MPSA-DenseNet：英語アクセント分類のための新しい深層学習モデル

この論文では、英語のアクセント分類のための三つの革新的な深層学習モデルを提案します：マルチタスクピラミッドスプリットアテンション-密に畳み込まれたネットワーク（MPSA-DenseNet）、ピラミッドスプリットアテンション-密に畳み込まれたネットワーク（PSA-DenseNet）、およびマルチタスク-密に畳み込まれたネットワーク（Multi-DenseNet）で、これらはマルチタスク学習および/またはPSAモジュールアテンションメカニズムをDenseNetと組み合わせています。これらのモデルを、ネイティブの英語話者地域（イギリス、アメリカ合衆国）および非ネイティブ英語話者地域（香港、ドイツ、インド）から収集したデータに適用しました。我々の実験結果は、分類精度の大幅な改善を示しており、特にMPSA-DenseNetは、以前のアクセント識別に使用された他のモデル、すなわち密に畳み込まれたネットワーク（DenseNet）や効率的ピラミッドスクイーズアテンション（EPSA）を上回ります。我々の発見は、MPSA-DenseNetが英語のアクセントを正確に識別するための非常に有望なモデルであることを示しています。