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 föreslår samma metod för att identifiera de fyra ovannämnda arabiska dialekterna och MSA och rapporterar 59,2 % noggrannhet.
Automatic Dialect Detection in Arabic Broadcast Speech
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}