論文の概要: Automatic Dialect Density Estimation for African American English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00967v1
• Date: Sun, 3 Apr 2022 01:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 10:03:43.247116
• Title: Automatic Dialect Density Estimation for African American English
• Title（参考訳）: アフリカ系アメリカ人英語の自動方言密度推定
• Authors: Alexander Johnson, Kevin Everson, Vijay Ravi, Anissa Gladney, Mari Ostendorf, Abeer Alwan
• Abstract要約: アフリカ・アメリカン・イングリッシュ(AAE)方言の方言密度の自動予測について検討する。 方言密度は、非標準方言の特徴を含む発話における単語の割合として定義される。 このデータベースでは,AAE音声に対する予測された真理弁証密度と地上の真理弁証密度との間に有意な相関関係を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.44807604000967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore automatic prediction of dialect density of the African American English (AAE) dialect, where dialect density is defined as the percentage of words in an utterance that contain characteristics of the non-standard dialect. We investigate several acoustic and language modeling features, including the commonly used X-vector representation and ComParE feature set, in addition to information extracted from ASR transcripts of the audio files and prosodic information. To address issues of limited labeled data, we use a weakly supervised model to project prosodic and X-vector features into low-dimensional task-relevant representations. An XGBoost model is then used to predict the speaker's dialect density from these features and show which are most significant during inference. We evaluate the utility of these features both alone and in combination for the given task. This work, which does not rely on hand-labeled transcripts, is performed on audio segments from the CORAAL database. We show a significant correlation between our predicted and ground truth dialect density measures for AAE speech in this database and propose this work as a tool for explaining and mitigating bias in speech technology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非標準方言の特徴を含む発話中の単語の割合として方言密度が定義されるアフリカ系アメリカ人英語(aae)方言の方言密度の自動予測について検討する。 本稿では,音声ファイルのASRテキストから抽出した情報と韻律情報に加えて,一般的なXベクトル表現やComParE特徴セットなどの音響・言語モデリング機能について検討する。 限定ラベル付きデータの問題を解決するために,低次元タスク関連表現に韻律とXベクトル特徴を投影する弱教師付きモデルを用いる。 次に、XGBoostモデルを用いて、これらの特徴から話者の方言密度を予測し、推論時に最も重要なものを示す。 我々は、これらの機能の有用性を、与えられたタスクに対して単独と組み合わせで評価する。 この作業は手書き文字起こしに依存しないもので、CORAALデータベースの音声セグメントで実行される。 本データベースでは,aae音声に対する予測的・根拠的真理弁証密度尺度と有意な相関関係を示し,この研究を音声技術におけるバイアスの説明と緩和のためのツールとして提案する。

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