論文の概要: Leveraging Data Collection and Unsupervised Learning for Code-switched Tunisian Arabic Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11327v2
• Date: Mon, 25 Sep 2023 11:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 22:33:41.564821
• Title: Leveraging Data Collection and Unsupervised Learning for Code-switched Tunisian Arabic Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: コード切替チュニジアアラビア語自動音声認識におけるデータ収集と教師なし学習の活用
• Authors: Ahmed Amine Ben Abdallah and Ata Kabboudi and Amir Kanoun and Salah Zaiem
• Abstract要約: 本稿では,チュニジア方言に着目した自動音声認識(ASR)課題に焦点を当てた。 まず、テキストデータと音声データを収集し、場合によっては注釈を付ける。 第2に、チュニジアのさまざまなテストセットに最先端をプッシュするために、セルフスーパービジョン、セミスーパービジョン、および数ショットのコードスイッチングアプローチについて検討する。 第3に,従来の綴りの欠如を考慮し,テスト基準のスペルから発生する騒音を避けるために,転写文の人間による評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.67385883375784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crafting an effective Automatic Speech Recognition (ASR) solution for dialects demands innovative approaches that not only address the data scarcity issue but also navigate the intricacies of linguistic diversity. In this paper, we address the aforementioned ASR challenge, focusing on the Tunisian dialect. First, textual and audio data is collected and in some cases annotated. Second, we explore self-supervision, semi-supervision and few-shot code-switching approaches to push the state-of-the-art on different Tunisian test sets; covering different acoustic, linguistic and prosodic conditions. Finally, and given the absence of conventional spelling, we produce a human evaluation of our transcripts to avoid the noise coming from spelling inadequacies in our testing references. Our models, allowing to transcribe audio samples in a linguistic mix involving Tunisian Arabic, English and French, and all the data used during training and testing are released for public use and further improvements.
• Abstract（参考訳）: 方言に対する効果的な自動音声認識(ASR)ソリューションを構築するには、データ不足の問題に対処するだけでなく、言語多様性の複雑さをナビゲートする革新的なアプローチが必要である。 本稿では、チュニジア方言に焦点をあてて、前述のASR課題に対処する。 まず、テキストデータと音声データを収集し、時には注釈をつける。 第2に,自己スーパービジョン,半スーパービジョン,少数ショットのコード切り換えによる,チュニジアの異なるテストセットに対する最先端のプッシュ,音響的,言語的,韻律的条件の相違について検討する。 最後に,従来の綴りの欠如を考慮し,テスト参照中の綴りの誤りから発生する雑音を回避するために,書き起こしの人間的評価を行う。 我々のモデルは、チュニジア語、英語、フランス語を含む言語混合で音声サンプルを転写することができ、トレーニングやテストで使用されるすべてのデータを公開し、さらなる改善を図っている。

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