Enhanced Dialectal Speech Recognition in Punjabi Using Pitch-Based Acoustic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Automatic Speech Recognition (ASR) systems usually have difficulty accurately transcribing dialectal variations, resulting in subpar performance in areas where dialectal variants are common.The pitch-based Dialect ASR method we described in this paper aims to improve voice recognition for dialectal differences of Punjabi language.We use the pitch information that was taken out of the voice signal as a feature to enhance the dialectal nuance recognition.The suggested system includes a cutting-edge pitch-based feature extraction module that records minute differences in pitch patterns linked to various dialects.This module gives the ASR system the ability to distinguish between phonetic units more effectively and faithfully depict the distinguishing features of dialectal speech.To develop reliable representations from the pitch-based data, we also use deep learning approaches, speaker adaptive training, and vocal-tract length normalization (VTLN).The experimental results show the significant reduction in the WER of 6.63% and 4.98% for Malwa and Majha dialects.Language learning applications could benefit from the developed Punjabi dialectal speech recognition system by offering learners exposure to various dialects and accents.This can help learners develop a well-rounded understanding of the language and better adapt to different regional variations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
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 ».