論文の概要: Finding A Voice: Exploring the Potential of African American Dialect and Voice Generation for Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03441v2
• Date: Sat, 19 Jul 2025 18:57:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 14:33:31.612779
• Title: Finding A Voice: Exploring the Potential of African American Dialect and Voice Generation for Chatbots
• Title（参考訳）: 音声を見つける: チャットボットにおけるアフリカ系アメリカ人の方言と音声生成の可能性を探る
• Authors: Sarah E. Finch, Ellie S. Paek, Ikseon Choi, Jinho D. Choi,
• Abstract要約: 本研究は、アフリカ系アメリカ人コミュニティに役立てるために、アフリカ系アメリカ人英語(AAE)を仮想エージェントに統合することに焦点を当てる。 我々は,大規模言語モデルと音声合成技術を用いて,テキストベースおよび音声チャットボットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.868899242620637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As chatbots become integral to daily life, personalizing systems is key for fostering trust, engagement, and inclusivity. This study examines how linguistic similarity affects chatbot performance, focusing on integrating African American English (AAE) into virtual agents to better serve the African American community. We develop text-based and spoken chatbots using large language models and text-to-speech technology, then evaluate them with AAE speakers against standard English chatbots. Our results show that while text-based AAE chatbots often underperform, spoken chatbots benefit from an African American voice and AAE elements, improving performance and preference. These findings underscore the complexities of linguistic personalization and the dynamics between text and speech modalities, highlighting technological limitations that affect chatbots' AA speech generation and pointing to promising future research directions.
• Abstract（参考訳）: チャットボットが日常生活に不可欠なものとなるにつれ、個人化システムは信頼、エンゲージメント、傾倒を育むための鍵となる。 本研究は,言語的類似性がチャットボットのパフォーマンスにどのように影響するかを考察し,アフリカ系アメリカ人コミュニティに役立てるために,アフリカ系アメリカ人英語(AAE)を仮想エージェントに統合することに焦点を当てた。 我々は,大規模言語モデルと音声合成技術を用いて,テキストベースおよび音声チャットボットを開発し,標準英語チャットボットに対してAE話者を用いて評価する。 その結果、テキストベースのAAEチャットボットは性能が劣ることが多いが、音声チャットボットはアフリカ系アメリカ人の声とAAE要素の恩恵を受け、性能と嗜好が改善されていることがわかった。 これらの結果は、言語的パーソナライゼーションの複雑さと、テキストと音声のモダリティのダイナミクスを強調し、チャットボットのAA音声生成に影響を与える技術的な制限を強調し、将来的な研究方向性を示す。

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