Automatic dialect identification of spoken Arabic speech using deep neural networks
المؤلفون المشاركون
Husayn, Widad
Badr, Najwa L.
Muhammad, Muna Abd al-Azim
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2022)، ص ص. 25-34، 10ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Dialect identification is considered a subtask of the language identification problem and it is thought to be a more complex case due to the linguistic similarity between different dialects of the same language.
in this paper, a novel approach is introduced for identifying three of the most used Arabic dialects : Egyptian, Levantine, and gulf dialects.
in this study, four experiments were conducted using different classification approaches that vary from simple classifiers such as Gaussian naïve Bayes and support vector machines to more complex classifiers using deep neural networks (DNN).
a features vector of 13 Mel cepstral coefficients (MFCCs) of the audio signals was used to train the classifiers using a multi-dialect parallel corpus.
the experimental results showed that the proposed convolutional neural networks-based classifier has outperformed other classifiers in all three dialects.
it has achieved an average improvement of 0.16, 0.19, and 0.19 in the Egyptian dialect, and of 0.07, 0.13, and 0.1 in the Gulf dialect, and of 0.52, 0.35, and 0.49 in the Levantine dialect for the precision, recall and f1-score metrics respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muhammad, Muna Abd al-Azim& Husayn, Widad& Badr, Najwa L.. 2022. Automatic dialect identification of spoken Arabic speech using deep neural networks. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 4, pp.25-34.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1444912
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muhammad, Muna Abd al-Azim…[et al.]. Automatic dialect identification of spoken Arabic speech using deep neural networks. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 4 (Dec. 2022), pp.25-34.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1444912
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muhammad, Muna Abd al-Azim& Husayn, Widad& Badr, Najwa L.. Automatic dialect identification of spoken Arabic speech using deep neural networks. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 4, pp.25-34.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1444912
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 33-34
رقم السجل
BIM-1444912
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر