論文の概要: From Dialect Gaps to Identity Maps: Tackling Variability in Speaker Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04629v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 18:25:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-11 11:26:45.206795
• Title: From Dialect Gaps to Identity Maps: Tackling Variability in Speaker Verification
• Title（参考訳）: 対話ギャップからアイデンティティマップへ:話者検証における可変性に対処する
• Authors: Abdulhady Abas Abdullah, Soran Badawi, Dana A. Abdullah, Dana Rasul Hamad, Hanan Abdulrahman Taher, Sabat Salih Muhamad, Aram Mahmood Ahmed, Bryar A. Hassan, Sirwan Abdolwahed Aula, Tarik A. Rashid,
• Abstract要約: 本研究は, 話者識別システムの構築における主な課題について考察する。 これらのシステムの正確性と信頼性を高めるため、洗練された機械学習アプローチ、データ拡張戦術、方言固有の完全なコーパスの構築といったソリューションも提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4818918270481367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The complexity and difficulties of Kurdish speaker detection among its several dialects are investigated in this work. Because of its great phonetic and lexical differences, Kurdish with several dialects including Kurmanji, Sorani, and Hawrami offers special challenges for speaker recognition systems. The main difficulties in building a strong speaker identification system capable of precisely identifying speakers across several dialects are investigated in this work. To raise the accuracy and dependability of these systems, it also suggests solutions like sophisticated machine learning approaches, data augmentation tactics, and the building of thorough dialect-specific corpus. The results show that customized strategies for every dialect together with cross-dialect training greatly enhance recognition performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,クルド語話者検出の複雑さと難易度について検討した。 クルド語とクルマンジ語、ソラニ語、ハフラミ語を含むいくつかの方言は、発音と語彙の相違が大きいため、話者認識システムに特別な課題をもたらす。 本研究は,複数の方言にまたがる話者を正確に識別する強力な話者識別システムを構築する上での課題について考察する。 これらのシステムの正確性と信頼性を高めるため、洗練された機械学習アプローチ、データ拡張戦術、方言固有の完全なコーパスの構築といったソリューションも提案されている。 その結果、各方言のカスタマイズ戦略とクロス方言学習は、認識性能を大幅に向上させることがわかった。

関連論文リスト

• ExPO: Explainable Phonetic Trait-Oriented Network for Speaker Verification [48.98768967435808]
  我々は,音声が登録話者の同一性に一致するかどうかを検証するために,計算手法を用いる。 多くの成功にもかかわらず、我々はまだ説明可能な結果を提供する話者検証システムを開発していない。 本稿では, 話者の音声特性を紹介するために, 説明可能な音声トラヒック指向(ExPO)ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T05:53:37Z)
• Dialectal Coverage And Generalization in Arabic Speech Recognition [0.6757476692230007]
  本研究は,事前学習における方言カバレッジの役割,方言固有の微調整の有効性,および未知の方言への一般化能力について検討した。 様々な方言の組み合わせにわたる広範な実験を通じて、我々の研究はアラビア語のような多中心言語のためのASRシステムの開発を進めるための重要な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T22:23:30Z)
• Extracting Lexical Features from Dialects via Interpretable Dialect Classifiers [43.756851270091516]
  本稿では,解釈可能な方言を用いて,方言の語彙的特徴を識別する新しい手法を提案する。 本手法は,方言の変種に寄与する重要な言語固有の語彙の特徴を同定し,その同定に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T22:06:55Z)
• A Highly Adaptive Acoustic Model for Accurate Multi-Dialect Speech Recognition [80.87085897419982]
  単一AMを用いた高精度多言語音声認識のための新しい音響モデリング手法を提案する。 提案するAMは、方言情報とその内部表現に基づいて動的に適応し、複数の方言を同時に扱うための高度適応型AMとなる。 大規模音声データセットにおける実験結果から,提案したAMは,方言固有のAMと比較して,単語誤り率(WER)が8.11%,方言固有のAMに比べて7.31%向上していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T06:07:09Z)
• Streaming Multi-talker Speech Recognition with Joint Speaker Identification [77.46617674133556]
  SURITは、音声認識と話者識別の両方のバックボーンとして、リカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)を採用しています。 Librispeechから派生したマルチストーカーデータセットであるLibrispeechデータセットに関するアイデアを検証し、奨励的な結果を提示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T18:37:33Z)
• Learning to Recognize Dialect Features [21.277962038423123]
  本稿では,方言の特徴検出の課題を紹介するとともに,2つのマルチタスク学習手法を提案する。 言語学者は通常、方言の特徴をどのように定義するかに基づいて、モデルを少数の最小のペアでトレーニングします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T23:25:00Z)
• Speaker Diarization with Lexical Information [59.983797884955]
  本研究では,音声認識による語彙情報を活用した話者ダイアリゼーション手法を提案する。 本稿では,話者クラスタリングプロセスに単語レベルの話者回転確率を組み込んだ話者ダイアリゼーションシステムを提案し,全体的なダイアリゼーション精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T17:16:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。