論文の概要: ADIMA: Abuse Detection In Multilingual Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07991v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 11:09:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 23:01:26.644494
• Title: ADIMA: Abuse Detection In Multilingual Audio
• Title（参考訳）: ADIMA:多言語音声における誤検出
• Authors: Vikram Gupta, Rini Sharon, Ramit Sawhney, Debdoot Mukherjee
• Abstract要約: 音声テキストにおける乱用コンテンツ検出は、音声認識(ASR)を実行し、自然言語処理の進歩を活用することで対処することができる。 ADIMAは,言語学的に多様であり,倫理的にも特徴的であり,注釈付きかつバランスの取れた多言語多義性検出音声データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.64185949388967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abusive content detection in spoken text can be addressed by performing Automatic Speech Recognition (ASR) and leveraging advancements in natural language processing. However, ASR models introduce latency and often perform sub-optimally for profane words as they are underrepresented in training corpora and not spoken clearly or completely. Exploration of this problem entirely in the audio domain has largely been limited by the lack of audio datasets. Building on these challenges, we propose ADIMA, a novel, linguistically diverse, ethically sourced, expert annotated and well-balanced multilingual profanity detection audio dataset comprising of 11,775 audio samples in 10 Indic languages spanning 65 hours and spoken by 6,446 unique users. Through quantitative experiments across monolingual and cross-lingual zero-shot settings, we take the first step in democratizing audio based content moderation in Indic languages and set forth our dataset to pave future work.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(asr)を行い、自然言語処理の進歩を活用することで、音声テキストにおける乱用コンテンツ検出に対処することができる。 しかし、ASRモデルはレイテンシを導入し、しばしば、訓練コーパスで表現され、明確にも完全にも話されていないため、不明瞭な単語に対してサブ最適に実行する。 音声領域におけるこの問題の探索は、オーディオデータセットの欠如によってほとんど制限されている。 そこで,本研究では,65時間にわたって話され,6,446人の独特なユーザによって話される10のindic言語における11,775の音声サンプルからなる,言語学的に多様で倫理的根拠を生かした音声データセットであるadimaを提案する。 モノリンガルおよびクロスリンガルのゼロショット設定に関する定量的実験を通じて、Indic言語における音声ベースのコンテンツモデレーションの民主化の第一歩を踏み出し、我々のデータセットを将来の作業に活用する。

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