面向 2017 多流派广播挑战赛的 MIT-QCRI 阿拉伯语方言识别系统
计算与语言
2017-09-04 v1 机器学习
声音
摘要
为了成功标注开放域媒体广播中发现的阿拉伯语语音内容，必须能够处理多种多样的阿拉伯语方言。针对 2017 年多流派广播挑战赛 (MGB-3)，设有两项可能的任务：阿拉伯语语音识别和阿拉伯语方言识别 (ADI)。在本文中，我们描述了为 MGB-3 挑战赛创建 ADI 系统的工作，旨在区分四种主要阿拉伯语方言以及现代标准阿拉伯语。我们的研究侧重于方言变异性以及训练域与测试域之间的域不匹配问题。为了实现鲁棒的 ADI 系统，我们探索了孪生神经网络模型以学习阿拉伯语方言之间的相似性和差异性，以及利用 i-vector 后处理来适应域不匹配。最终的 MGB-3 提交系统使用了声学和语言学特征，其中最佳主系统在官方 10 小时测试集上达到了 75% 的准确率。
引用
@article{arxiv.1709.00387,
title = {MIT-QCRI Arabic Dialect Identification System for the 2017 Multi-Genre Broadcast Challenge},
author = {Suwon Shon and Ahmed Ali and James Glass},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.00387},
year = {2017}
}
备注
Submitted to the 2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU 2017)