論文の概要: A Crowdsourced Open-Source Kazakh Speech Corpus and Initial Speech Recognition Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10334v2
• Date: Wed, 13 Jan 2021 09:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 23:00:32.562326
• Title: A Crowdsourced Open-Source Kazakh Speech Corpus and Initial Speech Recognition Baseline
• Title（参考訳）: クラウドソーシングによるカザフ語音声コーパスと初期音声認識ベースライン
• Authors: Yerbolat Khassanov, Saida Mussakhojayeva, Almas Mirzakhmetov, Alen Adiyev, Mukhamet Nurpeiissov and Huseyin Atakan Varol
• Abstract要約: カザフ語コーパス(KSC)は、様々な地域や年齢集団の参加者によって話される153,000以上の発声を含む約332時間の音声を含む。 KSCは、様々なカザフ語音声および言語処理アプリケーションを前進させるために開発された、最大の公開データベースである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.521450956414864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an open-source speech corpus for the Kazakh language. The Kazakh speech corpus (KSC) contains around 332 hours of transcribed audio comprising over 153,000 utterances spoken by participants from different regions and age groups, as well as both genders. It was carefully inspected by native Kazakh speakers to ensure high quality. The KSC is the largest publicly available database developed to advance various Kazakh speech and language processing applications. In this paper, we first describe the data collection and preprocessing procedures followed by a description of the database specifications. We also share our experience and challenges faced during the database construction, which might benefit other researchers planning to build a speech corpus for a low-resource language. To demonstrate the reliability of the database, we performed preliminary speech recognition experiments. The experimental results imply that the quality of audio and transcripts is promising (2.8% character error rate and 8.7% word error rate on the test set). To enable experiment reproducibility and ease the corpus usage, we also released an ESPnet recipe for our speech recognition models.
• Abstract（参考訳）: カザフ語のためのオープンソースの音声コーパスを提示する。 カザフ語コーパス(KSC)は、異なる地域や年齢集団の参加者によって話される153,000以上の発話を含む約332時間の書き起こされた音声を含む。 品質を確保するため、カザフ語話者によって慎重に検査された。 KSCは、様々なカザフ語音声および言語処理アプリケーションを前進させるために開発された、最大の公開データベースである。 本稿では,まずデータ収集と事前処理の手順を記述し,続いてデータベース仕様について述べる。 また、データベース構築中に直面した経験と課題を共有し、低リソース言語のための音声コーパスの構築を計画している他の研究者にとって有益かもしれない。 データベースの信頼性を示すために,予備的な音声認識実験を行った。 実験結果は、音声と書き起こしの品質が有望であることを示している(テストセットで2.8%の文字誤り率と8.7%の単語誤り率)。 実験再現性とコーパス使用の容易化を目的として,音声認識モデル用のESPnetレシピもリリースした。

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