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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07564v3
• Date: Thu, 13 Jun 2024 19:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:33:45.858021
• 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タスクである。 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。 そこで本研究では,人間が書き起こした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）: 4.148732457277201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Authorship verification is the task 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 informative in this setting. On the other hand, transcribed speech exhibits other patterns, such as filler words and backchannels (e.g., 'um', 'uh-huh'), which may be characteristic of different speakers. We propose a new benchmark for speaker attribution focused on human-transcribed conversational speech transcripts. To limit spurious associations of speakers with topic, we employ both conversation prompts and speakers participating in the same conversation to construct 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 perform markedly worse as conversational topic is increasingly controlled. We present analyses of the impact of transcription style on performance as well as the ability of fine-tuning on speech transcripts to improve performance.
• 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タスクであり、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、句読点や資本化のような多くのスタイル的特徴がこの設定では意味を持たないことである。 一方、書き起こされた音声は、異なる話者の特徴であるかもしれないフィラー語やバックチャネル(eg , 'um', 'uh-huh')などの他のパターンを示す。 そこで本研究では,人間が書き起こした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。 トピックに関連する話者の急激な関連を抑えるため,同じ会話に参加している話者と会話のプロンプトを併用し,様々な難易度に関する検証試験を構築した。 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を比較して、新しいベンチマークの最先端性を確立し、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しているにもかかわらず、会話トピックがますます制御されるにつれて、それらのパフォーマンスが著しく悪化していることを発見した。 本稿では,文字の書き起こしスタイルがパフォーマンスに与える影響と,音声の書き起こしを微調整して性能を向上させる能力について分析する。

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