論文の概要: Snow Mountain: Dataset of Audio Recordings of The Bible in Low Resource
Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01205v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 18:22:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 09:02:42.036619
- Title: Snow Mountain: Dataset of Audio Recordings of The Bible in Low Resource
Languages
- Title(参考訳): Snow Mountain:低資源言語における聖書のオーディオ録音のデータセット
- Authors: Kavitha Raju, Anjaly V, Ryan Lish, Joel Mathew
- Abstract要約: 我々は、低リソースの北インドの言語で聖書の音声録音をオープンライセンスでフォーマットしたデータセットをリリースする。
我々は、複数の実験分割を設定し、このデータを用いて将来の研究のベースラインとなる2つの競合ASRモデルを訓練し、分析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6193838300896449
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) has increasing utility in the modern
world. There are a many ASR models available for languages with large amounts
of training data like English. However, low-resource languages are poorly
represented. In response we create and release an open-licensed and formatted
dataset of audio recordings of the Bible in low-resource northern Indian
languages. We setup multiple experimental splits and train and analyze two
competitive ASR models to serve as the baseline for future research using this
data.
- Abstract(参考訳): 自動音声認識(asr)は、現代の世界では有用性が高まっている。
英語のような大量のトレーニングデータを持つ言語には、多くのASRモデルが利用可能である。
しかし、低リソース言語は表現に乏しい。
これに応えて、低リソースの北インドの言語で聖書のオーディオ録音をオープンライセンスでフォーマットしたデータセットを作成し、リリースします。
我々は、複数の実験分割を設定し、このデータを用いて将来の研究のベースラインとなる2つの競合ASRモデルを訓練し、分析する。
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