言語復活努力のためのコミュニティプロセス制限アクセスコーパスを支援する自動音声ツール【JST・京大機械翻訳】

San Nay; Bartelds Martijn; Ogunremi Tolulope; Mount Alison; Thompson Ruben; Higgins Michael; Barker Roy; Simpson Jane; Jurafsky Dan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219259463641 整理番号：22P0332560

言語復活努力のためのコミュニティプロセス制限アクセスコーパスを支援する自動音声ツール【JST・京大機械翻訳】

Automated speech tools for helping communities process restricted-access corpora for language revival efforts

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資料名：
発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

絶滅危惧言語からの音声の多くのアーカイブ記録は,コミュニティメンバーと言語学習プログラムに不注意であり,アクセスできないままである。1つのボトルネックはアノテーションの時間集約的性質である。注釈が始まる前に,著者化コミュニティメンバーによってベット化またはフィルタリングしなければならない言語のようなアクセス制約による記録に対して,より狭いボトルネックが発生した。著者らは,絶滅危惧言語における音声が,メタ言語的コメントおよび質問(例えば,英語)のようなより広く使用された言語と混ざる記録のために,両方のボトルネックを広めるために,プライバシー保護ワークフローを提案した。「木」の単語である。音声活動検出(VAD),発話言語識別(SLI),および自動音声認識(ASR)を統合し,メタライゼーションコンテンツを転写し,それは,著者が,アクセスの低レベルで人々によって注釈付けできるトリアージ記録を高速にスキャンできる。英語とMuruwariの混合を含む136時間アーカイブオーディオの作業-イン-プログレッション処理を報告する。アーカイブ材料のMuruwari custodianとの共同作業は,このワークフローが,最小量の注釈付き訓練データ:SLIに対する言語当たり10発話と,ほとんどの39分におけるASRに対する10発話と,おそらく39秒の少なさで,金属言語転写時間を20%減少させることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , パターン認識

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