論文の概要: BhasaAnuvaad: A Speech Translation Dataset for 13 Indian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04699v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 14:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 11:36:07.367439
• Title: BhasaAnuvaad: A Speech Translation Dataset for 13 Indian Languages
• Title（参考訳）: BhasaAnuvaad:13のインドの言語のための音声翻訳データセット
• Authors: Sparsh Jain, Ashwin Sankar, Devilal Choudhary, Dhairya Suman, Nikhil Narasimhan, Mohammed Safi Ur Rahman Khan, Anoop Kunchukuttan, Mitesh M Khapra, Raj Dabre,
• Abstract要約: インド語における広く使われている自動音声翻訳システムの性能を評価する。 口語と非公式の言語を正確に翻訳できるシステムが存在しないことは顕著である。 BhasaAnuvaadを紹介します。ASTの公開データセットとしては最大で、22のインド言語と英語のうち13が対象です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.273651323572786
• License:
• Abstract: Automatic Speech Translation (AST) datasets for Indian languages remain critically scarce, with public resources covering fewer than 10 of the 22 official languages. This scarcity has resulted in AST systems for Indian languages lagging far behind those available for high-resource languages like English. In this paper, we first evaluate the performance of widely-used AST systems on Indian languages, identifying notable performance gaps and challenges. Our findings show that while these systems perform adequately on read speech, they struggle significantly with spontaneous speech, including disfluencies like pauses and hesitations. Additionally, there is a striking absence of systems capable of accurately translating colloquial and informal language, a key aspect of everyday communication. To this end, we introduce BhasaAnuvaad, the largest publicly available dataset for AST involving 13 out of 22 scheduled Indian languages and English spanning over 44,400 hours and 17M text segments. BhasaAnuvaad contains data for English speech to Indic text, as well as Indic speech to English text. This dataset comprises three key categories: (1) Curated datasets from existing resources, (2) Large-scale web mining, and (3) Synthetic data generation. By offering this diverse and expansive dataset, we aim to bridge the resource gap and promote advancements in AST for Indian languages.
• Abstract（参考訳）: インドの言語のための自動音声翻訳(AST)データセットは、22の公用語のうち10に満たない公的なリソースで、非常に乏しいままである。 この不足により、インドの言語のためのASTシステムは、英語のような高リソース言語で利用できるものよりもはるかに遅れている。 本稿では,インド語で広く使われているASTシステムの性能をまず評価し,その性能差と課題を明らかにする。 以上の結果から,これらのシステムは読み上げ音声に対して適切に機能する一方で,ポーズやためらみなどの障害を含む自然発声に苦慮していることが示唆された。 さらに、日常的なコミュニケーションの重要な側面である口語と口語を正確に翻訳できるシステムが存在しないことも顕著である。 この目的のために、BhasaAnuvaadを紹介します。ASTの公開データセットとしては最大で、22言語のうち13言語が予定されており、英語は44,400時間と17Mのテキストセグメントにまたがっています。 BhasaAnuvaadは、英語の音声からIndicのテキストへのデータと、Indicの音声からIndicのテキストへのデータを含んでいる。 本データセットは,(1)既存の資源からのキュレートされたデータセット,(2)大規模Webマイニング,(3)合成データ生成の3つの主要なカテゴリから構成される。 この多種多様な拡張データセットを提供することで、資源ギャップを埋め、インドの言語におけるASTの進歩を促進することを目指している。

関連論文リスト

• Improving Speech Emotion Recognition in Under-Resourced Languages via Speech-to-Speech Translation with Bootstrapping Data Selection [49.27067541740956]
  音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの自然な相互作用が可能な汎用AIエージェントを開発する上で重要な要素である。 英語や中国語以外の言語でラベル付きデータが不足しているため、堅牢な多言語SERシステムの構築は依然として困難である。 本稿では,低SERリソース言語におけるSERの性能向上のための手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T08:36:45Z)
• Navigating Text-to-Image Generative Bias across Indic Languages [53.92640848303192]
  本研究ではインドで広く話されているIndic言語に対するテキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルのバイアスについて検討する。 これらの言語における主要なTTIモデルの生成的パフォーマンスと文化的関連性を評価し,比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T04:56:13Z)
• CoSTA: Code-Switched Speech Translation using Aligned Speech-Text Interleaving [61.73180469072787]
  インド語から英語のテキストへのコード変更音声の音声翻訳(ST)の問題に焦点をあてる。 本稿では、事前訓練された自動音声認識(ASR)と機械翻訳(MT)モジュールを足場として、新しいエンドツーエンドモデルアーキテクチャCOSTAを提案する。 COSTAは、多くの競合するカスケードおよびエンドツーエンドのマルチモーダルベースラインを3.5BLEUポイントまで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:10:51Z)
• Wav2Gloss: Generating Interlinear Glossed Text from Speech [78.64412090339044]
  音声から4つの言語アノテーションを自動抽出するタスクであるWav2Glossを提案する。 音声からのインターリニア・グロッシド・テキスト・ジェネレーションの今後の研究の基盤となる基盤となるものについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T21:45:29Z)
• IndicVoices: Towards building an Inclusive Multilingual Speech Dataset for Indian Languages [17.862027695142825]
  INDICVOICESは、145のインド地区と22の言語をカバーする16237人の話者による自然および自発的なスピーチのデータセットである。 1639時間は既に書き起こされており、言語ごとの平均的な時間は73時間である。 この作業の一部として開発されたデータ、ツール、ガイドライン、モデル、その他の材料はすべて公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:42:08Z)
• Breaking Language Barriers: A Question Answering Dataset for Hindi and Marathi [1.03590082373586]
  本稿では,ヒンディー語とマラティー語という2つの言語を対象とした質問回答データセットの開発に焦点をあてる。 ヒンディー語は世界第3位の言語であり、マラシ語は世界第11位の言語であるにもかかわらず、両方の言語は効率的な質問回答システムを構築するための限られた資源に直面している。 これらの言語で利用可能な最大の質問回答データセットをリリースし、各データセットには28,000のサンプルが含まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T00:39:21Z)
• Neural Machine Translation for the Indigenous Languages of the Americas: An Introduction [102.13536517783837]
  アメリカ大陸のほとんどの言語は、もしあるならば、並列データと単言語データしか持たない。 これらの言語におけるNLPコミュニティの関心が高まった結果、最近の進歩、発見、オープンな質問について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T23:27:47Z)
• IndicTrans2: Towards High-Quality and Accessible Machine Translation Models for all 22 Scheduled Indian Languages [37.758476568195256]
  インドは10億人以上の人々が話す4つの主要言語族の言語と共に豊かな言語風景を持っている。 これらの言語のうち22はインド憲法に記載されている(予定言語として参照)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T17:57:43Z)
• ComSL: A Composite Speech-Language Model for End-to-End Speech-to-Text Translation [79.66359274050885]
  公的な事前訓練された音声のみのモデルと言語のみのモデルからなる複合アーキテクチャ上に構築された音声言語モデルであるComSLを提案する。 提案手法は,エンドツーエンドの音声-テキスト翻訳タスクにおいて有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T07:42:15Z)
• PMIndiaSum: Multilingual and Cross-lingual Headline Summarization for Languages in India [33.31556860332746]
  PMIndiaSumは、インドの言語に焦点を当てた多言語および大規模並列要約コーパスである。 私たちのコーパスは、4つの言語ファミリー、14の言語、196の言語ペアを持つ最大規模のトレーニングとテストの場を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T17:41:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。