Performance Evaluation of Indonesian Language Forced Alignment Using Montreal Forced Aligner
Notice bibliographique
Résumé
Manual segmentation is crucial for aligning words or phonemes between speech signals and their transcription. It is used in many applications, such as speech recognition, speaker diarization, and speech synthesis. However, because manual segmentation can be laborious and time-consuming, forced alignment algorithms are used to automate the process by aligning the speech audio to its corresponding text transcription at the phoneme or word level. To overcome this problem, one of the solutions is a forced alignment tool called Montreal Force Aligner. This tool has two requirements: a language acoustic model and a corresponding language dictionary. The challenges are determining a suitable recipe for training the model and achieving a good alignment with minimum error. In this study, training and evaluation are conducted for the Indonesian language using the Montreal Forced Aligner. A conversational corpus from a range of five to 30 speakers with various duration between one hour and two hours is used as an input to train the acoustic model. Then, the model is employed to align the conversational Indonesian corpus using the ASR-INDOCSC test set. Our findings include a recommendation training strategy for developing an Indonesian language acoustic model using the Montreal Forced Aligner tool, which measures the number of speakers and hours required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».