title: Automatic language identification using deep neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Белоусов Юрий Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Belousov Urij Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047100
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25856
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена разработке алгоритма, предназначенного для определения языка, на котором произнесена речь, записанная в аудиодорожке. Задача распознавания языка сформулирована как задача классификации, где в качестве входных данных выступает аудио, а на выходе — категория принадлежности к языку. Для решения поставленной задачи реализованы различные нейросетевые архитектуры. На датасете Common Voice проведен вычислительный эксперимент с использованием разработанных алгоритмов. Результаты проведенного эксперимента подтвердили работоспособность предложенного подхода. Архитектура, состоящая из сверточных, рекуррентных  и полносвязных слоев демонстрирует способности выделять факторы, специфичные для конкрентого языка, и устойчива к переобучению.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper is dedicated to automatic language identification using deep neural networks. This task is formulated as the task of classification where input data is audio with speaking voice and the output is the detected language. A neural network algorithm was proposed for this problem. An experiment was conducted using this algorithm on Common Voice dataset. The results have shown that deep learning architectures can perform relatively well on this task. The combination of convolutional and recursive neural networks has demonstrated the best ability to distinguish language-specific features and it is robust to overfitting.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение;глубокое обучение;распознавание языка;автоматическое распознавание языка;машинное обучение в задачах классификации;машинное обучение в задачах с аудио
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning;deep learning;Multilingual  speech recognition;Language identification;Automatic  Language  Identification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic language identification using deep neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание языка из аудио с помощью глубоких нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: thesis_full.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25856/1/thesis_full.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,17 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Belousov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25856/2/reviewSV_Otzyv_Belousov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 827,39 kB