Fugu-MT 論文翻訳(概要): Language Complexity and Speech Recognition Accuracy: Orthographic Complexity Hurts, Phonological Complexity Doesn't

論文の概要: Language Complexity and Speech Recognition Accuracy: Orthographic Complexity Hurts, Phonological Complexity Doesn't

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09202v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 14:59:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 17:14:49.372184
Title: Language Complexity and Speech Recognition Accuracy: Orthographic Complexity Hurts, Phonological Complexity Doesn't
Title（参考訳）: 言語複雑度と音声認識精度:orthographic Complexity Hurts, Phonological Complexity does't not
Authors: Chihiro Taguchi, David Chiang,
Abstract要約: 本稿では,言語的要因が自動音声認識(ASR)モデルの性能に与える影響について検討する。 15の書き起こしシステムを持つ25言語で、多言語で教師付き事前訓練されたWav2Vec2-XLSR-53を微調整する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.944647907864256
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigate what linguistic factors affect the performance of Automatic Speech Recognition (ASR) models. We hypothesize that orthographic and phonological complexities both degrade accuracy. To examine this, we fine-tune the multilingual self-supervised pretrained model Wav2Vec2-XLSR-53 on 25 languages with 15 writing systems, and we compare their ASR accuracy, number of graphemes, unigram grapheme entropy, logographicity (how much word/morpheme-level information is encoded in the writing system), and number of phonemes. The results demonstrate that orthographic complexities significantly correlate with low ASR accuracy, while phonological complexity shows no significant correlation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,言語的要因が自動音声認識(ASR)モデルの性能に与える影響について検討する。正書法と音韻学の複雑さはどちらも精度を低下させるという仮説を立てる。そこで本研究では,25言語と15の書記システムを用いた多言語自己教師型モデルWav2Vec2-XLSR-53を微調整し,それらのASR精度,グラフエム数,ユニグラムグラフエントロピー,ログラフ性(記述システムでワード/モーフィムレベルの情報がどの程度符号化されているか),音素数を比較した。その結果, 音韻複雑度はASRの精度と有意な相関を示したが, 音韻複雑度には有意な相関は認められなかった。

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