論文の概要: Open Automatic Speech Recognition Models for Classical and Modern Standard Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13977v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 14:42:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.324255
• Title: Open Automatic Speech Recognition Models for Classical and Modern Standard Arabic
• Title（参考訳）: 古典・現代標準アラビア語のオープン音声認識モデル
• Authors: Lilit Grigoryan, Nikolay Karpov, Enas Albasiri, Vitaly Lavrukhin, Boris Ginsburg,
• Abstract要約: 言語固有の課題に対処するために,アラビア語音声とテキスト処理の普遍的方法論を導入する。 我々は、FastConformerアーキテクチャに基づく2つの新しいモデルを訓練する。ひとつは、モダンスタンダードアラビア(MSA)用に特別に設計されたもので、もうひとつは、MSAと古典アラビア(CA)の両方のための最初の統一パブリックモデルである。 MSAモデルは、関連するデータセット上での最先端(SOTA)パフォーマンスで新しいベンチマークを設定し、統一モデルは、MSAの強いパフォーマンスを維持しながら、CAのためのダイアクリティカルティクスでSOTA精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.807843278492847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite Arabic being one of the most widely spoken languages, the development of Arabic Automatic Speech Recognition (ASR) systems faces significant challenges due to the language's complexity, and only a limited number of public Arabic ASR models exist. While much of the focus has been on Modern Standard Arabic (MSA), there is considerably less attention given to the variations within the language. This paper introduces a universal methodology for Arabic speech and text processing designed to address unique challenges of the language. Using this methodology, we train two novel models based on the FastConformer architecture: one designed specifically for MSA and the other, the first unified public model for both MSA and Classical Arabic (CA). The MSA model sets a new benchmark with state-of-the-art (SOTA) performance on related datasets, while the unified model achieves SOTA accuracy with diacritics for CA while maintaining strong performance for MSA. To promote reproducibility, we open-source the models and their training recipes.
• Abstract（参考訳）: アラビア語は最も広く話されている言語の一つであるにもかかわらず、アラビア語自動音声認識(ASR)システムの開発は言語が複雑であるために重大な課題に直面している。 多くは現代標準アラビア語(MSA)に焦点が当てられているが、言語内の変化にはあまり注意が向けられていない。 本稿では,言語固有の課題に対処するために,アラビア語音声とテキスト処理の普遍的方法論を提案する。 この手法を用いて,MSA用に特別に設計されたFastConformerアーキテクチャと,MSAと古典アラビア語(CA)の両方を対象とした最初の統一公開モデルであるFastConformerアーキテクチャに基づく2つの新しいモデルを訓練する。 MSAモデルは、関連するデータセット上での最先端(SOTA)パフォーマンスで新しいベンチマークを設定し、統一モデルは、MSAの強いパフォーマンスを維持しながら、CAのためのダイアクリティカルティクスでSOTA精度を達成する。 再現性を促進するため、我々はモデルとそのトレーニングレシピをオープンソース化する。

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