論文の概要: Speech Robust Bench: A Robustness Benchmark For Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07937v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 08:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:27:47.156342
• Title: Speech Robust Bench: A Robustness Benchmark For Speech Recognition
• Title（参考訳）: 音声ロバストベンチ:音声認識のためのロバストネスベンチマーク
• Authors: Muhammad A. Shah, David Solans Noguero, Mikko A. Heikkila and Nicolas Kourtellis
• Abstract要約: Speech Robust Bench (SRB) は、さまざまな汚職に対するASRモデルの堅牢性を評価するためのベンチマークである。 SRBは69の入力摂動で構成されており、ASRモデルが物理的およびデジタルの世界で遭遇する可能性のある様々な腐敗をシミュレートすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.806656131056252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Automatic Speech Recognition (ASR) models become ever more pervasive, it is important to ensure that they make reliable predictions under corruptions present in the physical and digital world. We propose Speech Robust Bench (SRB), a comprehensive benchmark for evaluating the robustness of ASR models to diverse corruptions. SRB is composed of 69 input perturbations which are intended to simulate various corruptions that ASR models may encounter in the physical and digital world. We use SRB to evaluate the robustness of several state-of-the-art ASR models and observe that model size and certain modeling choices such as discrete representations, and self-training appear to be conducive to robustness. We extend this analysis to measure the robustness of ASR models on data from various demographic subgroups, namely English and Spanish speakers, and males and females, and observed noticeable disparities in the model's robustness across subgroups. We believe that SRB will facilitate future research towards robust ASR models, by making it easier to conduct comprehensive and comparable robustness evaluations.
• Abstract（参考訳）: 音声認識(ASR)モデルがより広く普及するにつれて、物理・デジタルの世界に存在する汚職の下で信頼性の高い予測を行うことが重要である。 本稿では,多様な汚職に対するASRモデルの堅牢性を評価するための総合的なベンチマークであるSingech Robust Bench (SRB)を提案する。 SRBは69の入力摂動で構成されており、ASRモデルが物理的およびデジタルの世界で遭遇する可能性のある様々な腐敗をシミュレートすることを目的としている。 我々は、SRBを用いて、最先端のASRモデルのロバスト性を評価し、モデルサイズと離散表現のような特定のモデル選択、そして自己学習がロバスト性に寄与するように見えることを観察する。 この分析は、英語とスペイン語の話者、および男女の様々な人口層群からのデータに基づいて、ASRモデルのロバスト性を測定するために拡張され、サブグループ間でのモデルのロバスト性に顕著な相違が観察された。 SRBは、より包括的かつ同等の堅牢性評価を行うことにより、より堅牢なASRモデルに向けた将来の研究を促進すると我々は信じている。

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