Automatic Language Identification from Spectorgam Images

2021

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465996
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The main idea of the work is to apply CNN and LSTM algorithms on the preprocessed audio data converted to spectrograms. In the experiment 7 languages are used English, Kazakh, French, German, Italian, Russian and Spanish to test that algorithm which show over 99% training accuracy and the maximum of 94.28% accuracy on the test set. In the end there is a discussion of the 100% of classification of the Kazakh language and the possible influences of dataset on the result.