論文の概要: GigaSpeech: An Evolving, Multi-domain ASR Corpus with 10,000 Hours of Transcribed Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06909v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 04:09:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-18 12:59:35.362846
• Title: GigaSpeech: An Evolving, Multi-domain ASR Corpus with 10,000 Hours of Transcribed Audio
• Title（参考訳）: gigaspeech: 1万時間の書き起こしオーディオを備えた進化するマルチドメインasrコーパス
• Abstract要約: GigaSpeechは英語の多分野音声認識コーパスで、教師あり訓練に適した高品質なラベル付きオーディオが1万時間ある。 約4万時間の音声が、まずオーディオブック、ポッドキャスト、YouTubeから収集され、読み書きと自発的な話し方の両方をカバーする。 システムトレーニングのために、GigaSpeechは10h, 250h, 1000h, 2500h, 10000hの5つのサブセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.20960848885575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces GigaSpeech, an evolving, multi-domain English speech recognition corpus with 10,000 hours of high quality labeled audio suitable for supervised training, and 40,000 hours of total audio suitable for semi-supervised and unsupervised training. Around 40,000 hours of transcribed audio is first collected from audiobooks, podcasts and YouTube, covering both read and spontaneous speaking styles, and a variety of topics, such as arts, science, sports, etc. A new forced alignment and segmentation pipeline is proposed to create sentence segments suitable for speech recognition training, and to filter out segments with low-quality transcription. For system training, GigaSpeech provides five subsets of different sizes, 10h, 250h, 1000h, 2500h, and 10000h. For our 10,000-hour XL training subset, we cap the word error rate at 4% during the filtering/validation stage, and for all our other smaller training subsets, we cap it at 0%. The DEV and TEST evaluation sets, on the other hand, are re-processed by professional human transcribers to ensure high transcription quality. Baseline systems are provided for popular speech recognition toolkits, namely Athena, ESPnet, Kaldi and Pika.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GigaSpeechについて紹介する。GigaSpeechは,教師あり訓練に適した高品質ラベル付き音声1万時間,半教師なし訓練に適した総音声4万時間を備えた,多分野英語音声認識コーパスである。 約4万時間に及ぶ録音された音声は、まずオーディオブック、ポッドキャスト、youtubeから収集され、読み書きと自発的な話し方、そして芸術、科学、スポーツなど様々なトピックをカバーしている。 音声認識訓練に適した文セグメントを作成し,低品質の書き起こしでセグメントをフィルタする新たな強制アライメントとセグメント化パイプラインを提案する。 システムトレーニングのために、GigaSpeechは10h, 250h, 1000h, 2500h, 10000hの5つのサブセットを提供する。 1万時間のxlトレーニングサブセットでは、フィルタリング/バリデーション段階で単語エラー率を4%に、他の小さなトレーニングサブセットでは0%にキャプチャしています。 一方、開発と評価セットとテスト評価セットは、高い転写品質を確保するために、プロのヒューマントランスクリバーによって再処理される。 一般的な音声認識ツールキット(athena、espnet、kaldi、pika)にはベースラインシステムが提供されている。

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