論文の概要: Investigating the Sensitivity of Automatic Speech Recognition Systems to Phonetic Variation in L2 Englishes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07389v1
• Date: Fri, 12 May 2023 11:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:19:55.072195
• Title: Investigating the Sensitivity of Automatic Speech Recognition Systems to Phonetic Variation in L2 Englishes
• Title（参考訳）: L2英語における音声変化に対する音声認識システムの感度の検討
• Authors: Emma O'Neill and Julie Carson-Berndsen
• Abstract要約: この研究は、複数のL2英語で音声変化を処理する方法を見つけるために、ASRシステムを探索する方法を実証する。 ASRの振る舞いは、類似した話し言葉を持つ話者間で体系的かつ一貫性があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.198144010381572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) systems exhibit the best performance on speech that is similar to that on which it was trained. As such, underrepresented varieties including regional dialects, minority-speakers, and low-resource languages, see much higher word error rates (WERs) than those varieties seen as 'prestigious', 'mainstream', or 'standard'. This can act as a barrier to incorporating ASR technology into the annotation process for large-scale linguistic research since the manual correction of the erroneous automated transcripts can be just as time and resource consuming as manual transcriptions. A deeper understanding of the behaviour of an ASR system is thus beneficial from a speech technology standpoint, in terms of improving ASR accuracy, and from an annotation standpoint, where knowing the likely errors made by an ASR system can aid in this manual correction. This work demonstrates a method of probing an ASR system to discover how it handles phonetic variation across a number of L2 Englishes. Specifically, how particular phonetic realisations which were rare or absent in the system's training data can lead to phoneme level misrecognitions and contribute to higher WERs. It is demonstrated that the behaviour of the ASR is systematic and consistent across speakers with similar spoken varieties (in this case the same L1) and phoneme substitution errors are typically in agreement with human annotators. By identifying problematic productions specific weaknesses can be addressed by sourcing such realisations for training and fine-tuning thus making the system more robust to pronunciation variation.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)システムは、訓練された音声と類似した音声上での最高の性能を示す。 このように、地域方言、少数話者、低リソース言語などの表現の少ない品種は、"prestigious"、"mainstream"、"standard"と見られる品種よりもはるかに高い単語誤り率(WER)を示す。 これは、誤った自動転写のマニュアル修正は、手書きの書き起こしと同じくらい時間とリソースを消費できるため、大規模な言語研究のためのアノテーションプロセスにASR技術を組み込むことの障壁となる。 ASRシステムの振る舞いをより深く理解することは、音声技術の観点からも、ASR精度の向上の観点からも有益であり、アノテーションの観点からも、ASRシステムによる潜在的なエラーを知ることは、この手作業による修正に役立つ。 この研究は、複数のL2英語で音声変化を処理する方法を見つけるために、ASRシステムを探索する方法を示す。 具体的には、システムのトレーニングデータに稀あるいは欠落した特定の音素認識が、音素レベルの誤認識を引き起こし、より高いWERに寄与する可能性がある。 ASRの動作は、類似の話し言葉(この場合、L1)を持つ話者間で体系的に一貫性があり、音素置換誤差は典型的には人間のアノテーションと一致している。 問題のあるプロダクションを特定することで、トレーニングと微調整のためのそのような実現をソーシングすることで、特定の弱点に対処することができる。

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