論文の概要: Afrispeech-Dialog: A Benchmark Dataset for Spontaneous English Conversations in Healthcare and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03945v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 10:33:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:33:04.494649
• Title: Afrispeech-Dialog: A Benchmark Dataset for Spontaneous English Conversations in Healthcare and Beyond
• Title（参考訳）: Afrispeech-Dialog: 医療とそれ以上の自発的な英語会話のためのベンチマークデータセット
• Authors: Mardhiyah Sanni, Tassallah Abdullahi, Devendra D. Kayande, Emmanuel Ayodele, Naome A. Etori, Michael S. Mollel, Moshood Yekini, Chibuzor Okocha, Lukman E. Ismaila, Folafunmi Omofoye, Boluwatife A. Adewale, Tobi Olatunji,
• Abstract要約: Afrispeech-Dialogは、医学的および非医学的アフリカ中心の英語会話を模擬した50のベンチマークデータセットである。 長音のアクセント付き音声に対して,最先端話者ダイアリゼーション(SOTA)とASRシステムを評価し,その性能をネイティブアクセントと比較し,10%以上の性能劣化を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Speech technologies are transforming interactions across various sectors, from healthcare to call centers and robots, yet their performance on African-accented conversations remains underexplored. We introduce Afrispeech-Dialog, a benchmark dataset of 50 simulated medical and non-medical African-accented English conversations, designed to evaluate automatic speech recognition (ASR) and related technologies. We assess state-of-the-art (SOTA) speaker diarization and ASR systems on long-form, accented speech, comparing their performance with native accents and discover a 10%+ performance degradation. Additionally, we explore medical conversation summarization capabilities of large language models (LLMs) to demonstrate the impact of ASR errors on downstream medical summaries, providing insights into the challenges and opportunities for speech technologies in the Global South. Our work highlights the need for more inclusive datasets to advance conversational AI in low-resource settings.
• Abstract（参考訳）: 音声技術は、医療からコールセンター、ロボットに至るまで、さまざまな分野の対話を変革している。 Afrispeech-Dialogは、50の医学的および非医学的アフリカ中心の英語会話のベンチマークデータセットであり、自動音声認識(ASR)と関連技術の評価を目的としている。 長音のアクセント付き音声に対して,最先端話者ダイアリゼーション(SOTA)とASRシステムを評価し,その性能をネイティブアクセントと比較し,10%以上の性能劣化を見出した。 さらに、大言語モデル(LLM)の医療会話要約機能について検討し、ASRエラーが下流の医療要約に与える影響を実証し、グローバル・サウスにおける音声技術の課題と機会についての洞察を提供する。 私たちの研究は、低リソース環境で会話AIを前進させるための包括的データセットの必要性を強調しています。

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