Elmahdy / Minker / Gruhn | Novel Techniques for Dialectal Arabic Speech Recognition | Buch | 978-1-4614-1905-1 | sack.de

Buch, Englisch, 110 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 371 g

Elmahdy / Minker / Gruhn

Novel Techniques for Dialectal Arabic Speech Recognition


2012
ISBN: 978-1-4614-1905-1
Verlag: Springer

Buch, Englisch, 110 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 371 g

ISBN: 978-1-4614-1905-1
Verlag: Springer


Novel Techniques for Dialectal Arabic Speech describes approaches to improve automatic speech recognition for dialectal Arabic. Since speech resources for dialectal Arabic speech recognition are very sparse, the authors describe how existing Modern Standard Arabic (MSA) speech data can be applied to dialectal Arabic speech recognition, while assuming that MSA is always a second language for all Arabic speakers.

In this book, Egyptian Colloquial Arabic (ECA) has been chosen as a typical Arabic dialect. ECA is the first ranked Arabic dialect in terms of number of speakers, and a high quality ECA speech corpus with accurate phonetic transcription has been collected. MSA acoustic models were trained using news broadcast speech. In order to cross-lingually use MSA in dialectal Arabic speech recognition, the authors have normalized the phoneme sets for MSA and ECA. After this normalization, they have applied state-of-the-art acoustic model adaptation techniques like Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR) and Maximum A-Posteriori (MAP) to adapt existing phonemic MSA acoustic models with a small amount of dialectal ECA speech data. Speech recognition results indicate a significant increase in recognition accuracy compared to a baseline model trained with only ECA data.

Elmahdy / Minker / Gruhn Novel Techniques for Dialectal Arabic Speech Recognition jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Fundamentals.- Speech Corpora.- Phonemic Acoustic Modeling.- Graphemic Acoustic Modeling.- Phonetic Transcription Using the Arabic Chat Alphabet.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.