論文の概要: On the Impact of Noises in Crowd-Sourced Data for Speech Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13756v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 05:01:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 14:27:53.124762
• Title: On the Impact of Noises in Crowd-Sourced Data for Speech Translation
• Title（参考訳）: クラウドソーシングによる音声翻訳における雑音の影響について
• Authors: Siqi Ouyang, Rong Ye, Lei Li
• Abstract要約: MuST-Cは、音声テキストの誤調整、不正確な翻訳、不要な話者名という3つの大きな問題に悩まされている。 実験の結果, クリーンなテストセットではSTモデルの方が優れた性能を示し, 提案モデルのランクは異なるテストセット間で一貫性が保たれていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.67083845641806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Training speech translation (ST) models requires large and high-quality datasets. MuST-C is one of the most widely used ST benchmark datasets. It contains around 400 hours of speech-transcript-translation data for each of the eight translation directions. This dataset passes several quality-control filters during creation. However, we find that MuST-C still suffers from three major quality issues: audio-text misalignment, inaccurate translation, and unnecessary speaker's name. What are the impacts of these data quality issues for model development and evaluation? In this paper, we propose an automatic method to fix or filter the above quality issues, using English-German (En-De) translation as an example. Our experiments show that ST models perform better on clean test sets, and the rank of proposed models remains consistent across different test sets. Besides, simply removing misaligned data points from the training set does not lead to a better ST model.
• Abstract（参考訳）: 訓練用音声翻訳(ST)モデルは大規模かつ高品質なデータセットを必要とする。 MuST-Cは最も広く使われているSTベンチマークデータセットの1つである。 8つの翻訳方向ごとに約400時間の音声書き起こしデータが含まれている。 このデータセットは、作成中にいくつかの品質制御フィルタを通過する。 しかし、MST-Cはオーディオテキストの誤り、不正確な翻訳、不必要な話者名という3つの大きな問題に悩まされている。 データ品質の問題がモデルの開発と評価にどのような影響を及ぼすか? 本稿では,上記の品質問題に対して,英語-ドイツ語(en-de)翻訳を例に用いた自動修正・フィルタリング手法を提案する。 実験の結果,stモデルの方がクリーンなテストセットで性能が良く,提案モデルのランクは異なるテストセットで一貫していることがわかった。 さらに、トレーニングセットから不整合データポイントを削除するだけでは、より良いSTモデルにはならない。

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