論文の概要: ASR in German: A Detailed Error Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05617v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 08:25:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 22:08:12.441401
• Title: ASR in German: A Detailed Error Analysis
• Title（参考訳）: ドイツにおけるASR:詳細なエラー分析
• Authors: Johannes Wirth and Rene Peinl
• Abstract要約: この研究は、ドイツ語で事前訓練されたASRモデルアーキテクチャの選択を示し、様々なテストデータセットのベンチマークで評価する。 クロスアーキテクチャの予測エラーを特定し、それらをカテゴリに分類し、カテゴリ毎のエラーソースをトレーニングデータにトレースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The amount of freely available systems for automatic speech recognition (ASR) based on neural networks is growing steadily, with equally increasingly reliable predictions. However, the evaluation of trained models is typically exclusively based on statistical metrics such as WER or CER, which do not provide any insight into the nature or impact of the errors produced when predicting transcripts from speech input. This work presents a selection of ASR model architectures that are pretrained on the German language and evaluates them on a benchmark of diverse test datasets. It identifies cross-architectural prediction errors, classifies those into categories and traces the sources of errors per category back into training data as well as other sources. Finally, it discusses solutions in order to create qualitatively better training datasets and more robust ASR systems.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく自動音声認識(ASR)のための無料システムの量は着実に増加しており、同様に信頼性が増している。 しかし、訓練されたモデルの評価は、通常、werやcerのような統計指標に基づいており、音声入力から書き起こしを予測する際に生じる誤りの性質や影響についての洞察は得られていない。 この研究は、ドイツ語で事前訓練されたASRモデルアーキテクチャの選択を示し、様々なテストデータセットのベンチマークで評価する。 クロスアーキテクチャの予測エラーを特定し、それらをカテゴリに分類し、カテゴリ毎のエラーソースをトレーニングデータと他のソースにトレースする。 最後に、定性的に優れたトレーニングデータセットとより堅牢なASRシステムを作成するためのソリューションについて議論する。

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