論文の概要: Hybrid Deep Learning and Signal Processing for Arabic Dialect Recognition in Low-Resource Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21386v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 15:36:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:10.166109
• Title: Hybrid Deep Learning and Signal Processing for Arabic Dialect Recognition in Low-Resource Settings
• Title（参考訳）: 低リソース環境におけるアラビア方言認識のためのハイブリッドディープラーニングと信号処理
• Authors: Ghazal Al-Shwayyat, Omer Nezih Gerek,
• Abstract要約: アラビア語の方言認識は、アラビア語の言語的多様性と大きな注釈付きデータセットの不足により、大きな課題を呈している。 本研究では,古典的な信号処理技術とディープラーニングアーキテクチャを融合したハイブリッドモデリング戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Arabic dialect recognition presents a significant challenge in speech technology due to the linguistic diversity of Arabic and the scarcity of large annotated datasets, particularly for underrepresented dialects. This research investigates hybrid modeling strategies that integrate classical signal processing techniques with deep learning architectures to address this problem in low-resource scenarios. Two hybrid models were developed and evaluated: (1) Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) combined with a Convolutional Neural Network (CNN), and (2) Discrete Wavelet Transform (DWT) features combined with a Recurrent Neural Network (RNN). The models were trained on a dialect-filtered subset of the Common Voice Arabic dataset, with dialect labels assigned based on speaker metadata. Experimental results demonstrate that the MFCC + CNN architecture achieved superior performance, with an accuracy of 91.2% and strong precision, recall, and F1-scores, significantly outperforming the Wavelet + RNN configuration, which achieved an accuracy of 66.5%. These findings highlight the effectiveness of leveraging spectral features with convolutional models for Arabic dialect recognition, especially when working with limited labeled data. The study also identifies limitations related to dataset size, potential regional overlaps in labeling, and model optimization, providing a roadmap for future research. Recommendations for further improvement include the adoption of larger annotated corpora, integration of self-supervised learning techniques, and exploration of advanced neural architectures such as Transformers. Overall, this research establishes a strong baseline for future developments in Arabic dialect recognition within resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: アラビア語の方言認識は、アラビア語の言語的多様性と大きな注釈付きデータセットの不足、特に表現不足の方言のために、音声技術において重要な課題を呈している。 本研究では,従来の信号処理技術とディープラーニングアーキテクチャを融合したハイブリッドモデリング手法について検討し,低リソースシナリオにおけるこの問題に対処する。 1)MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)とCNN(Convolutional Neural Network)、(2)離散ウェーブレット変換(DWT)とRNN(Recurrent Neural Network)の2つのハイブリッドモデルを開発した。 モデルは、話者メタデータに基づいて方言ラベルが割り当てられた、共通音声アラビアデータセットの方言フィルタされたサブセットに基づいて訓練された。 実験の結果、MFCC+CNNアーキテクチャは91.2%の精度、強い精度、リコール、F1スコアで優れた性能を達成し、ウェーブレット+RNN構成を大幅に上回り、66.5%の精度を達成した。 これらの知見は、アラビア方言認識のための畳み込みモデルを用いたスペクトル特徴の活用、特に限定ラベル付きデータを用いた場合の有効性を浮き彫りにした。 この研究はまた、データセットのサイズ、ラベル付けにおける潜在的な地域的重複、モデル最適化に関する制限を特定し、将来の研究のロードマップを提供する。 さらなる改善のための勧告としては、より大きな注釈付きコーパスの採用、自己教師付き学習技術の統合、トランスフォーマーのような先進的なニューラルネットワークの探索などがある。 本研究は,資源制約環境下でのアラビア方言認識における今後の発展の強力な基盤となる。

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