを必要としている。
本研究では,文字レベルと記号レベルの変換器に基づくシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,各バングラ語のIPAを取得する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The International Phonetic Alphabet (IPA) is indispensable in language
learning and understanding, aiding users in accurate pronunciation and
comprehension. Additionally, it plays a pivotal role in speech therapy,
linguistic research, accurate transliteration, and the development of
text-to-speech systems, making it an essential tool across diverse fields.
Bangla being 7th as one of the widely used languages, gives rise to the need
for IPA in its domain. Its IPA mapping is too diverse to be captured manually
giving the need for Artificial Intelligence and Machine Learning in this field.
In this study, we have utilized a transformer-based sequence-to-sequence model
at the letter and symbol level to get the IPA of each Bangla word as the
variation of IPA in association of different words is almost null. Our
transformer model only consisted of 8.5 million parameters with only a single
decoder and encoder layer. Additionally, to handle the punctuation marks and
the occurrence of foreign languages in the text, we have utilized manual
mapping as the model won't be able to learn to separate them from Bangla words
while decreasing our required computational resources. Finally, maintaining the
relative position of the sentence component IPAs and generation of the combined
IPA has led us to achieve the top position with a word error rate of 0.10582 in
the public ranking of DataVerse Challenge - ITVerse 2023
(https://www.kaggle.com/competitions/dataverse_2023/).
- Abstract（参考訳）: 国際音声アルファベット(IPA)は、言語学習と理解において不可欠であり、正確な発音と理解を支援する。
さらに、音声療法、言語研究、正確な翻訳、テキスト対音声システムの開発において重要な役割を担っており、様々な分野にまたがる重要なツールとなっている。
広く使われている言語の7番目であるBanglaは、そのドメインでIPAを必要としている。
IPAマッピングは多種多様で、手動でキャプチャできるため、この分野では人工知能と機械学習の必要性がある。
本研究では,文字と記号レベルでのトランスフォーマティブに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて,各バングラ語のipaを,単語の関連付けにおけるipaのばらつきとしてほぼ無効にする。
我々のトランスモデルは850万のパラメータと1つのデコーダ層とエンコーダ層のみで構成されている。
さらに,テキスト中の句読点や外国語の発生に対処するために,モデルがバングラ語からそれらを切り離すことを学習できなくなり,必要な計算資源を削減できるため,手作業によるマッピングも活用した。
最後に、文成分IPAの相対的な位置を維持し、組み合わせたIPAの生成は、DataVerse Challenge - ITVerse 2023 (https://www.kaggle.com/competitions/dataverse_2023/) の公開ランキングにおいて、単語エラー率0.10582でトップの位置に到達した。
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