A comparative study for speech summarization based on machine learning : a survey
Other Title(s)
دراسة مقارنة لتلخيص الكلام على أساس التعلم الآلي : دراسة استقصائية
Joint Authors
Yunus, Hibah Idris
Al-arheam, Yusra Faysal
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 16, Issue 2 (31 Dec. 2022), pp.89-96, 8 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract AR
إن الجانب الأكثر أهمية في التواصل البشري هو الكلام.
تستغرق وسائل الإعلام الطويلة مثل الكلام وقتا طويلا للقراءة و الفهم.
يتم حل هذه الصعوبة من خلال تقديم ملخص مختصر للكلام مع الحفاظ على الدلالات.
يمكن لتلخيص الكلام إما تحويل الكلام إلى نص باستخدام التعرف التلقائي على الكلام (ASR) ثم إنشاء الملخص ، أو يمكنه معالجة إشارة الكلام مباشرة و إنشاء الملخص.
تتناول هذه الدراسة الاستقصائية مجمو عة متنوعة من الدراسات الحديثة التي استخدمت خوارزميات التعلم الآلي و العميق لتلخيص الكلام.حيث تناقش أدبيات تلخيص الكلام مع الأخذ بنظر الاعتبار القيود الزمنية ، منهجية البحث ، مع عدم الاهتمام بقواعد بيانات معينة للبحث في الأدب.
نظرا لأن طرائق التعلم العميق الأحدث لم يتم تضمينها في الدراسات الاستقصائية السابقة ، فيعد هذا استطلاع جديد في هذا التخصص حيث تم استكشاف طرائق مختلفة مع مجموعات بيانات متنوعة لتلخيص الكلام و تقييمها باستخدام أساليب ذاتية أو موضوعية.
Abstract EN
The most important aspect of human communication is speech.
Lengthy media such as speech takes a long time to read and understand.
This difficulty is solved by providing a reduced summary with semantics.
Speech summarization can either convert speech to text using automated speech recognition (ASR) and then build the summary, or it can process the speech signal directly and generate the summary.
This survey will look at a various of recent studies that have used machine and deep learning algorithms to summarize speech.
it discusses the speech summarizing literatures in terms of time restrictions, research methodology, and lack of interest in particular databases for literature searches.
As newer deep learning approaches were not included in earlier surveys, this is a new survey in this discipline where different approaches with various datasets were explored for speech summarization and evaluated using subjective or objective methods.
American Psychological Association (APA)
Yunus, Hibah Idris& Al-arheam, Yusra Faysal. 2022. A comparative study for speech summarization based on machine learning : a survey. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 16, no. 2, pp.89-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493621
Modern Language Association (MLA)
Yunus, Hibah Idris& Al-arheam, Yusra Faysal. A comparative study for speech summarization based on machine learning : a survey. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 16, no. 2 (2022), pp.89-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493621
American Medical Association (AMA)
Yunus, Hibah Idris& Al-arheam, Yusra Faysal. A comparative study for speech summarization based on machine learning : a survey. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2022. Vol. 16, no. 2, pp.89-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493621
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 95-96
Record ID
BIM-1493621