論文の概要: Assessing Latency in ASR Systems: A Methodological Perspective for Real-Time Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05674v3
• Date: Tue, 14 Oct 2025 13:37:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:31.919033
• Title: Assessing Latency in ASR Systems: A Methodological Perspective for Real-Time Use
• Title（参考訳）: ASRシステムにおけるレイテンシの評価:リアルタイム利用の方法論的展望
• Authors: Carlos Arriaga, Alejandro Pozo, Javier Conde, Alvaro Alonso,
• Abstract要約: 自動音声認識(ASR)システムはリアルタイムの文字起こしを生成するが、人間の通訳が捉えたニュアンスを見逃すことも多い。 人間インタプリタはこれらのニュアンスを認識するだけでなく、リアルタイムで調整でき、精度が向上する一方、ASRは基本的な転写タスクを処理している。 本稿では,ASRシステムの遅延を計測し,実際の解釈シナリオで使用可能なかどうかを検証するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.203534223395756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic speech recognition (ASR) systems generate real-time transcriptions but often miss nuances that human interpreters capture. While ASR is useful in many contexts, interpreters-who already use ASR tools such as Dragon-add critical value, especially in sensitive settings such as diplomatic meetings where subtle language is key. Human interpreters not only perceive these nuances but can adjust in real time, improving accuracy, while ASR handles basic transcription tasks. However, ASR systems introduce a delay that does not align with real-time interpretation needs. The user-perceived latency of ASR systems differs from that of interpretation because it measures the time between speech and transcription delivery. To address this, we propose a new approach to measuring delay in ASR systems and validate if they are usable in live interpretation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)システムはリアルタイムの文字起こしを生成するが、人間の通訳が捉えたニュアンスを見逃すことも多い。 ASRは多くの文脈で有用であるが、Dragon-add critical valueのようなASRツールを既に使っている通訳は、特に微妙な言語が鍵となる外交会議のような繊細な状況では特に有用である。 人間インタプリタはこれらのニュアンスを認識するだけでなく、リアルタイムで調整でき、精度が向上する一方、ASRは基本的な転写タスクを処理している。 しかし、ASRシステムはリアルタイムの解釈要求と一致しない遅延を導入している。 ASRシステムのユーザ認識レイテンシは、音声と転写の配信までの時間を測定するため、解釈のレイテンシと異なる。 そこで本研究では,ASRシステムの遅延を計測し,実際の解釈シナリオで使用可能なかどうかを検証するための新しい手法を提案する。

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