Abstract-translation har blivit mycket viktigt i vår generation eftersom människor med helt olika kulturer och språk nätverkas tillsammans via Internet. Nuförtiden kan man enkelt kommunicera med vem som helst i världen med Google Translate och/eller andra översättningsprogram. Människor kan redan nu känna igen språk som de tidigare har utsatts för. Även om de kanske inte kan översätta, kan de ha en god uppfattning om vad det talade språket är. Denna uppsats visar hur olika Neural Network modeller kan tränas för att känna igen olika språk som franska, engelska, spanska och tyska. För träning datauppsättning röstprover valdes från Shtooka, VoxForge, och Youtube. I testsyfte användes inte bara data från dessa webbplatser, utan även personliga inspelade röster. I slutet, denna forskning ger noggrannhet och förtroende nivå av flera Neural Network arkitekturer, Support Vector Machine och dolda Markov modell, med dolda Markov modell ger de bästa resultaten når nästan 70 procent noggrannhet för alla språk.
Gazeau m.fl. REF visade i sin forskning hur Neural Networks, Support Vector Machine och Hidden Markov Model (HMM) kan användas för att identifiera franska, engelska, spanska och tyska.
Automatic Spoken Language Recognition with Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}