論文の概要: wav2vec and its current potential to Automatic Speech Recognition in
German for the usage in Digital History: A comparative assessment of
available ASR-technologies for the use in cultural heritage contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06026v1
- Date: Mon, 6 Mar 2023 22:24:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 12:06:44.701729
- Title: wav2vec and its current potential to Automatic Speech Recognition in
German for the usage in Digital History: A comparative assessment of
available ASR-technologies for the use in cultural heritage contexts
- Title（参考訳）: wav2vecとそのデジタルヒストリーにおけるドイツ語の自動音声認識の可能性:文化遺産の文脈における使用可能なASR技術の比較評価
- Authors: Michael Fleck and Wolfgang G\"oderle
- Abstract要約: 我々は、ドイツ語の自動音声認識のための最先端のオープンソースモデルを訓練し、公開する。
我々は,デジタル人文科学と文化遺産インデックス化のより大きな文脈において,この技術の現在の可能性を評価する。
我々は、ASRがオーディオ・ビジュアル・ソースのドキュメンテーションと分析の鍵となる技術になると論じる。
- 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: In this case study we trained and published a state-of-the-art open-source
model for Automatic Speech Recognition (ASR) for German to evaluate the current
potential of this technology for the use in the larger context of Digital
Humanities and cultural heritage indexation. Along with this paper we publish
our wav2vec2 based speech to text model while we evaluate its performance on a
corpus of historical recordings we assembled compared against commercial
cloud-based and proprietary services. While our model achieves moderate
results, we see that proprietary cloud services fare significantly better. As
our results show, recognition rates over 90 percent can currently be achieved,
however, these numbers drop quickly once the recordings feature limited audio
quality or use of non-every day or outworn language. A big issue is the high
variety of different dialects and accents in the German language. Nevertheless,
this paper highlights that the currently available quality of recognition is
high enough to address various use cases in the Digital Humanities. We argue
that ASR will become a key technology for the documentation and analysis of
audio-visual sources and identify an array of important questions that the DH
community and cultural heritage stakeholders will have to address in the near
future.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,デジタル・ヒューマニティーと文化遺産インデックス化のより大きな文脈において,この技術の現在の可能性を評価するために,ドイツにおける最先端のASR(Automatic Speech Recognition)のオープンソースモデルを訓練し,公開した。
本稿では,当社が収集した記録コーパスの性能を,商用クラウドおよびプロプライエタリサービスと比較して評価しながら,wav2vec2ベースの音声をテキストモデルに公開する。
私たちのモデルでは適度な結果が得られますが、プロプライエタリなクラウドサービスの方がはるかに優れています。
結果からわかるように、現在90%以上の認識率は達成できるが、録音された音声の品質が制限されたり、日々の日外言語の使用が制限されたりすると、これらの数字は急速に減少する。
大きな問題は、ドイツ語の方言やアクセントが多種多様であることです。
しかし,本稿では,現在入手可能な認識品質が,デジタルヒューマニズムのさまざまなユースケースに対応するのに十分な水準にあることを強調する。
我々は、asrは、オーディオビジュアルソースのドキュメンテーションと分析のための重要な技術となり、dhコミュニティと文化遺産の利害関係者が近い将来取り組まなければならない一連の重要な質問を特定することになると論じている。
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