論文の概要: Multilingual MFA: Forced Alignment on Low-Resource Related Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07315v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 22:32:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:21:41.951062
• Title: Multilingual MFA: Forced Alignment on Low-Resource Related Languages
• Title（参考訳）: マルチ言語MFA:低リソース関連言語における強制アライメント
• Authors: Alessio Tosolini, Claire Bowern,
• Abstract要約: 類似の音韻学的在庫を持つオーストラリア語および無関係言語に対する多言語・多言語訓練の結果を比較した。 モントリオール強制アリグナーを用いて、スクラッチから音響モデルを訓練し、大きな英語モデルを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We compare the outcomes of multilingual and crosslingual training for related and unrelated Australian languages with similar phonological inventories. We use the Montreal Forced Aligner to train acoustic models from scratch and adapt a large English model, evaluating results against seen data, unseen data (seen language), and unseen data and language. Results indicate benefits of adapting the English baseline model for previously unseen languages.
• Abstract（参考訳）: 類似の音韻学的在庫を持つオーストラリア語および無関係言語に対する多言語・多言語訓練の結果を比較した。 モントリオール強制アリグナーを用いて、スクラッチから音響モデルをトレーニングし、大きな英語モデルを適用し、見ないデータ、見えないデータ(見える言語)、見えないデータと言語に対して結果を評価する。 結果は、これまで見つからなかった言語に対して、英語のベースラインモデルを適用する利点を示している。

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