Salvando il neo-aramaico: una lingua in pericolo

Le lingue sono come creature viventi; crescono, cambiano e, sfortunatamente, possono anche scomparire. Una di queste lingue in pericolo è il Neo-aramaico, parlato da un numero ristretto di persone, principalmente cristiani assiri e ebrei in Medio Oriente. Mentre questi parlanti affrontano lo spostamento a causa di conflitti e violenze, l'urgenza di documentare e preservare la loro lingua non è mai stata così alta. La sfida, però, sta nel fatto che documentare una lingua non è così semplice come registrare parole. Richiede una pianificazione attenta, una trascrizione qualificata e, soprattutto, gli strumenti giusti per il lavoro.

#L'importanza di documentare le lingue

La Documentazione linguistica riguarda tutto ciò che una lingua ha da offrire—la sua grammatica, le storie e il significato culturale—prima che scompaia del tutto. Una volta che una lingua muore, porta con sé un patrimonio di conoscenze e tradizioni. Il neo-aramaico, con la sua ricca storia, è un esempio lampante di una lingua che ha bisogno di essere salvata. Circa il 90% delle lingue parlate nel mondo è previsto che scompaia nel prossimo secolo. È come perdere quasi tutti i gusti nella tua gelateria preferita. L'obiettivo è mantenere il maggior numero possibile di gusti in giro!

#Il dilemma del Neo-aramaico

Il neo-aramaico è una delle lingue parlate più antiche e affronta una dura battaglia contro l'estinzione. I parlanti, principalmente dalle comunità assira e ebraica, hanno sofferto molto nell'ultimo secolo, con spostamenti forzati a causa di violenze e persecuzioni. Questa lingua è profondamente legata alla loro identità culturale. Perderla sarebbe come perdere un album di foto di famiglia in un incendio—una perdita straziante senza un modo per recuperare quei ricordi preziosi.

#Il collo di bottiglia della documentazione

Documentare una lingua sembra fantastico in teoria, ma può essere davvero un compito arduo. Il processo inizia con la registrazione della lingua parlata e la sua trascrizione, ma c'è un grosso problema noto come il "collo di bottiglia della trascrizione." In poche parole, trascrivere il parlato è lento, complicato e di solito fatto da esperti. Questo significa che anche se c'è un bisogno urgente di documentare una lingua, il processo può muoversi a passo di lumaca.

#Soluzioni high-tech in aiuto

Per affrontare il collo di bottiglia della trascrizione, è stato sviluppato un nuovo framework chiamato NoLoR. Questo framework utilizza la tecnologia di Riconoscimento Automatico del Parlato (ASR) per aiutare a velocizzare il processo di documentazione. Pensa all'ASR come a un assistente super-intelligente che ascolta e scrive per te—come uno scriba personale, senza penna e pergamena.

#Il framework NoLoR

NoLoR ha quattro passaggi principali:

1. Definire un'ortografia fonemica: Questo termine elegante significa creare un sistema scritto per catturare i suoni della lingua. È come inventare un nuovo alfabeto che corrisponde al modo in cui le persone parlano realmente.

2. Costruire un dataset iniziale: Dopo aver raccolto campioni di parlato, come interviste e racconti popolari, i ricercatori assemblano un dataset che serve da base per addestrare il modello ASR.

3. Addestrare un modello ASR: Con il dataset iniziale a disposizione, il modello ASR impara a trascrivere la lingua riconoscendo i modelli nei suoni.

4. Espandere il dataset: Man mano che vengono raccolti più campioni di parlato, il modello ASR migliora, creando un ciclo continuo di documentazione e apprendimento.

Questo processo assicura che, mentre raccogli più dati linguistici, il modello ASR diventi più preciso ed efficiente nella trascrizione, rendendo l'intero processo molto più veloce.

#Raccolta di campioni di parlato

Per iniziare, i ricercatori raccolgono campioni audio di persone che parlano neo-aramaico. Questo può includere tutto, dalle storie sulla storia del villaggio ad aneddoti divertenti tramandati attraverso le generazioni. Raccogliere una miscela diversificata di argomenti è fondamentale, poiché offre al modello ASR il contesto ricco di cui ha bisogno per apprendere efficacemente.

#Affinamento del modello ASR

Dopo aver costruito un dataset iniziale, è il momento di mettere al lavoro il modello ASR. Il modello viene addestrato sui dati raccolti dalla comunità, imparando a riconoscere i suoni e i modelli unici del neo-aramaico. Mentre impara, il modello diventa sempre più bravo a trascrivere le registrazioni future, quasi come un bambino che impara a parlare ascoltando i genitori.

#Applicazioni reali

L'efficacia di NoLoR non è solo teoria—è stata testata in situazioni reali. I ricercatori sono andati in villaggi armenei dove risiedono comunità assire, raccogliendo voci e storie. Un momento particolarmente toccante ha coinvolto una nonna che condivideva le sue esperienze strazianti riguardo con le quali era stata scoraggiata a parlare la sua lingua con i suoi figli dopo che si erano sposati al di fuori della comunità. Grazie a questi sforzi, la sua voce sarà preservata.

#Prestazioni del modello ASR

In termini di prestazioni, il modello ASR si è rivelato un potente alleato nel velocizzare il processo di documentazione. I ricercatori hanno notato miglioramenti significativi nella velocità di trascrizione quando utilizzavano il modello, permettendo loro di trascrivere interviste lunghe e narrazioni molto più velocemente di quanto potessero fare a mano. Anche con alcuni ostacoli—come sentire male certe parole—nel complesso, l'ASR è stato un cambiamento radicale.

#Sforzi di crowdsourcing

Per espandere ulteriormente la documentazione del neo-aramaico, il team ha lanciato una piattaforma di crowdsourcing chiamata AssyrianVoices. Questa applicazione online invita i parlanti di neo-aramaico da tutto il mondo a contribuire con i propri campioni di parlato. Facendo questo, possono essere incluse più voci, arricchendo il dataset e garantendo che la lingua ottenga la rappresentazione diversificata che merita.

#La strada da percorrere

Ci sono ancora molte sfide davanti, ma i progressi continuano. I futuri miglioramenti si concentreranno sullo sviluppo di modelli migliori per segmentare automaticamente lunghi campioni audio. Questo aiuterebbe i ricercatori a iniziare a trascrivere più velocemente. Il sogno è avere un modello ASR autosufficiente che possa continuare a imparare e migliorare senza la necessità di ingegneri coinvolti continuamente.

#Conclusione

La lingua è una parte essenziale di chi siamo e la lotta per salvare lingue in pericolo come il neo-aramaico è cruciale. Attraverso framework innovativi come NoLoR e gli sforzi instancabili di individui dedicati, c'è speranza per la preservazione di queste lingue. È una corsa contro il tempo, ma ogni passo fatto ci avvicina a garantire che le parole, le storie e le culture legate a queste lingue non siano perse per sempre.

In sintesi, la documentazione e la preservazione delle lingue dovrebbero preoccuparci tutti. Dopotutto, chi non sentirebbe la mancanza di un po' dei propri gusti preferiti se venissero persi per sempre? Lavorando insieme e utilizzando la tecnologia in modo saggio, forse possiamo salvare qualche lingua in più dall'estinzione. Dopotutto, non sarebbe un peccato se il tuo gusto di gelato preferito venisse ritirato per sempre?