論文の概要: The People's Speech: A Large-Scale Diverse English Speech Recognition Dataset for Commercial Usage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09344v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 19:14:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-19 14:00:24.685123
• Title: The People's Speech: A Large-Scale Diverse English Speech Recognition Dataset for Commercial Usage
• Title（参考訳）: the people's speech: a large-scale diverse english speech recognition dataset for commercial use
• Authors: Daniel Galvez, Greg Diamos, Juan Ciro, Juan Felipe Cer\'on, Keith Achorn, Anjali Gopi, David Kanter, Maximilian Lam, Mark Mazumder, Vijay Janapa Reddi
• Abstract要約: このデータセットでトレーニングされたモデルは、Librispeechのテストクリーンテストセット上で9.98%のワードエラー率を達成する。 本稿では,大規模機械学習コーパスの作成に伴う法的・倫理的問題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5213617014998604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The People's Speech is a free-to-download 30,000-hour and growing supervised conversational English speech recognition dataset licensed for academic and commercial usage under CC-BY-SA (with a CC-BY subset). The data is collected via searching the Internet for appropriately licensed audio data with existing transcriptions. We describe our data collection methodology and release our data collection system under the Apache 2.0 license. We show that a model trained on this dataset achieves a 9.98% word error rate on Librispeech's test-clean test set.Finally, we discuss the legal and ethical issues surrounding the creation of a sizable machine learning corpora and plans for continued maintenance of the project under MLCommons's sponsorship.
• Abstract（参考訳）: People's Speechは、CC-BY-SA(CC-BYサブセット)の下での学術的および商業的使用のためにライセンスされた、3万時間の無料ダウンロードと教師付き会話型英語音声認識データセットである。 データはインターネットを介して収集され、既存の書き起こしで適切なライセンスされたオーディオデータを取得する。 当社のデータ収集方法論を説明し,apache 2.0ライセンスの下でデータ収集システムをリリースする。 このデータセットでトレーニングされたモデルは、librispeechのテストクリーンテストセット上で9.98%の単語誤り率を達成していることを示し、最後に、大規模な機械学習コーパスの作成に関する法的および倫理的問題と、mlcommonsのスポンサーの下でプロジェクトの継続的なメンテナンス計画について論じる。

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