論文の概要: AppTek Call-Center Dialogues: A Multi-Accent Long-Form Benchmark for English ASR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27543v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 07:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.977629
• Title: AppTek Call-Center Dialogues: A Multi-Accent Long-Form Benchmark for English ASR
• Title（参考訳）: AppTekコールセンター対話: 英語ASRのための多段階長期ベンチマーク
• Authors: Eugen Beck, Sarah Beranek, Uma Moothiringote, Daniel Mann, Wilfried Michel, Katie Nguyen, Taylor Tragemann,
• Abstract要約: この研究は、自発的にロールプレイされたエージェント-顧客会話のコレクションであるAppTek Call-Center Dialogues corpusを提示する。 オーディオやテキストはリリース前には公開されていなかったため、既存の大規模事前学習コーパスと重複するリスクが軽減された。 我々は、異なるセグメンテーションアプローチの下で、オープンソースのASRシステムのセットをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6484760017156628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Evaluating English ASR systems for conversational AI applications remains difficult, as many publicly available corpora are either pre-segmented into short segments, consist of read or prepared speech, or lack explicit dialect annotations to evaluate robustness for a diverse user base. This work presents the AppTek Call-Center Dialogues corpus, a collection of spontaneous, role-played agent-customer conversations spanning fourteen English accents covering sixteen service-oriented scenarios. The dataset was commissioned specifically for evaluation and none of the audio or text was publicly available prior to release, reducing the risk of overlap with existing large-scale pretraining corpora. We benchmark a set of open-source ASR systems under different segmentation approaches. Results show substantial variation across accents and segmentation methods, indicating that good performance on general American English benchmarks does not necessarily generalize to other accents.
• Abstract（参考訳）: 会話型AIアプリケーションに対する英語のASRシステムの評価は、多くの公開コーパスが、読み書きまたは準備された音声からなる短いセグメントに予め分割されているか、または、多様なユーザーベースに対する堅牢性を評価するための明示的な方言アノテーションが欠如しているため、依然として難しいままである。 この研究は、16のサービス指向シナリオをカバーする14の英語アクセントにまたがる、自発的でロールプレイされたエージェント-顧客会話のコレクションであるAppTek Call-Center Dialogues corpusを提示する。 データセットは特に評価のために委託され、リリース前にはオーディオやテキストが公開されていなかったため、既存の大規模事前学習コーパスと重複するリスクが軽減された。 我々は、異なるセグメンテーションアプローチの下で、オープンソースのASRシステムのセットをベンチマークする。 その結果、アクセントとセグメンテーション法にはかなりの違いがあることが示され、一般のアメリカ英語ベンチマークの性能が必ずしも他のアクセントに一般化するとは限らないことが示唆された。

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