論文の概要: SMILE: Speech Meta In-Context Learning for Low-Resource Language Automatic Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10429v2
• Date: Sat, 14 Jun 2025 16:46:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.78738
• Title: SMILE: Speech Meta In-Context Learning for Low-Resource Language Automatic Speech Recognition
• Title（参考訳）: SMILE:低音源言語音声認識のための音声メタインコンテキスト学習
• Authors: Ming-Hao Hsu, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: 音声メタインコンテキスト学習(SMILE)は、メタラーニングと音声インコンテキスト学習(SICL)を組み合わせた革新的なフレームワークである SMILEは、トレーニング不要な多言語ASRタスクにおいて、ベースライン手法よりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) models demonstrate outstanding performance on high-resource languages but face significant challenges when applied to low-resource languages due to limited training data and insufficient cross-lingual generalization. Existing adaptation strategies, such as shallow fusion, data augmentation, and direct fine-tuning, either rely on external resources, suffer computational inefficiencies, or fail in test-time adaptation scenarios. To address these limitations, we introduce Speech Meta In-Context LEarning (SMILE), an innovative framework that combines meta-learning with speech in-context learning (SICL). SMILE leverages meta-training from high-resource languages to enable robust, few-shot generalization to low-resource languages without explicit fine-tuning on the target domain. Extensive experiments on the ML-SUPERB benchmark show that SMILE consistently outperforms baseline methods, significantly reducing character and word error rates in training-free few-shot multilingual ASR tasks.
• Abstract（参考訳）: ASR(Automatic Speech Recognition)モデルでは、ハイリソース言語では優れた性能を示すが、訓練データに制限があり、言語間一般化が不十分なため、低リソース言語では大きな課題に直面している。 浅い融合、データ拡張、直接微調整といった既存の適応戦略は、外部リソースに依存するか、計算の非効率に悩まされるか、テスト時の適応シナリオで失敗する。 これらの制約に対処するために,メタラーニングと音声インコンテキスト学習(SICL)を組み合わせた革新的なフレームワークであるSpeech Meta Meta In-Context LEarning(SMILE)を導入する。 SMILEは、高リソース言語からのメタトレーニングを活用して、ターゲットドメインを明示的に微調整することなく、低リソース言語への堅牢で数ショットの一般化を可能にする。 ML-SUPERBベンチマークの広範囲な実験により、SMILEはベースライン法を一貫して上回り、トレーニング不要な多言語多言語ASRタスクにおける文字と単語の誤り率を著しく低下させることが示された。

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