論文の概要: Twists, Humps, and Pebbles: Multilingual Speech Recognition Models Exhibit Gender Performance Gaps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17954v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 14:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:38.026436
• Title: Twists, Humps, and Pebbles: Multilingual Speech Recognition Models Exhibit Gender Performance Gaps
• Title（参考訳）: Twists、Humps、Pebbles:多言語音声認識モデル
• Authors: Giuseppe Attanasio, Beatrice Savoldi, Dennis Fucci, Dirk Hovy,
• Abstract要約: 現在の自動音声認識(ASR)モデルは、多くの言語やタスクでかなりの変更を加えることなく使用できるように設計されている。 本研究では,3つのデータセット上で広く使用されている2つの多言語ASRモデルの性能を体系的に評価する。 以上の結果から,言語やモデルによって異なる傾向がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.95711246919163
• License:
• Abstract: Current automatic speech recognition (ASR) models are designed to be used across many languages and tasks without substantial changes. However, this broad language coverage hides performance gaps within languages, for example, across genders. Our study systematically evaluates the performance of two widely used multilingual ASR models on three datasets, encompassing 19 languages from eight language families and two speaking conditions. Our findings reveal clear gender disparities, with the advantaged group varying across languages and models. Surprisingly, those gaps are not explained by acoustic or lexical properties. However, probing internal model states reveals a correlation with gendered performance gap. That is, the easier it is to distinguish speaker gender in a language using probes, the more the gap reduces, favoring female speakers. Our results show that gender disparities persist even in state-of-the-art models. Our findings have implications for the improvement of multilingual ASR systems, underscoring the importance of accessibility to training data and nuanced evaluation to predict and mitigate gender gaps. We release all code and artifacts at https://github.com/g8a9/multilingual-asr-gender-gap.
• Abstract（参考訳）: 現在の自動音声認識(ASR)モデルは、多くの言語やタスクでかなりの変更を加えることなく使用できるように設計されている。 しかしながら、この広範な言語カバレッジは、例えば性別間での言語内のパフォーマンスギャップを隠蔽する。 本研究では,8つの言語族と2つの話し言葉条件から19の言語を包含する3つのデータセット上で,広く使用されている2つの多言語ASRモデルの性能を体系的に評価した。 以上の結果から,言語やモデルによって異なる傾向がみられた。 驚くべきことに、これらのギャップは音響的または語彙的特性によって説明されない。 しかし、内部モデル状態の探索は、性差と相関関係を示す。 つまり、プローブを用いた言語における話者の性別の区別が簡単になるほど、ギャップが減り、女性話者が好まれる。 以上の結果から,最先端モデルにおいても男女格差は持続していることがわかった。 本研究は,学習データへのアクセシビリティの重要性と,性別格差の予測と緩和を目的としたニュアンス評価を,多言語ASRシステムの改善に寄与すると考えられる。 すべてのコードとアーティファクトをhttps://github.com/g8a9/multilingual-asr-gender-gapでリリースします。

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