論文の概要: Omnilingual ASR: Open-Source Multilingual Speech Recognition for 1600+ Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09690v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:04:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.418411
• Title: Omnilingual ASR: Open-Source Multilingual Speech Recognition for 1600+ Languages
• Title（参考訳）: Omnilingual ASR:1600以上の言語に対するオープンソース多言語音声認識
• Authors: Omnilingual ASR team, Gil Keren, Artyom Kozhevnikov, Yen Meng, Christophe Ropers, Matthew Setzler, Skyler Wang, Ife Adebara, Michael Auli, Can Balioglu, Kevin Chan, Chierh Cheng, Joe Chuang, Caley Droof, Mark Duppenthaler, Paul-Ambroise Duquenne, Alexander Erben, Cynthia Gao, Gabriel Mejia Gonzalez, Kehan Lyu, Sagar Miglani, Vineel Pratap, Kaushik Ram Sadagopan, Safiyyah Saleem, Arina Turkatenko, Albert Ventayol-Boada, Zheng-Xin Yong, Yu-An Chung, Jean Maillard, Rashel Moritz, Alexandre Mourachko, Mary Williamson, Shireen Yates,
• Abstract要約: 大規模自動音声認識システムであるOmnilingual ASRを紹介する。 自己教師付き事前学習を7Bパラメータに拡張し、堅牢な音声表現を学習する。 ASRが提供しなかった500以上の言語を含む1,600以上の言語にカバー範囲を広げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.14451035425229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automatic speech recognition (ASR) has advanced in high-resource languages, but most of the world's 7,000+ languages remain unsupported, leaving thousands of long-tail languages behind. Expanding ASR coverage has been costly and limited by architectures that restrict language support, making extension inaccessible to most--all while entangled with ethical concerns when pursued without community collaboration. To transcend these limitations, we introduce Omnilingual ASR, the first large-scale ASR system designed for extensibility. Omnilingual ASR enables communities to introduce unserved languages with only a handful of data samples. It scales self-supervised pre-training to 7B parameters to learn robust speech representations and introduces an encoder-decoder architecture designed for zero-shot generalization, leveraging a LLM-inspired decoder. This capability is grounded in a massive and diverse training corpus; by combining breadth of coverage with linguistic variety, the model learns representations robust enough to adapt to unseen languages. Incorporating public resources with community-sourced recordings gathered through compensated local partnerships, Omnilingual ASR expands coverage to over 1,600 languages, the largest such effort to date--including over 500 never before served by ASR. Automatic evaluations show substantial gains over prior systems, especially in low-resource conditions, and strong generalization. We release Omnilingual ASR as a family of models, from 300M variants for low-power devices to 7B for maximum accuracy. We reflect on the ethical considerations shaping this design and conclude by discussing its societal impact. In particular, we highlight how open-sourcing models and tools can lower barriers for researchers and communities, inviting new forms of participation. Open-source artifacts are available at https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)は、オープンソースの言語では進歩しているが、世界の7000以上の言語のほとんどはサポートを受けておらず、数千の長尾言語が残されている。 ASRのカバレッジの拡大は、言語サポートを制限するアーキテクチャによって費用がかさみ、制限されている。 これらの制限を超越するために,拡張性のために設計された最初の大規模ASRシステムであるOmnilingual ASRを導入する。 Omnilingual ASRにより、コミュニティは少数のデータサンプルだけで保存されていない言語を導入することができる。 自己教師付き事前学習を7Bパラメータに拡張し、堅牢な音声表現を学習し、ゼロショットの一般化のために設計されたエンコーダ・デコーダアーキテクチャを導入し、LLMにインスパイアされたデコーダを利用する。 この能力は大規模で多様な訓練コーパスに根ざしており、カバー範囲を言語的多様性と組み合わせることで、このモデルは目に見えない言語に適応できるほど堅牢な表現を学習する。 Omnilingual ASRは、コミュニティをソースとした録音を補償したローカルパートナーシップを通じて収集した公共リソースを組み込んで、1,600以上の言語にカバー範囲を広げている。 自動評価は、特に低リソース条件において、以前のシステムよりも大幅に向上し、強力な一般化を示す。 我々はOmnilingual ASRを,低消費電力デバイス向け300万変種から最大精度で7Bまで,モデルのファミリとしてリリースする。 我々は、このデザインを形作り、その社会的影響を議論することで結論付ける倫理的考察を反映する。 特に、オープンソースモデルやツールが研究者やコミュニティの障壁を減らし、新たな形式の参加を促す方法について強調する。 オープンソースアーティファクトはhttps://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr.comで公開されている。

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