論文の概要: Summarizing Speech: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08024v2
• Date: Tue, 10 Jun 2025 11:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:39.866789
• Title: Summarizing Speech: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 要約音声:包括的調査
• Authors: Fabian Retkowski, Maike Züfle, Andreas Sudmann, Dinah Pfau, Shinji Watanabe, Jan Niehues, Alexander Waibel,
• Abstract要約: 音声の要約は、音声・音声コンテンツの増加量を効率的に管理し、アクセスするために欠かせないツールとなっている。 本調査では,要約手法の質を評価する上で重要な,既存のデータセットと評価プロトコルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.13011304983458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech summarization has become an essential tool for efficiently managing and accessing the growing volume of spoken and audiovisual content. However, despite its increasing importance, speech summarization remains loosely defined. The field intersects with several research areas, including speech recognition, text summarization, and specific applications like meeting summarization. This survey not only examines existing datasets and evaluation protocols, which are crucial for assessing the quality of summarization approaches, but also synthesizes recent developments in the field, highlighting the shift from traditional systems to advanced models like fine-tuned cascaded architectures and end-to-end solutions. In doing so, we surface the ongoing challenges, such as the need for realistic evaluation benchmarks, multilingual datasets, and long-context handling.
• Abstract（参考訳）: 音声の要約は、音声・音声コンテンツの増加量を効率的に管理し、アクセスするために欠かせないツールとなっている。 しかし、その重要性は増しているが、音声要約はいまだに緩やかに定義されている。 この分野は、音声認識、テキスト要約、ミーティング要約のような特定の応用など、いくつかの研究領域と交差する。 この調査では,要約アプローチの品質評価に不可欠な既存のデータセットや評価プロトコルだけでなく,従来のシステムから,細調整のカスケードアーキテクチャやエンドツーエンドソリューションといった高度なモデルへのシフトを強調して,この分野における最近の発展を合成する。 そこで我々は,現実的な評価ベンチマーク,多言語データセット,長期コンテキスト処理など,現在進行中の課題を提起する。

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