論文の概要: Improving Speech Recognition Accuracy Using Custom Language Models with the Vosk Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21025v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 22:20:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:08.445938
• Title: Improving Speech Recognition Accuracy Using Custom Language Models with the Vosk Toolkit
• Title（参考訳）: Vosk Toolkitを用いたカスタム言語モデルによる音声認識精度の向上
• Authors: Aniket Abhishek Soni,
• Abstract要約: 本研究は,オープンソースのVosk Toolkitを用いたカスタム言語モデルを用いて,各種設定における音声とテキストの精度を向上する方法について検討する。 Pythonベースの転写パイプラインは入力音声を処理し、VoskのKaldiRecognizerを使って音声認識を行い、出力をDOCXファイルにエクスポートするために開発された。 結果は、特に専門用語、アクセントの変化、背景雑音を含むドメイン固有のシナリオにおいて、カスタムモデルが単語エラー率を減少させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Although speech recognition algorithms have developed quickly in recent years, achieving high transcription accuracy across diverse audio formats and acoustic environments remains a major challenge. This work explores how incorporating custom language models with the open-source Vosk Toolkit can improve speech-to-text accuracy in varied settings. Unlike many conventional systems limited to specific audio types, this approach supports multiple audio formats such as WAV, MP3, FLAC, and OGG by using Python modules for preprocessing and format conversion. A Python-based transcription pipeline was developed to process input audio, perform speech recognition using Vosk's KaldiRecognizer, and export the output to a DOCX file. Results showed that custom models reduced word error rates, especially in domain-specific scenarios involving technical terminology, varied accents, or background noise. This work presents a cost-effective, offline solution for high-accuracy transcription and opens up future opportunities for automation and real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声認識アルゴリズムは急速に発展してきたが,様々な音声形式や音響環境において高い転写精度を実現することは大きな課題である。 本研究では、オープンソースのVosk Toolkitにカスタム言語モデルを組み込むことで、さまざまな設定における音声とテキストの精度を向上させる方法について検討する。 特定のオーディオタイプに限定された多くの従来のシステムとは異なり、このアプローチはプリプロセッサやフォーマット変換にPythonモジュールを使用することで、WAV、MP3、FLAC、OGGなどの複数のオーディオフォーマットをサポートする。 Pythonベースの転写パイプラインは入力音声を処理し、VoskのKaldiRecognizerを使って音声認識を行い、出力をDOCXファイルにエクスポートするために開発された。 結果は、特に専門用語、アクセントの変化、背景雑音を含むドメイン固有のシナリオにおいて、カスタムモデルが単語エラー率を減少させることを示した。 この研究は、高精度な書き起こしのためのコスト効率のよいオフラインソリューションを示し、自動化とリアルタイムアプリケーションのための将来の機会を開放する。

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