論文の概要: Leveraging Zipformer Model for Effective Language Identification in Code-Switched Child-Directed Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09430v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 02:10:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.728194
• Title: Leveraging Zipformer Model for Effective Language Identification in Code-Switched Child-Directed Speech
• Title（参考訳）: コードスイッチ型子供向け音声における効果的な言語識別のためのジップフォーマモデルの活用
• Authors: Lavanya Shankar, Leibny Paola Garcia Perera,
• Abstract要約: 我々はZipformerを用いて、マンダリンと英語の2つの不均衡言語を含む音声のニュアンスを発話で処理する。 提案手法は,不均衡データを効果的に処理し,言語識別基準よりも15.47%向上したバランス精度(BAC)が81.89%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code-switching and language identification in child-directed scenarios present significant challenges, particularly in bilingual environments. This paper addresses this challenge by using Zipformer to handle the nuances of speech, which contains two imbalanced languages, Mandarin and English, in an utterance. This work demonstrates that the internal layers of the Zipformer effectively encode the language characteristics, which can be leveraged in language identification. We present the selection methodology of the inner layers to extract the embeddings and make a comparison with different back-ends. Our analysis shows that Zipformer is robust across these backends. Our approach effectively handles imbalanced data, achieving a Balanced Accuracy (BAC) of 81.89%, a 15.47% improvement over the language identification baseline. These findings highlight the potential of the transformer encoder architecture model in real scenarios.
• Abstract（参考訳）: 子供向けシナリオにおけるコードスイッチングと言語識別は、特にバイリンガル環境において重要な課題を示す。 本稿では,音声のニュアンスを扱うためにZipformerを用いることで,この課題に対処する。 この研究は、Zipformerの内部層が言語の特徴を効果的に符号化し、言語識別に活用できることを実証している。 埋め込みを抽出し,異なるバックエンドとの比較を行うため,内部層の選択手法を提案する。 我々の分析によるとZipformerはこれらのバックエンドで堅牢である。 提案手法は,不均衡データを効果的に処理し,言語識別基準よりも15.47%向上したバランス精度(BAC)が81.89%に達する。 これらの結果は、実際のシナリオにおけるトランスフォーマーエンコーダアーキテクチャモデルの可能性を強調している。

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