論文の概要: Zambezi Voice: A Multilingual Speech Corpus for Zambian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04428v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 13:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 14:21:46.428490
• Title: Zambezi Voice: A Multilingual Speech Corpus for Zambian Languages
• Title（参考訳）: Zambezi Voice: ザンビア語のための多言語音声コーパス
• Authors: Claytone Sikasote, Kalinda Siaminwe, Stanly Mwape, Bangiwe Zulu, Mofya Phiri, Martin Phiri, David Zulu, Mayumbo Nyirenda, Antonios Anastasopoulos
• Abstract要約: Zambezi Voiceはザンビア語のためのオープンソースの多言語音声リソースである。 ラジオニュースとトーク番組の未収録音声記録とラベル付きデータという2つのデータセットのコレクションを含んでいる。 データセットは音声認識のために作成されるが、多言語音声処理の研究に拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.25236081418051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work introduces Zambezi Voice, an open-source multilingual speech resource for Zambian languages. It contains two collections of datasets: unlabelled audio recordings of radio news and talk shows programs (160 hours) and labelled data (over 80 hours) consisting of read speech recorded from text sourced from publicly available literature books. The dataset is created for speech recognition but can be extended to multilingual speech processing research for both supervised and unsupervised learning approaches. To our knowledge, this is the first multilingual speech dataset created for Zambian languages. We exploit pretraining and cross-lingual transfer learning by finetuning the Wav2Vec2.0 large-scale multilingual pre-trained model to build end-to-end (E2E) speech recognition models for our baseline models. The dataset is released publicly under a Creative Commons BY-NC-ND 4.0 license and can be accessed through the project repository. See https://github.com/unza-speech-lab/zambezi-voice
• Abstract（参考訳）: この研究はザンビア語のためのオープンソースの多言語音声リソースであるZambezi Voiceを紹介する。 ラジオニュースとトーク番組の音声録音(160時間以上)とラベル付きデータ(80時間以上)の2つのデータセットが含まれており、公開文学書から得られたテキストから記録された読み上げ音声で構成されている。 データセットは音声認識のために作成されるが、教師なしと教師なしの両方の学習アプローチで多言語音声処理の研究に拡張することができる。 我々の知る限り、ザンビア語で作成された最初の多言語音声データセットである。 我々は,wav2vec2.0の大規模多言語事前学習モデルを用いて,ベースラインモデルのためのエンドツーエンド(e2e)音声認識モデルを構築することにより,事前学習と言語間伝達学習を利用する。 データセットはCreative Commons BY-NC-ND 4.0ライセンスで公開されており、プロジェクトリポジトリからアクセスすることができる。 https://github.com/unza-speech-lab/zambezi-voiceを参照。

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