論文の概要: Developing Speech Processing Pipelines for Police Accountability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06086v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 17:48:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 12:00:56.574968
• Title: Developing Speech Processing Pipelines for Police Accountability
• Title（参考訳）: 警察アカウンタビリティのための音声処理パイプラインの開発
• Authors: Anjalie Field, Prateek Verma, Nay San, Jennifer L. Eberhardt, Dan Jurafsky
• Abstract要約: 警察のボディウーンのカメラは、警察の責任と透明性を向上する可能性がある。しかし実際には、何億時間もの映像がレビューされることはない。 本稿では,交通停止時の映像におけるASRと役員による音声検出に着目し,事前学習型大規模音声モデルの有効性について検討する。 提案するパイプラインには、トレーニングデータアライメントとフィルタリング、リソース制約による微調整、完全自動化アプローチのための役員音声検出とASRの組み合わせが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.711149484932527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Police body-worn cameras have the potential to improve accountability and transparency in policing. Yet in practice, they result in millions of hours of footage that is never reviewed. We investigate the potential of large pre-trained speech models for facilitating reviews, focusing on ASR and officer speech detection in footage from traffic stops. Our proposed pipeline includes training data alignment and filtering, fine-tuning with resource constraints, and combining officer speech detection with ASR for a fully automated approach. We find that (1) fine-tuning strongly improves ASR performance on officer speech (WER=12-13%), (2) ASR on officer speech is much more accurate than on community member speech (WER=43.55-49.07%), (3) domain-specific tasks like officer speech detection and diarization remain challenging. Our work offers practical applications for reviewing body camera footage and general guidance for adapting pre-trained speech models to noisy multi-speaker domains.
• Abstract（参考訳）: 警察のボディウォードカメラは、警察における説明責任と透明性を向上させる可能性がある。 しかし実際には、レビューされていない何百万時間もの映像が生成される。 本研究は,交通停止映像におけるasrと警官の発話検出に着目し,レビューを促進するための事前学習音声モデルの可能性について検討する。 提案するパイプラインには、トレーニングデータアライメントとフィルタリング、リソース制約による微調整、完全自動化アプローチのための役員音声検出とASRの組み合わせが含まれる。 1) 警官発話におけるasr性能は,(1) 微調整によって強く向上し (wer=12-13%), (2) 警察官発話におけるasrは, 地域住民発話(wer=43.55-49.07%) , (3) 警官発話検出やダイアリゼーションといったドメイン特化課題は依然として困難である。 本研究は、ボディカメラ映像のレビューや、事前学習された音声モデルをノイズの多いマルチスピーカ領域に適応するための一般的なガイダンスの実践的応用を提供する。

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