Detta dokument beskriver Arabiska Multi-Genre Broadcast (MGB-2) Challenge för SLT-2016. Till skillnad från förra årets engelska MGB Challenge, som fokuserade på erkännande av olika TV-genrer, har utmaningen i år en betoning på att hantera mångfalden i dialekt i arabiska tal. Ljuddata kommer från 19 olika program från den arabiska TV-kanalen Aljazeera mellan mars 2005 och december 2015. Programmen delas upp i tre grupper: samtal, intervjuer och rapporter. Totalt 1 200 timmar har släppts med lätt övervakade transkriptioner för akustisk modellering. För språkmodellering gjorde vi över 110M ord tillgängliga från Aljazeera arabiska hemsida Aljazeera.net för en 10-årig varaktighet 2000-2011. Två lexikon har tillhandahållits, en fonembaserad och en grapheme baserad. Slutligen föreslogs två uppgifter för årets utmaning: standardutskrift av tal och ordanpassning. I detta dokument beskrivs uppgiftsdata och utvärderingsprocess som används i MGB-utmaningen och sammanfattas de resultat som uppnåtts.
En Arabisk Multi-Genre Broadcast (MGB-2) Utmaning för Spoken Language Technology 2016 har presenterats REF.
The MGB-2 challenge: Arabic multi-dialect broadcast media recognition
{'venue': '2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'journal': '2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}