論文の概要: Voice Conversion Improves Cross-Domain Robustness for Spoken Arabic Dialect Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24713v1
• Date: Fri, 30 May 2025 15:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:53.039677
• Title: Voice Conversion Improves Cross-Domain Robustness for Spoken Arabic Dialect Identification
• Title（参考訳）: 音声変換によるアラビア方言識別のためのクロスドメインロバスト性の改善
• Authors: Badr M. Abdullah, Matthew Baas, Bernd Möbius, Dietrich Klakow,
• Abstract要約: ADIモデルを訓練するための音声変換に基づく効果的なアプローチを提案する。 提案手法は、ドメイン間での精度を最大で+34.1%向上させる。 アラビア語のための包括的音声技術の開発を支援するために,我々の頑健なADIモデルとクロスドメイン評価データセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.822271779985453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Arabic dialect identification (ADI) systems are essential for large-scale data collection pipelines that enable the development of inclusive speech technologies for Arabic language varieties. However, the reliability of current ADI systems is limited by poor generalization to out-of-domain speech. In this paper, we present an effective approach based on voice conversion for training ADI models that achieves state-of-the-art performance and significantly improves robustness in cross-domain scenarios. Evaluated on a newly collected real-world test set spanning four different domains, our approach yields consistent improvements of up to +34.1% in accuracy across domains. Furthermore, we present an analysis of our approach and demonstrate that voice conversion helps mitigate the speaker bias in the ADI dataset. We release our robust ADI model and cross-domain evaluation dataset to support the development of inclusive speech technologies for Arabic.
• Abstract（参考訳）: アラビア語の方言識別(ADI)システムは、アラビア語の変種に対する包括的音声技術の開発を可能にする大規模なデータ収集パイプラインに不可欠である。 しかし、現在のADIシステムの信頼性は、一般化の貧弱さからドメイン外音声に制限されている。 本稿では,ADIモデルを訓練するための音声変換に基づく効果的な手法を提案する。 4つの異なる領域にまたがる新たに収集された実世界のテストセットに基づいて評価し、本手法はドメイン間で最大+34.1%の精度で一貫した改善をもたらす。 さらに,提案手法の分析を行い,音声変換がADIデータセットの話者バイアスを軽減することを実証する。 アラビア語のための包括的音声技術の開発を支援するために,我々の頑健なADIモデルとクロスドメイン評価データセットをリリースする。

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