抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,音声放送コンテンツにおける音声言語分類の調査に焦点を当てた。この手法は,半自動索引付け/文書化が展開され,提案した言語検出前処理により促進される,現代メディア/監視組織に遭遇する,実語シナリオを反映する。特定の無線ストリームの多言語オーディオ記録を,一般的言語認識モデルに対してこのステップを追求することなく,適応分類実験に用いる小さなデータセットに形成した。特に,階層的識別スキームを,音声言語を分類する前に音声信号を分離するために追跡した。この仮説の妥当性をテストするために,様々な窓構成において,監督および教師なし機械学習を利用した。達成された認識スコア(部分的および全体的)の解析に加えて,新しいオーディオ記録の半自動アノテーションのために,後期統合モデルを提案した。したがって,Generic Audio言語分類リポジトリを徐々に定式化することを目的として,データ増強機構を提供した。このデータベースは,自己索引メタデータ機構の他に,深い学習のような最先端の技法を通して,将来における一般的な言語分類モデルを容易にすることができるプログラム適応収集を構成する。この手法は,プロジェクトの研究開始と合致し,それは,全体結果を配送する目的で,より大きなデータセットおよび/または既に事前訓練されたモデルを有する第2段階で適用可能な指標を追求する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】