Fugu-MT 論文翻訳(概要): Svarah: Evaluating English ASR Systems on Indian Accents

論文の概要: Svarah: Evaluating English ASR Systems on Indian Accents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15760v1
Date: Thu, 25 May 2023 06:20:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-26 17:07:09.358230
Title: Svarah: Evaluating English ASR Systems on Indian Accents
Title（参考訳）: Svarah:インドのアクセントに基づく英語ASRシステムの評価
Authors: Tahir Javed, Sakshi Joshi, Vignesh Nagarajan, Sai Sundaresan, Janki Nawale, Abhigyan Raman, Kaushal Bhogale, Pratyush Kumar, Mitesh M. Khapra
Abstract要約: Svarahは、インド全65カ所の117人の話者から9.6時間の英語音声が書き起こされたベンチマークです。スバラ語は、読み上げ音声と自発的会話データの両方を含み、歴史、文化、観光など様々な領域をカバーし、多様な語彙を保証する。我々は,Svarah上での6つのオープンソースASRモデルと2つの商用ASRシステムを評価し,インドアクセントを改善するための明確な範囲があることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.197514367387692
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: India is the second largest English-speaking country in the world with a speaker base of roughly 130 million. Thus, it is imperative that automatic speech recognition (ASR) systems for English should be evaluated on Indian accents. Unfortunately, Indian speakers find a very poor representation in existing English ASR benchmarks such as LibriSpeech, Switchboard, Speech Accent Archive, etc. In this work, we address this gap by creating Svarah, a benchmark that contains 9.6 hours of transcribed English audio from 117 speakers across 65 geographic locations throughout India, resulting in a diverse range of accents. Svarah comprises both read speech and spontaneous conversational data, covering various domains, such as history, culture, tourism, etc., ensuring a diverse vocabulary. We evaluate 6 open source ASR models and 2 commercial ASR systems on Svarah and show that there is clear scope for improvement on Indian accents. Svarah as well as all our code will be publicly available.
Abstract（参考訳）: インドは英語圏で世界第2位の国で、話者数は約1億3000万人である。したがって、インドアクセントに基づいて、英語の自動音声認識(ASR)システムを評価することが不可欠である。残念なことに、インドの話者は、librispeech、switchboard、 speech accent archiveなどの既存の英語asrベンチマークで非常に貧弱な表現を見出している。そこで本研究では,インド全土の65箇所に117人の話者から9.6時間分の英語音声が書き起こされ,アクセントが多様になるベンチマークであるsvarahを開発した。スヴァーラは、話し言葉と自発的な会話データの両方を含み、歴史、文化、観光など様々な領域をカバーし、多様な語彙を保証する。我々は,Svarah上での6つのオープンソースASRモデルと2つの商用ASRシステムを評価し,インドアクセントを改善するための明確な範囲があることを示した。 Svarahだけでなく、私たちのコードも公開されます。

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