論文の概要: MSR-86K: An Evolving, Multilingual Corpus with 86,300 Hours of Transcribed Audio for Speech Recognition Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18301v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 12:35:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 13:39:16.221952
- Title: MSR-86K: An Evolving, Multilingual Corpus with 86,300 Hours of Transcribed Audio for Speech Recognition Research
- Title（参考訳）: MSR-86K:音声認識研究のための86,300時間符号付き音声の進化型多言語コーパス
- Authors: Song Li, Yongbin You, Xuezhi Wang, Zhengkun Tian, Ke Ding, Guanglu Wan,
- Abstract要約: 本稿では,音声認識研究のための大規模多言語コーパスであるMSR-86Kを紹介する。
コーパスは15の言語と86,300時間の転写されたASRデータからなるYouTube上の公開ビデオに由来する。
MSR-86K は HuggingFace 上で公開され,多言語 ASR 研究のための新たな道が開かれると我々は信じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.282566545836705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, multilingual artificial intelligence assistants, exemplified by ChatGPT, have gained immense popularity. As a crucial gateway to human-computer interaction, multilingual automatic speech recognition (ASR) has also garnered significant attention, as evidenced by systems like Whisper. However, the proprietary nature of the training data has impeded researchers' efforts to study multilingual ASR. This paper introduces MSR-86K, an evolving, large-scale multilingual corpus for speech recognition research. The corpus is derived from publicly accessible videos on YouTube, comprising 15 languages and a total of 86,300 hours of transcribed ASR data. We also introduce how to use the MSR-86K corpus and other open-source corpora to train a robust multilingual ASR model that is competitive with Whisper. MSR-86K will be publicly released on HuggingFace, and we believe that such a large corpus will pave new avenues for research in multilingual ASR.
- Abstract（参考訳）: 近年,ChatGPTに代表される多言語人工知能アシスタントが広く普及している。
人-コンピュータインタラクションの重要なゲートウェイとして、Whisperのようなシステムで証明されているように、多言語自動音声認識(ASR)も大きな注目を集めている。
しかし、トレーニングデータのプロプライエタリな性質は、多言語ASRの研究に研究者の努力を妨げている。
本稿では,音声認識研究のための大規模多言語コーパスであるMSR-86Kを紹介する。
コーパスは15の言語と86,300時間の転写されたASRデータからなるYouTube上の公開ビデオに由来する。
また、MSR-86Kコーパスや他のオープンソースコーパスを用いて、Whisperと競合する堅牢な多言語ASRモデルをトレーニングする方法についても紹介する。
MSR-86K は HuggingFace 上で公開され,多言語 ASR 研究のための新たな道が開かれると我々は信じている。
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