論文の概要: Can Authorship Attribution Models Distinguish Speakers in Speech Transcripts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07564v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 18:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 12:57:18.654557
• Title: Can Authorship Attribution Models Distinguish Speakers in Speech Transcripts?
• Title（参考訳）: 著者帰属モデルは音声文中の話者を区別できるか?
• Authors: Cristina Aggazzotti, Nicholas Andrews, Elizabeth Allyn Smith
• Abstract要約: オーサシップ検証は、2つの異なる書き込みサンプルが同じ著者を共有するかどうかを決定する問題である。 本稿では,新たな課題を提起する書き起こし音声の属性について考察する。 会話音声の書き起こしに焦点をあてた話者属性のための新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.662759517294026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Authorship verification is the problem of determining if two distinct writing samples share the same author and is typically concerned with the attribution of written text. In this paper, we explore the attribution of transcribed speech, which poses novel challenges. The main challenge is that many stylistic features, such as punctuation and capitalization, are not available or reliable. Therefore, we expect a priori that transcribed speech is a more challenging domain for attribution. On the other hand, other stylistic features, such as speech disfluencies, may enable more successful attribution but, being specific to speech, require special purpose models. To better understand the challenges of this setting, we contribute the first systematic study of speaker attribution based solely on transcribed speech. Specifically, we propose a new benchmark for speaker attribution focused on conversational speech transcripts. To control for spurious associations of speakers with topic, we employ both conversation prompts and speakers' participating in the same conversation to construct challenging verification trials of varying difficulties. We establish the state of the art on this new benchmark by comparing a suite of neural and non-neural baselines, finding that although written text attribution models achieve surprisingly good performance in certain settings, they struggle in the hardest settings we consider.
• Abstract（参考訳）: 著者検証は、2つの異なる文章サンプルが同じ著者を共有しているかどうかを判断する問題であり、典型的には文章の帰属に関係している。 本稿では,新たな課題を提起する書き起こし音声の属性について考察する。 主な課題は、句読点や資本化といった多くのスタイル的特徴が利用可能あるいは信頼性がないことである。 したがって,文字起こし音声は帰属のより困難な領域である,という優先順位が期待できる。 一方、他のスタイル的特徴、例えば音声不流動は、より成功した帰属を可能にするが、言語に特有であるために、特別な目的のモデルを必要とする。 この設定の課題をよりよく理解するために,音声認識のみに基づく話者帰属に関する最初の体系的研究を行った。 具体的には,会話音声の書き起こしに着目した話者属性のための新しいベンチマークを提案する。 話題を伴う話者の急激な関連性を制御するため,同じ会話に参加する話者の会話プロンプトと話者の双方を用いて,様々な難易度の検証試験を構築する。 我々は、ニューラルベースラインと非ニューラルベースラインのスイートを比較して、この新たなベンチマークにおける技術の現状を確立し、テキスト属性モデルが、特定の設定で驚くほど優れたパフォーマンスを達成するにもかかわらず、最も難しい設定で苦労していることを発見した。

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