論文の概要: Enabling ASR for Low-Resource Languages: A Comprehensive Dataset Creation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01446v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 15:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:20:27.992698
• Title: Enabling ASR for Low-Resource Languages: A Comprehensive Dataset Creation Approach
• Title（参考訳）: 低リソース言語のためのASRの実装:包括的データセット作成アプローチ
• Authors: Ara Yeroyan, Nikolay Karpov,
• Abstract要約: 本研究では,オーディオブックからASRトレーニングデータセットを生成するための新しいパイプラインを提案する。 これらのオーディオブックの共通構造は、音声セグメントの幅が広いため、ユニークな課題である。 本稿では,音声を対応するテキストと効果的に整合させ,それをASR訓練に適した長さに分割する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, automatic speech recognition (ASR) systems have significantly improved, especially in languages with a vast amount of transcribed speech data. However, ASR systems tend to perform poorly for low-resource languages with fewer resources, such as minority and regional languages. This study introduces a novel pipeline designed to generate ASR training datasets from audiobooks, which typically feature a single transcript associated with hours-long audios. The common structure of these audiobooks poses a unique challenge due to the extensive length of audio segments, whereas optimal ASR training requires segments ranging from 4 to 15 seconds. To address this, we propose a method for effectively aligning audio with its corresponding text and segmenting it into lengths suitable for ASR training. Our approach simplifies data preparation for ASR systems in low-resource languages and demonstrates its application through a case study involving the Armenian language. Our method, which is "portable" to many low-resource languages, not only mitigates the issue of data scarcity but also enhances the performance of ASR models for underrepresented languages.
• Abstract（参考訳）: 近年, 音声認識システム(ASR)は, 特に大量の音声データを持つ言語において, 大幅に改善されている。 しかし、ASRシステムは少数言語や地域言語のようなリソースが少ない低リソース言語では性能が劣る傾向にある。 この研究では、オーディオブックからASRトレーニングデータセットを生成するために設計された、新しいパイプラインを紹介した。 これらのオーディオブックの共通構造は、オーディオセグメントの幅が広いため、ユニークな課題となっているが、最適なASRトレーニングには4秒から15秒のセグメントが必要である。 そこで本研究では,音声を対応するテキストと効果的に整合させ,それをASR訓練に適した長さに分割する手法を提案する。 本稿では,低リソース言語におけるASRシステムのデータ準備を簡略化し,アルメニア語を含むケーススタディを通じてその応用を実証する。 提案手法は,データ不足の問題を緩和するだけでなく,表現不足言語に対するASRモデルの性能向上にも寄与する。

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