論文の概要: Is Word Error Rate a good evaluation metric for Speech Recognition in Indic Languages?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16601v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 18:32:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-02 12:07:21.777734
• Title: Is Word Error Rate a good evaluation metric for Speech Recognition in Indic Languages?
• Title（参考訳）: 単語誤り率(word error rate)は、indic言語における音声認識の優れた評価指標か?
• Authors: Priyanshi Shah, Harveen Singh Chadha, Anirudh Gupta, Ankur Dhuriya, Neeraj Chhimwal, Rishabh Gaur, Vivek Raghavan
• Abstract要約: 自動音声認識(ASR)における誤り率計算のための新しい手法を提案する。 この新しいメートル法は、半分の文字を持ち、同じ文字を異なる形式で書くことができる言語のためのものである。 私たちは、インディ・コンテクストの主要な言語の一つであるヒンディー語で方法論を実装しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new method for the calculation of error rates in Automatic Speech Recognition (ASR). This new metric is for languages that contain half characters and where the same character can be written in different forms. We implement our methodology in Hindi which is one of the main languages from Indic context and we think this approach is scalable to other similar languages containing a large character set. We call our metrics Alternate Word Error Rate (AWER) and Alternate Character Error Rate (ACER). We train our ASR models using wav2vec 2.0\cite{baevski2020wav2vec} for Indic languages. Additionally we use language models to improve our model performance. Our results show a significant improvement in analyzing the error rates at word and character level and the interpretability of the ASR system is improved upto $3$\% in AWER and $7$\% in ACER for Hindi. Our experiments suggest that in languages which have complex pronunciation, there are multiple ways of writing words without changing their meaning. In such cases AWER and ACER will be more useful rather than WER and CER as metrics. Furthermore, we open source a new benchmarking dataset of 21 hours for Hindi with the new metric scripts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動音声認識(ASR)における誤り率の計算法を提案する。 この新しいメートル法は、半分の文字を持ち、同じ文字を異なる形式で書くことができる言語のためのものである。 私たちはindic contextの主要な言語の一つであるヒンズー語で方法論を実装しており、このアプローチは大きな文字集合を含む他の類似言語にスケーラブルであると考えています。 私たちはメトリクスを代替語誤り率(awer)と代替文字エラー率(acer)と呼んでいます。 我々は、Indic言語に対してwav2vec 2.0\cite{baevski 2020wav2vec}を使ってASRモデルを訓練する。 さらに、言語モデルを使用してモデルパフォーマンスを改善します。 その結果,単語・文字レベルでの誤り率の解析が大幅に向上し,asrシステムの解釈性がawerでは3ドル～3ドル,hindiでは7ドルに向上した。 本研究は, 発音が複雑な言語では, 意味を変えずに単語を書ける方法が複数存在することを示唆する。 そのような場合、AWERとACERはメトリクスとしてWERとCERよりも役に立つでしょう。 さらに、Hindiの新しいメトリックスクリプトで21時間のベンチマークデータセットをオープンソース化しました。

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