論文の概要: BEA-Base: A Benchmark for ASR of Spontaneous Hungarian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00601v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 17:45:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 13:51:06.211801
• Title: BEA-Base: A Benchmark for ASR of Spontaneous Hungarian
• Title（参考訳）: BEA-Base: 自発ハンガリーのASRベンチマーク
• Authors: P. Mihajlik, A. Balog, T. E. Gr\'aczi, A. Koh\'ari, B. Tarj\'an and K. M\'ady
• Abstract要約: BEA音声ハンガリー語データベースのサブセットであるBEA-Baseについて紹介する。 主に会話型AIアプリケーションを対象とした自動音声認識の評価に特化して構築されている。 ハンガリー語音声認識システムの訓練と評価にBEA-Baseを用いることの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hungarian is spoken by 15 million people, still, easily accessible Automatic Speech Recognition (ASR) benchmark datasets - especially for spontaneous speech - have been practically unavailable. In this paper, we introduce BEA-Base, a subset of the BEA spoken Hungarian database comprising mostly spontaneous speech of 140 speakers. It is built specifically to assess ASR, primarily for conversational AI applications. After defining the speech recognition subsets and task, several baselines - including classic HMM-DNN hybrid and end-to-end approaches augmented by cross-language transfer learning - are developed using open-source toolkits. The best results obtained are based on multilingual self-supervised pretraining, achieving a 45% recognition error rate reduction as compared to the classical approach - without the application of an external language model or additional supervised data. The results show the feasibility of using BEA-Base for training and evaluation of Hungarian speech recognition systems.
• Abstract（参考訳）: ハンガリー語は1500万人によって話されていますが、asr(asr)ベンチマークデータセット(特に自発的な音声)は事実上利用できませんでした。 本稿では,主に140人の話者の自発的な発話を含むBEA音声ハンガリー語データベースのサブセットであるBEA-Baseを紹介する。 ASR(主に会話型AIアプリケーション)を評価するために開発された。 音声認識サブセットとタスクを定義した後、オープンソースのツールキットを用いて、古典的HMM-DNNハイブリッドやエンドツーエンドのアプローチを含むいくつかのベースラインを開発する。 得られた最良の結果は、外部言語モデルや追加の教師付きデータを適用することなく、従来の手法と比較して45%の認識誤差率の削減を達成する多言語自己教師付き事前学習に基づいている。 その結果,beaベースを用いたハンガリー音声認識システムの学習と評価が可能となった。

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