論文の概要: Considerations for Ethical Speech Recognition Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02081v1
• Date: Wed, 3 May 2023 12:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 14:54:21.210607
• Title: Considerations for Ethical Speech Recognition Datasets
• Title（参考訳）: 倫理的音声認識データセットの考察
• Authors: Orestis Papakyriakopoulos, Alice Xiang
• Abstract要約: 自動音声認識をケーススタディとして使用し、倫理的音声データセットが責任あるAIアプリケーションに対して持つべき特性について検討する。 トレーニングされたモデルを改善するために必要な多様性の問題、包括的プラクティス、必要な考慮事項を紹介します。 我々は、データ対象の法的・プライバシー保護、ユーザ人口統計とニーズに応じたターゲットデータサンプリング、モデル故障時の説明可能性と説明責任を保証する適切なメタデータについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.799536002595393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech AI Technologies are largely trained on publicly available datasets or by the massive web-crawling of speech. In both cases, data acquisition focuses on minimizing collection effort, without necessarily taking the data subjects' protection or user needs into consideration. This results to models that are not robust when used on users who deviate from the dominant demographics in the training set, discriminating individuals having different dialects, accents, speaking styles, and disfluencies. In this talk, we use automatic speech recognition as a case study and examine the properties that ethical speech datasets should possess towards responsible AI applications. We showcase diversity issues, inclusion practices, and necessary considerations that can improve trained models, while facilitating model explainability and protecting users and data subjects. We argue for the legal & privacy protection of data subjects, targeted data sampling corresponding to user demographics & needs, appropriate meta data that ensure explainability & accountability in cases of model failure, and the sociotechnical \& situated model design. We hope this talk can inspire researchers \& practitioners to design and use more human-centric datasets in speech technologies and other domains, in ways that empower and respect users, while improving machine learning models' robustness and utility.
• Abstract（参考訳）: Speech AI Technologiesは、公開データセットや大規模なWebクローリングによって、主にトレーニングされている。 いずれの場合も、データ取得は、データ対象者の保護やユーザニーズを考慮せずに、収集作業の最小化に重点を置いている。 これにより、トレーニングセットにおける支配的な人口層から逸脱するユーザに対して使用した場合、堅牢でないモデルが得られ、異なる方言、アクセント、話し方、ディフルエンシを持つ個人を識別する。 本稿では,自動音声認識を事例研究として,倫理的音声データセットが責任あるaiアプリケーションに対して持つべき特性について検討する。 モデル説明の容易さとユーザとデータ課題の保護を図りながら、トレーニングされたモデルを改善するために必要な多様性問題、包摂的プラクティス、そして考慮事項を紹介します。 我々は,データ対象の法的・プライバシー保護,ユーザ人口統計とニーズに応じた対象データサンプリング,モデル障害発生時の説明可能性と説明責任を保証する適切なメタデータ,社会工学的モデル設計について論じる。 この講演は、マシンラーニングモデルの堅牢性と有用性を改善しつつ、ユーザを力づけて尊重する方法で、音声技術やその他のドメインにおいて、より人間中心のデータセットを設計し、使用するように研究者に促すことを願っている。

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