論文の概要: AlloVera: A Multilingual Allophone Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08031v1
• Date: Fri, 17 Apr 2020 02:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 13:06:24.496230
• Title: AlloVera: A Multilingual Allophone Database
• Title（参考訳）: AlloVera: マルチリンガルな音声データベース
• Authors: David R. Mortensen, Xinjian Li, Patrick Littell, Alexis Michaud, Shruti Rijhwani, Antonios Anastasopoulos, Alan W. Black, Florian Metze, Graham Neubig
• Abstract要約: AlloVeraは、218のアロフォンから14言語のための音素へのマッピングを提供する。 我々は、AlloVeraで構築された「ユニバーサル」アロフォンモデルであるAllosaurusが、音声書き起こしタスクにおいて「ユニバーサル」音声モデルと言語特化モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.3686036294502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new resource, AlloVera, which provides mappings from 218 allophones to phonemes for 14 languages. Phonemes are contrastive phonological units, and allophones are their various concrete realizations, which are predictable from phonological context. While phonemic representations are language specific, phonetic representations (stated in terms of (allo)phones) are much closer to a universal (language-independent) transcription. AlloVera allows the training of speech recognition models that output phonetic transcriptions in the International Phonetic Alphabet (IPA), regardless of the input language. We show that a "universal" allophone model, Allosaurus, built with AlloVera, outperforms "universal" phonemic models and language-specific models on a speech-transcription task. We explore the implications of this technology (and related technologies) for the documentation of endangered and minority languages. We further explore other applications for which AlloVera will be suitable as it grows, including phonological typology.
• Abstract（参考訳）: 218のアロフォンから14言語のための音素へのマッピングを提供するAlloVeraという新しいリソースを導入する。 音素は対照的な音韻単位であり、アロフォンは音韻学的文脈から予測可能な様々な具体的実現である。 音素表現は言語固有のものであるが、音素表現(allo)は普遍的な(言語に依存しない)転写に近い。 AlloVeraは、入力言語に関係なく、国際音声アルファベット(IPA)で音声の書き起こしを出力する音声認識モデルのトレーニングを可能にする。 allovera を組み込んだ "universal" allophone モデルである allosaurus が,音声認識タスクにおいて "universal" 音素モデルおよび言語固有モデルよりも優れていることを示す。 我々は、この技術(および関連する技術)が、絶滅危惧言語および少数言語のドキュメントに与える影響を探求する。 さらに、音韻学の類型学など、AlloVeraが成長するのに適した他のアプリケーションについても検討する。

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