論文の概要: Automatic Speech Recognition for African Low-Resource Languages: Challenges and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11690v1
- Date: Fri, 16 May 2025 20:57:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.783103
- Title: Automatic Speech Recognition for African Low-Resource Languages: Challenges and Future Directions
- Title（参考訳）: アフリカ低リソース言語の自動音声認識:課題と今後の方向性
- Authors: Sukairaj Hafiz Imam, Babangida Sani, Dawit Ketema Gete, Bedru Yimam Ahamed, Ibrahim Said Ahmad, Idris Abdulmumin, Seid Muhie Yimam, Muhammad Yahuza Bello, Shamsuddeen Hassan Muhammad,
- Abstract要約: アフリカにおける低資源言語は、研究と実践の双方において、著しく過小評価されている。
本研究では,これらの言語に対するASRシステムの開発に支障をきたす主要な課題について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.524096445909663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic Speech Recognition (ASR) technologies have transformed human-computer interaction; however, low-resource languages in Africa remain significantly underrepresented in both research and practical applications. This study investigates the major challenges hindering the development of ASR systems for these languages, which include data scarcity, linguistic complexity, limited computational resources, acoustic variability, and ethical concerns surrounding bias and privacy. The primary goal is to critically analyze these barriers and identify practical, inclusive strategies to advance ASR technologies within the African context. Recent advances and case studies emphasize promising strategies such as community-driven data collection, self-supervised and multilingual learning, lightweight model architectures, and techniques that prioritize privacy. Evidence from pilot projects involving various African languages showcases the feasibility and impact of customized solutions, which encompass morpheme-based modeling and domain-specific ASR applications in sectors like healthcare and education. The findings highlight the importance of interdisciplinary collaboration and sustained investment to tackle the distinct linguistic and infrastructural challenges faced by the continent. This study offers a progressive roadmap for creating ethical, efficient, and inclusive ASR systems that not only safeguard linguistic diversity but also improve digital accessibility and promote socioeconomic participation for speakers of African languages.
- Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)技術は人間とコンピュータの相互作用に変化をもたらしたが、アフリカにおける低リソース言語は、研究と実践の両方において著しく過小評価されている。
本研究では,データ不足,言語的複雑性,限られた計算資源,音響的変動性,バイアスやプライバシに関する倫理的懸念など,これらの言語に対するASRシステムの開発を妨げる大きな課題について検討する。
第一の目的は、これらの障壁を批判的に分析し、アフリカにおけるASR技術を前進させる実践的で包括的な戦略を特定することである。
近年の進歩とケーススタディでは、コミュニティ主導のデータ収集、自己監督型多言語学習、軽量モデルアーキテクチャ、プライバシの優先順位付けといった有望な戦略を強調している。
アフリカの様々な言語を含むパイロットプロジェクトからの証拠は、医療や教育などの分野における形態素ベースのモデリングとドメイン固有のASRアプリケーションを含む、カスタマイズされたソリューションの実現可能性と影響を示している。
この発見は、大陸が直面している言語的・インフラ的課題に対処するために、学際的な協力の重要性と持続的な投資を強調した。
この研究は、言語多様性を守るだけでなく、デジタルアクセシビリティを改善し、アフリカの言語話者の社会経済的参加を促進する、倫理的、効率的、包括的なASRシステムを構築するための進歩的なロードマップを提供する。
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