論文の概要: The timing bottleneck: Why timing and overlap are mission-critical for conversational user interfaces, speech recognition and dialogue systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15493v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 11:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 12:44:19.356607
• Title: The timing bottleneck: Why timing and overlap are mission-critical for conversational user interfaces, speech recognition and dialogue systems
• Title（参考訳）: タイミングボトルネック:対話型ユーザインタフェース、音声認識、対話システムにおいてタイミングと重複がミッションクリティカルな理由
• Authors: Andreas Liesenfeld, Alianda Lopez, Mark Dingemanse
• Abstract要約: 対話型および多言語対応のための5つの主要な商用ASRシステムの評価を行った。 6言語での自然な会話データに対する単語誤り率の差は小さく、重複は依然として重要な課題である。 本研究は,対話型音声技術の構築に最も注意を要する現象を同定し,会話型ASRの現状の評価,多次元誤り解析と評価に寄与することを支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11470070927586018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech recognition systems are a key intermediary in voice-driven human-computer interaction. Although speech recognition works well for pristine monologic audio, real-life use cases in open-ended interactive settings still present many challenges. We argue that timing is mission-critical for dialogue systems, and evaluate 5 major commercial ASR systems for their conversational and multilingual support. We find that word error rates for natural conversational data in 6 languages remain abysmal, and that overlap remains a key challenge (study 1). This impacts especially the recognition of conversational words (study 2), and in turn has dire consequences for downstream intent recognition (study 3). Our findings help to evaluate the current state of conversational ASR, contribute towards multidimensional error analysis and evaluation, and identify phenomena that need most attention on the way to build robust interactive speech technologies.
• Abstract（参考訳）: 音声認識システムは、音声駆動型人間とコンピュータの相互作用において重要な中間体である。 音声認識は単調なモノロジーオーディオには有効だが、オープンエンドの対話環境における実生活のユースケースには多くの課題がある。 我々は、対話システムにとってタイミングはミッションクリティカルであり、対話型および多言語対応のための主要なASRシステム5つを評価する。 6言語での自然な会話データに対する単語誤り率の差は小さく、重複は依然として重要な課題である(研究1)。 これは特に会話言葉の認識に影響を及ぼし(研究2)、ダウンストリーム意図認識に恐ろしい結果をもたらす(研究3)。 本研究は,対話型音声技術の構築に最も注意を要する現象を同定し,会話型ASRの現状の評価,多次元誤り解析と評価に寄与することを支援する。

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