論文の概要: Navigating Speech Recording Collections with AI-Generated Illustrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04182v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 22:38:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.05496
• Title: Navigating Speech Recording Collections with AI-Generated Illustrations
• Title（参考訳）: AI生成図による音声記録コレクションのナビゲーション
• Authors: Sirina Håland, Trond Karlsen Strøm, Petra Galuščáková,
• Abstract要約: 本稿では,言語およびマルチモーダル生成モデルにおける最近の進歩を生かした,音声アーカイブの新しいナビゲーション手法を提案する。 我々は、インタラクティブなマインドマップと画像生成ツールを用いて、データを構造化形式に整理するWebアプリケーションを用いて、我々のアプローチを実証する。 このシステムはTED-Lium3データセットを用いて実装されており、TED Talksの2000以上の音声書き起こしと音声ファイルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the amount of available spoken content is steadily increasing, extracting information and knowledge from speech recordings remains challenging. Beyond enhancing traditional information retrieval methods such as speech search and keyword spotting, novel approaches for navigating and searching spoken content need to be explored and developed. In this paper, we propose a novel navigational method for speech archives that leverages recent advances in language and multimodal generative models. We demonstrate our approach with a Web application that organizes data into a structured format using interactive mind maps and image generation tools. The system is implemented using the TED-LIUM~3 dataset, which comprises over 2,000 speech transcripts and audio files of TED Talks. Initial user tests using a System Usability Scale (SUS) questionnaire indicate the application's potential to simplify the exploration of large speech collections.
• Abstract（参考訳）: 利用可能な音声コンテンツの量は着実に増えているが、音声記録から情報や知識を抽出することは依然として困難である。 音声検索やキーワードスポッティングなどの従来の情報検索手法の強化に加えて,音声コンテンツのナビゲートと探索のための新しいアプローチを探求し,開発する必要がある。 本稿では,言語およびマルチモーダル生成モデルにおける最近の進歩を生かした,音声アーカイブの新しいナビゲーション手法を提案する。 我々は、インタラクティブなマインドマップと画像生成ツールを用いて、データを構造化形式に整理するWebアプリケーションを用いて、我々のアプローチを実証する。 このシステムはTED-Lium~3データセットを使用して実装されており、TED Talksの2000以上の音声書き起こしと音声ファイルで構成されている。 システムユーザビリティ尺度(SUS)を用いた初期ユーザテストは,大規模音声コレクションの探索を簡略化するアプリケーションの可能性を示している。

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