論文の概要: Hey ASR System! Why Aren't You More Inclusive? Automatic Speech
Recognition Systems' Bias and Proposed Bias Mitigation Techniques. A
Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09511v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 13:15:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 17:04:11.069916
- Title: Hey ASR System! Why Aren't You More Inclusive? Automatic Speech
Recognition Systems' Bias and Proposed Bias Mitigation Techniques. A
Literature Review
- Title（参考訳）: ASRシステム!
なぜあなたはもっと包括的でないのか?
自動音声認識システムのバイアスと提案バイアス緩和手法
文献レビュー
- Authors: Mikel K. Ngueajio and Gloria Washington
- Abstract要約: 我々は、ASRの性別、人種、病気、障害者に対する偏見に対処する研究を提案する。
また、よりアクセシブルで包括的なASR技術を設計するための技術についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech is the fundamental means of communication between humans. The advent
of AI and sophisticated speech technologies have led to the rapid proliferation
of human-to-computer-based interactions, fueled primarily by Automatic Speech
Recognition (ASR) systems. ASR systems normally take human speech in the form
of audio and convert it into words, but for some users, it cannot decode the
speech, and any output text is filled with errors that are incomprehensible to
the human reader. These systems do not work equally for everyone and actually
hinder the productivity of some users. In this paper, we present research that
addresses ASR biases against gender, race, and the sick and disabled, while
exploring studies that propose ASR debiasing techniques for mitigating these
discriminations. We also discuss techniques for designing a more accessible and
inclusive ASR technology. For each approach surveyed, we also provide a summary
of the investigation and methods applied, the ASR systems and corpora used, and
the research findings, and highlight their strengths and/or weaknesses.
Finally, we propose future opportunities for Natural Language Processing
researchers to explore in the next level creation of ASR technologies.
- Abstract（参考訳）: 音声は人間間のコミュニケーションの基本的な手段である。
AIと高度な音声技術の出現は、主に自動音声認識(ASR)システムによって、人間とコンピュータによる対話の急速な普及につながった。
ASRシステムは通常、音声の形式で人間の音声を単語に変換するが、一部のユーザーにとっては音声を復号することはできず、出力テキストは人間の読み手に理解できない誤りで満たされている。
これらのシステムは全員に等しく機能せず、実際に一部のユーザの生産性を妨げる。
本稿では, 性別, 人種, 障害者に対するASR偏見に対処する研究と, 差別緩和のためのASR脱バイアス技術を提案する研究について述べる。
また、よりアクセシブルで包括的なASR技術の設計手法についても論じる。
調査した各アプローチについて、適用された調査方法、使用したASRシステムとコーパス、および研究結果について概説し、その強度や弱点を強調した。
最後に、自然言語処理研究者がasr技術を次段階に作り出すための将来の機会を提案する。
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