論文の概要: Toward Responsible ASR for African American English Speakers: A Scoping Review of Bias and Equity in Speech Technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18288v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 19:09:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.491265
- Title: Toward Responsible ASR for African American English Speakers: A Scoping Review of Bias and Equity in Speech Technology
- Title（参考訳）: アフリカ系アメリカ人英語話者の責任あるASRに向けて : 音声技術におけるバイアス・エクイティのスコーピングレビュー
- Authors: Jay L. Cunningham, Adinawa Adjagbodjou, Jeffrey Basoah, Jainaba Jawara, Kowe Kadoma, Aaleyah Lewis,
- Abstract要約: 自動音声認識(ASR)において、公平性、偏り、公平性がどのように概念化され、運用されているかを検討する。
我々は、研究者がASR関連の害をどう理解するかという4つの主要な調査領域を特定した。
本稿では、ガバナンス中心のASRライフサイクルを、責任あるASR開発のための学際的なフレームワークとして提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.26482039304319
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This scoping literature review examines how fairness, bias, and equity are conceptualized and operationalized in Automatic Speech Recognition (ASR) and adjacent speech and language technologies (SLT) for African American English (AAE) speakers and other linguistically diverse communities. Drawing from 44 peer-reviewed publications across Human-Computer Interaction (HCI), Machine Learning/Natural Language Processing (ML/NLP), and Sociolinguistics, we identify four major areas of inquiry: (1) how researchers understand ASR-related harms; (2) inclusive data practices spanning collection, curation, annotation, and model training; (3) methodological and theoretical approaches to linguistic inclusion; and (4) emerging practices and design recommendations for more equitable systems. While technical fairness interventions are growing, our review highlights a critical gap in governance-centered approaches that foreground community agency, linguistic justice, and participatory accountability. We propose a governance-centered ASR lifecycle as an emergent interdisciplinary framework for responsible ASR development and offer implications for researchers, practitioners, and policymakers seeking to address language marginalization in speech AI systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,アフリカ・アメリカン・イングリッシュ(AAE)話者と他の言語学的に多様なコミュニティを対象とした,自動音声認識(ASR)および隣接する音声・言語技術(SLT)において,公平性,バイアス,エクイティがいかに概念化され,運用されているかを検討するものである。
HCI(Human-Computer Interaction)、機械学習/自然言語処理(ML/NLP)、ソシオリンガスティックス(Sociolinguistics)にまたがる44の査読論文から、(1)研究者がASR関連の害をどう理解するか、(2)収集、キュレーション、アノテーション、モデルトレーニングにまたがる包括的データプラクティス、(3)言語的包摂に対する方法論的および理論的アプローチ、(4)より平等なシステムのための新しいプラクティスと設計レコメンデーションの4つの主要な領域を特定した。
技術的公正な介入が増加している一方で、我々のレビューは、コミュニティエージェンシー、言語正義、参加的説明責任を基礎とするガバナンス中心のアプローチにおける重要なギャップを浮き彫りにしている。
本稿では,ASR開発に責任を負うための創発的な学際的枠組みとしてガバナンス中心のASRライフサイクルを提案する。
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