Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of Automated Speech Recognition Systems for Conversational Speech: A Linguistic Perspective

論文の概要: Evaluation of Automated Speech Recognition Systems for Conversational Speech: A Linguistic Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02812v1
Date: Sat, 5 Nov 2022 04:35:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 16:35:24.048358
Title: Evaluation of Automated Speech Recognition Systems for Conversational Speech: A Linguistic Perspective
Title（参考訳）: 会話音声の自動音声認識システムの評価 : 言語学的観点から
Authors: Hannaneh B. Pasandi, Haniyeh B. Pasandi
Abstract要約: 我々は言語的な視点を採り、フランス語をフランス語のホモフォンの曖昧化に向けたケーススタディとして捉えている。我々の貢献は、現在最先端のASRシステムを再現する条件下で、人間の音声の転写精度についてより深い知見を提供することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Automatic speech recognition (ASR) meets more informal and free-form input data as voice user interfaces and conversational agents such as the voice assistants such as Alexa, Google Home, etc., gain popularity. Conversational speech is both the most difficult and environmentally relevant sort of data for speech recognition. In this paper, we take a linguistic perspective, and take the French language as a case study toward disambiguation of the French homophones. Our contribution aims to provide more insight into human speech transcription accuracy in conditions to reproduce those of state-of-the-art ASR systems, although in a much focused situation. We investigate a case study involving the most common errors encountered in the automatic transcription of French language.
Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)は、音声ユーザインターフェースやAlexa、Google Homeなどの音声アシスタントなどの会話エージェントとして、より非公式で自由形式の入力データに対応する。会話音声は、音声認識において最も困難かつ環境にかかわるデータである。本稿では, フランス語を, ホモフォンの曖昧さを解消するための事例研究として, 言語的視点を取り入れる。我々の貢献は、最先端のASRシステムを再現する条件において、人間の音声の転写精度をよりよく把握することを目的としている。フランス語の自動転写における最も一般的な誤りを事例として検討した。

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