論文の概要: Queer inclusion in speech datasets: An audit and taxonomy of practical tensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25491v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 23:41:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.143977
• Title: Queer inclusion in speech datasets: An audit and taxonomy of practical tensions
• Title（参考訳）: 音声データセットにおけるクイア包含:実践的緊張の監査と分類
• Abstract要約: 本稿では、LGBTQIA+(queer, queer, 音声を含む音声データセットについて検討し、現在の音声技術データセットにそのような音声が欠如している理由をよりよく理解するために、緊張の分類を提供する。 測定可能なクイア表現は低く(話者の0-1.4%)、頑健な不均一度測定には不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.896045749565875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we examine speech datasets for their inclusion of LGBTQIA+, or queer, voices and provide a taxonomy of tensions to better understand why there is a lack of such voices in current speech technology datasets. Through an audit of six diverse speech datasets, we find that measurable queer representation is low (0-1.4% of speakers) - insufficient for robust disparity measurement. We take this community as a case study to consider what challenges and tensions are associated with collecting speech data from marginalized communities. For comparison, we audit an additional two datasets from the speech sciences that were created by, for, and with the queer community. We note that many customs in speech dataset collection efforts in AI and speech technology research may conflict with values emphasized in participatory approaches with marginalized communities, and provide a taxonomy describing these tensions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、LGBTQIA+(queer, queer, 音声を含む音声データセットについて検討し、現在の音声技術データセットにそのような音声が欠如している理由をよりよく理解するために、緊張の分類を提供する。 6つの多様な音声データセットの監査により、測定可能なクイア表現が低く(話者の0-1.4%)、頑健な不均一度測定には不十分であることが判明した。 我々は,このコミュニティを事例研究として,疎外化コミュニティから音声データを収集する際の課題や緊張について考察する。 比較のために、我々は、クイアコミュニティによって作成された音声科学から追加の2つのデータセットを監査する。 我々は,AIと音声技術研究における音声データセット収集作業における多くの慣習が,辺境化コミュニティとの参加的アプローチで強調された価値と矛盾する可能性があることを指摘し,これらの緊張関係を記述した分類法を提供する。

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