論文の概要: Code-Switching in End-to-End Automatic Speech Recognition: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07741v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 13:21:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.412824
• Title: Code-Switching in End-to-End Automatic Speech Recognition: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: エンドツーエンド音声認識におけるコードスイッチング:体系的文献レビュー
• Authors: Maha Tufail Agro, Atharva Kulkarni, Karima Kadaoui, Zeerak Talat, Hanan Aldarmaki,
• Abstract要約: 我々は、ピアレビューされた会場で発行された論文を手動で収集し、注釈付けする。 検討された言語、データセット、メトリクス、モデル選択、パフォーマンスを文書化しています。 コードスイッチングにおけるエンドツーエンドASRの課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.354683587671182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by a growing research interest into automatic speech recognition (ASR), and the growing body of work for languages in which code-switching (CS) often occurs, we present a systematic literature review of code-switching in end-to-end ASR models. We collect and manually annotate papers published in peer reviewed venues. We document the languages considered, datasets, metrics, model choices, and performance, and present a discussion of challenges in end-to-end ASR for code-switching. Our analysis thus provides insights on current research efforts and available resources as well as opportunities and gaps to guide future research.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)研究への関心が高まり、また、コードスイッチング(CS)が頻繁に発生する言語に対する作業の体系化に伴い、エンドツーエンドのASRモデルにおけるコードスイッチングに関する体系的な文献レビューを行う。 我々は、ピアレビューされた会場で発行された論文を手動で収集し、注釈付けする。 検討された言語、データセット、メトリクス、モデル選択、パフォーマンスを文書化し、コードスイッチングにおけるエンドツーエンドASRの課題について論じる。 この分析は、現在の研究活動と利用可能な資源、そして将来の研究を導くための機会とギャップについての洞察を提供する。

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