Abstrakt. Språkidentifieringssystem (LID) används för att klassificera det talade språket från ett givet ljudprov och är vanligtvis det första steget för många talade språkbehandlingsuppgifter, såsom automatiska taligenkänningssystem (ASR). Utan automatisk språkigenkänning kan taluttryck inte tolkas korrekt och grammatiska regler kan inte tillämpas, vilket får efterföljande taligenkänningssteg att misslyckas. Vi föreslår ett LID-system som löser problemet i bilddomänen, snarare än ljuddomänen. Vi använder en hybrid Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) som fungerar på spektrogram bilder av de medföljande ljud sippets. I omfattande experiment visar vi att vår modell är tillämplig på en rad bullriga scenarier och kan enkelt utvidgas till tidigare okända språk, samtidigt som dess klassificeringsnoggrannhet bibehålls. Vi släpper vår kod och ett storskaligt träningsset för LID-system till samhället.
Bartz m.fl. I REF föreslogs två olika hybrida konvolutionella recurrent neurala nätverk för språkidentifiering.
Language Identification Using Deep Convolutional Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}