論文の概要: Towards End-to-End Training of Automatic Speech Recognition for Nigerian Pidgin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11123v2
- Date: Mon, 26 May 2025 03:45:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 15:04:26.349923
- Title: Towards End-to-End Training of Automatic Speech Recognition for Nigerian Pidgin
- Title（参考訳）: ナイジェリアピジンの自動音声認識の終末学習に向けて
- Authors: Amina Mardiyyah Rufai, Afolabi Abeeb, Esther Oduntan, Tayo Arulogun, Oluwabukola Adegboro, Daniel Ajisafe,
- Abstract要約: 本稿ではナイジェリアのピジン英語向けにカスタマイズされたエンドツーエンド音声認識システムの開発に焦点をあてる。
我々は,新しいデータセットを用いて,事前訓練された最先端アーキテクチャについて検討・評価を行った。
このアーキテクチャをデータセットで表現されたニュアンスに適応することにより、エラーを59.84%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.099532646524593
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The prevalence of automatic speech recognition (ASR) systems in spoken language applications has increased significantly in recent years. Notably, many African languages lack sufficient linguistic resources to support the robustness of these systems. This paper focuses on the development of an end-to-end speech recognition system customized for Nigerian Pidgin English. We investigated and evaluated different pretrained state-of-the-art architectures on a new dataset. Our empirical results demonstrate a notable performance of the variant Wav2Vec2 XLSR-53 on our dataset, achieving a word error rate (WER) of 29.6% on the test set, surpassing other architectures such as NEMO QUARTZNET and Wav2Vec2.0 BASE-100H in quantitative assessments. Additionally, we demonstrate that pretrained state-of-the-art architectures do not work well out-of-the-box. We performed zero-shot evaluation using XLSR-English as the baseline, chosen for its similarity to Nigerian Pidgin. This yielded a higher WER of 73.7%. By adapting this architecture to nuances represented in our dataset, we reduce error by 59.84%. Our dataset comprises 4,288 recorded utterances from 10 native speakers, partitioned into training, validation, and test sets. This study underscores the potential for improving ASR systems for under-resourced languages like Nigerian Pidgin English, contributing to greater inclusion in speech technology applications. We publicly release our unique parallel dataset (speech-to-text) on Nigerian Pidgin, as well as the model weights on Hugging Face. Our code would be made available to foster future research from the community.
- Abstract（参考訳）: 近年,音声言語アプリケーションにおける自動音声認識(ASR)システムの普及が著しく進んでいる。
特に、多くのアフリカの言語は、これらのシステムの堅牢性を支える十分な言語資源を欠いている。
本稿ではナイジェリアのピジン英語向けにカスタマイズされたエンドツーエンド音声認識システムの開発に焦点をあてる。
我々は,新しいデータセットを用いて,事前訓練された最先端アーキテクチャについて検討・評価を行った。
実験の結果,データセット上でのWAv2Vec2 XLSR-53の顕著な性能を示すとともに,テストセット上でのワードエラー率(WER)が29.6%に達し,NEMO QUARTZNET や Wav2Vec2.0 BASE-100H といった他のアーキテクチャを上回り,定量的評価を行った。
さらに、事前訓練された最先端アーキテクチャは、すぐにはうまく動作しないことを示した。
XLSR- English をベースラインとしてゼロショット評価を行い,ナイジェリアのピジンと類似性から選択した。
これによりWERは73.7%上昇した。
このアーキテクチャをデータセットで表現されたニュアンスに適応することにより、エラーを59.84%削減する。
データセットは10人のネイティブスピーカーから4,288の発話を録音し、トレーニング、検証、テストセットに分割した。
本研究は,ナイジェリア語ピジン英語などのアンダーリソース言語におけるASRシステムの改善の可能性を明らかにし,音声技術応用へのさらなる関与に寄与する。
私たちはナイジェリアのピジンで独自の並列データセット(speech-to-text)を公開し、Hugging Faceのモデルの重みを公開しています。
私たちのコードは、コミュニティから将来の研究を促進するために利用できます。
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