I den här artikeln undersöker vi olika metoder för dialektidentifiering i arabiska sändningstal. Dessa metoder är baserade på fonetiska och lexiska funktioner som erhållits från ett taligenkänningssystem, och flaskhals funktioner med hjälp av i-vector ramverket. Vi studerade både generativa och diskriminerande klassificeringar, och vi kombinerade dessa funktioner med hjälp av en multi-class Support Vector Machine (SVM). Vi validerade våra resultat på en identifikationsuppgift på arabiska/engelska, med en noggrannhet på 100%. Vi utvärderade också dessa funktioner i en binär klassificerare för att diskriminera mellan Modern Standard Arabiska (MSA) och Dialectal Arabiska, med en noggrannhet på 100%. Vi rapporterade vidare resultat med hjälp av de föreslagna metoderna för att diskriminera mellan de fem mest använda dialekterna i arabiska: Egypten, Gulf, Levantine, Nordafrika och MSA, med en noggrannhet på 59,2 %. Vi diskuterar dialektidentifieringsfel i samband med dialektkodsväxling mellan Dialectal Arabic och MSA, och jämför felmönstret mellan manuellt märkta data, och utdata från vår classifier. Alla data som används i våra experiment har släppts till allmänheten som en språkidentifikations corpus.
REF kombinerade akustiska funktioner med lexikala funktioner som erhållits från ett taligenkänningssystem som ger till en klassificering starkare än klassificerare som använder enbart akustiska eller lexikala funktioner.
Automatic Dialect Detection in Arabic Broadcast Speech
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}