Spoken language identification: An overview of past and present research trends
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Analysis of speech signals for automatic estimation of the language spoken. • Automatic speech recognition, speaker verification, and language identification are compared. • What distinguishes different spoken languages is discussed. • Utility of methods is noted in terms of performance, using accuracy, complexity, and cost as measures. • Approaches include: phonotactics, use of intonation, mel-frequency cepstral coefficients, neural networks. • Major components of neural systems (CNN, RNN, Transformer) are discussed. Identification of the language used in spoken utterances is useful for multiple applications, e.g., assist in directing or automating telephone calls, or selecting which language-specific speech recognizer to use. This paper reviews modern methods of automatic language identification. It examines what information in speech helps to distinguish among languages, and extends these ideas to dialect estimation as well. As approaches to recognize languages often share much in common with both automatic speech recognition and speaker verification, these three processes are compared. Many methods are drawn from pattern recognition research in other areas, such as image and text recognition. This paper notes how speech is different from most other signals to recognize, and how language identification differs from other speech applications. While it is mainly addressed to readers who are not experts in speech processing (as detailed algorithms, readily found in the cited literature, are omitted here), the presentation covers a wide discussion useful to experts too.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle