論文の概要: From Statistical Methods to Pre-Trained Models; A Survey on Automatic Speech Recognition for Resource Scarce Urdu Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14493v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 17:39:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 18:36:24.979815
• Title: From Statistical Methods to Pre-Trained Models; A Survey on Automatic Speech Recognition for Resource Scarce Urdu Language
• Title（参考訳）: 統計的手法から事前学習モデルへ : 資源スカースウルドゥー語の自動音声認識に関する調査
• Authors: Muhammad Sharif, Zeeshan Abbas, Jiangyan Yi, Chenglin Liu,
• Abstract要約: 本稿では,東南アジア諸国で広く話されている資源制約のあるウルドゥー語について述べる。 ウルドゥーASRにおける将来の研究の現在の研究動向、技術進歩、および潜在的方向性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.272055304311905
• License:
• Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) technology has witnessed significant advancements in recent years, revolutionizing human-computer interactions. While major languages have benefited from these developments, lesser-resourced languages like Urdu face unique challenges. This paper provides an extensive exploration of the dynamic landscape of ASR research, focusing particularly on the resource-constrained Urdu language, which is widely spoken across South Asian nations. It outlines current research trends, technological advancements, and potential directions for future studies in Urdu ASR, aiming to pave the way for forthcoming researchers interested in this domain. By leveraging contemporary technologies, analyzing existing datasets, and evaluating effective algorithms and tools, the paper seeks to shed light on the unique challenges and opportunities associated with Urdu language processing and its integration into the broader field of speech research.
• Abstract（参考訳）: ASR(Automatic Speech Recognition)技術は近年,人間とコンピュータのインタラクションに革命をもたらしている。 主要な言語はこれらの開発から恩恵を受けているが、Urduのような少ないリソースの言語はユニークな課題に直面している。 本稿では,ASR研究のダイナミックランドスケープを幅広く探求し,特に東南アジア諸国で広く話されている資源制約されたウルドゥー語に焦点をあてる。 それは、現在の研究動向、技術進歩、そして将来の研究の方向性を概説し、この領域に興味を持つ研究者の道を開くことを目的としている。 現代の技術を活用し、既存のデータセットを分析し、効果的なアルゴリズムとツールを評価することにより、ウルドゥー語処理に関連するユニークな課題と機会と、より広い分野の音声研究への統合を図りたい。

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