論文の概要: The Interspeech 2025 Speech Accessibility Project Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22047v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.781167
• Title: The Interspeech 2025 Speech Accessibility Project Challenge
• Title（参考訳）: 2025年音声アクセシビリティプロジェクトチャレンジ
• Authors: Xiuwen Zheng, Bornali Phukon, Jonghwan Na, Ed Cutrell, Kyu Han, Mark Hasegawa-Johnson, Pan-Pan Jiang, Aadhrik Kuila, Colin Lea, Bob MacDonald, Gautam Mantena, Venkatesh Ravichandran, Leda Sari, Katrin Tomanek, Chang D. Yoo, Chris Zwilling,
• Abstract要約: 2025 音声アクセシビリティプロジェクト(Interspeech Speech Accessibility Project)が開始され、400時間以上のSAPデータが収集され、500人以上の音声障害者から書き起こされた。 22チーム中12チームがワードエラー率とセマンティックスコアでwhisper-large-v2ベースラインを上回った。 トップチームは8.11%のWERと88.44%のSemScoreを同時に達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.902086799949345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the last decade has witnessed significant advancements in Automatic Speech Recognition (ASR) systems, performance of these systems for individuals with speech disabilities remains inadequate, partly due to limited public training data. To bridge this gap, the 2025 Interspeech Speech Accessibility Project (SAP) Challenge was launched, utilizing over 400 hours of SAP data collected and transcribed from more than 500 individuals with diverse speech disabilities. Hosted on EvalAI and leveraging the remote evaluation pipeline, the SAP Challenge evaluates submissions based on Word Error Rate and Semantic Score. Consequently, 12 out of 22 valid teams outperformed the whisper-large-v2 baseline in terms of WER, while 17 teams surpassed the baseline on SemScore. Notably, the top team achieved the lowest WER of 8.11\%, and the highest SemScore of 88.44\% at the same time, setting new benchmarks for future ASR systems in recognizing impaired speech.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、自動音声認識(ASR)システムの大幅な進歩が見られたが、これらの障害を持つ個人に対するシステムの性能は、部分的には公開トレーニングデータに制限があるため、依然として不十分である。 このギャップを埋めるため、SAP(Interspeech Speech Accessibility Project)チャレンジが2025年に開始され、多様な音声障害を持つ500人以上の個人から収集・転写された400時間以上のSAPデータを活用した。 EvalAI上にホストされ、リモート評価パイプラインを活用するSAP Challengeでは、Word Error RateとSemantic Scoreに基づいて、提案を評価している。 その結果、22チーム中12チームがWERでwhisper-large-v2ベースラインを上回っ、17チームがSemScoreベースラインを上回った。 特に、トップチームは8.11\%のWERと88.44\%のSemScoreを同時に達成し、障害のある音声を認識するための将来のASRシステムのための新しいベンチマークを設定した。

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