論文の概要: Code-Switching Spoken Language Identification as Multi-Label Set Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01450v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 10:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.062537
• Title: Code-Switching Spoken Language Identification as Multi-Label Set Prediction
• Title（参考訳）: 複数ラベル集合予測のためのコードスイッチング音声言語同定
• Abstract要約: Code-switched (CS) 音声リークは、巨大な音声コーパスをキュレートするために使用されるモノリンガル言語識別フィルタを通して行われる。 発話レベルCS-LIDを多ラベル言語セット予測として定式化し,発話中の言語を直接出力するセット生成器を提案する。 本分析では, CS-LIDの基調性, しきい値不安定性, CSトレーニングデータにおける言語バイアス, 合成と現実のギャップなど, 頑健なCS-LIDの鍵となる障害を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.57519778582482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code-switched (CS) speech leaks through the monolingual language identification (LID) filters used to curate massive speech corpora, calling for CS-aware LID (CS-LID). We formulate utterance-level CS-LID as multi-label language-set prediction and propose a set generator that directly outputs the languages in an utterance, comparing it against atomic-pair and score-based classification baselines. Oracle Top-k is the strongest baseline, but thresholding fails because no single threshold separates CS from monolingual speech. Our set generator predicts the correct language count on unseen pairs without assuming the number of languages, but underperforms oracle Top-k in exact set accuracy. Our analysis identifies the key obstacles to robust CS-LID: oracle cardinality, threshold instability, language bias in CS training data, and the synthetic-to-real gap.
• Abstract（参考訳）: Code-switched (CS) 音声リークは、CS-LID (CS-Aware LID) と呼ばれる巨大な音声コーパスをキュレートするために使用されるモノリンガル言語識別 (LID) フィルタを通して行われる。 発声レベルCS-LIDを多ラベル言語セット予測として定式化し、発声中の言語を直接出力するセットジェネレータを提案し、それをアトミックペアとスコアベースの分類基準と比較する。 Oracle Top-kは最強のベースラインだが、単一のしきい値がCSとモノリンガルなスピーチを分離しないため、しきい値設定は失敗する。 我々のセットジェネレータは、未知のペアに対して、言語数を仮定せずに正しい言語数を予測しますが、正確なセット精度でオラクルトップkを過小評価します。 本分析では, CS-LIDの基調性, しきい値不安定性, CSトレーニングデータにおける言語バイアス, 合成と現実のギャップなど, 頑健なCS-LIDの鍵となる障害を明らかにした。

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