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A. Varona, Mikel Peñagaricano Badiola, Luis Javier Rodríguez Fuentes, M. Díez, Germán Bordel García
En este trabajo se presentan resultados de verificación sobre las cuatro lenguas oficiales españolas: castellano, catalán, euskera y gallego. Se analizan los resultados obtenidos en tests cerrados y abiertos (estos últimos incluyendo segmentos en francés, portugués, alemán o inglés) y considerando segmentos de voz de 30 segundos. Se realiza también un estudio detallado del rendimiento del sistema por cada lengua objetivo. Se usa la base de datos KALAKA creada especialmente para la Evaluación Albayzín 2008 de sistemas de verificación de la lengua. El sistema de verificación principal resulta de la fusión de un sistema acústico y 6 subsistemas fonotácticos. El sistema acústico toma información de las características espectrales de la señal de audio, mientras que los sistemas fonotácticos utilizan secuencias de fonemas producidas por varios decodificadores acústicos. En este trabajo se alcanza una tasa EER= 3,58 % y un coste CLLR = 0.30 en test cerrado, lo que implica una mejora relativa del 24,5 % con respecto a los mejores resultados obtenidos en la evaluación Albayzin 2008 VL.
This paper presents language recognition results obtained for the four official Spanish languages: Spanish, Catalan, Basque and Galician. Results were obtained in closed and open tests (these latter including segments in French, Portuguese, German or English) on a subset of 30 second segments. A detailed study per target language is also included. Experiments were carried out on the KALAKA database, especially recorded for The Albayzin 2008 Language Recognition Evaluation. The main verification system resulted from the fusion of an acoustic system and 6 phonotactic subsystems. To model the target language, the acoustic subsystem takes information from the spectral characteristics of the audio signal, whereas phonotactic subsystems use sequences of phones produced by several acoustic-phonetic decoders. The best fused system attained a 3,58 % EER and CLLR = 0.30 in closed tests, which means 24,5 % improvement with regard to the best result obtained in the Albayzin 2008 LRE.
