Automatic Language Identification from Spectorgam Images

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465996
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.