I dagliga kommunikationer använder araber lokala dialekter som är svåra att identifiera automatiskt med konventionella klassificeringsmetoder. Den dialekt identifiering utmanande uppgiften blir mer komplicerat när man hanterar en under-resursed dialekter som tillhör ett samma län / region. I detta dokument börjar vi med att analysera statistiskt algeriska dialekter för att fånga deras särdrag relaterade till prosody information som extraheras på talnivå efter en grovkornig konsonant / vowel segmentering. Enligt dessa analysresultat föreslår vi en hierarkisk klassificeringsmetod för talad arabisk algerisk dialect-identifikation (HADID). Den drar fördel av det faktum att dialekter har en inneboende egenskap av naturligt strukturerad i hierarki. Inom HADID tillämpas en hierarkisk klassificering uppifrån och ned, där vi använder metoden Deep Neural Networks (DNNs) för att bygga en lokal klassificering för varje modernod i hierarkins dialektstruktur. Vårt ramverk implementeras och utvärderas på algeriska arabiska dialekter corpus. Medan hierarkins dialektstruktur härleds från historiska och språkliga kunskaper. Resultaten visar att den bästa klassificeringen inom HADID är DNN jämfört med Support Vector Machine. Dessutom ger vårt HADID, jämfört med ett baslinjesystem för platt klassificering, en förbättring av precisionen med 63,5%. Dessutom, övergripande resultat bevisar lämpligheten av vår prosody-baserade HADID för högtalare oberoende dialekt identifiering samtidigt som kräver mindre än 6s test uttalanden.
I samma sammanhang föreslår REF en hierarkisk klassificeringsmetod för talade arabiska algeriska DID, med hjälp av prosody.
Hierarchical Classification for Spoken Arabic Dialect Identification using Prosody: Case of Algerian Dialects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}