Sep, 2023

利用音频分类提高非洲裔美国人英语的语音识别

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TL;DR使用少量的长形式非洲裔美国英语（AAE）数据，通过将分类器输出与地理信息相结合，优化洲外识别器，从而减少 AAE 与 MAE 之间的相对词错误率差异 38.5%，而不降低 MAE 的质量。
automatic speech recognitionquality disparitiesrepresentative datasetsout-of-domain dataword error rate disparity reduction
发现论文，激发创造
  • 多领域训练提高口音语音识别

    本文致力于提高自动语音识别系统的准确性与泛化能力，运用多种口音以构建微调数据集用以提高模型的鲁棒性，同时展示多领域数据集优化效果。

    Mar, 2023

  • 跨口音语音识别上的快速适应学习

    研究了方言对同一语言单词发音的影响，提出了一种基于模型对抗元学习算法的跨方言英语语音识别任务，通过实验表明该方法显著优于联合训练。

    Mar, 2020

  • 降低仇恨言论检测中的种族偏见

    本文研究针对美国非裔英语的歧视在当前仇恨言论数据集中存在的问题，并提出对抗性训练的方法来降低该歧视，实验结果表明该方法可以显著降低美国非裔英语文本的误判率，而对于仇恨言论分类的表现影响很小。

    May, 2020

  • 深度多层次方言语言分析：以非裔美国英语为例的案例研究

    本文讨论了自然语言处理中语言歧视和对非标准语言特征的忽略可能导致偏见结果的问题，并介绍了引入人机交互模式以更好地理解非标准语言使用者和强调方言语言包容性的必要性，以便减少身份剥夺感情况下，AAE 本土使用者与 NLP 系统的广泛互动。

    Jun, 2022

  • 利用数据增强提高低资源语音识别的准确性

    研究发现，利用自训练及文本转语音增广训练数据可以有效提高低资源语种的 ASR 性能，为解决数据稀缺问题提供了一种高效解决方案。

    May, 2023

  • AfriSpeech-200：用于临床和一般领域 ASR 的泛非洲口音语音数据集

    非洲医生与患者之间的比例严重失衡，且存在语音识别算法的种族偏见和非洲口音识别的缺失问题。该研究发布了 AfriSpeech 数据集，为非洲的临床和通用领域的语音识别提供了一个公开的基准测试集和预训练模型。

    Sep, 2023

  • 使用 Common Voice 数据集建立公平的语音识别系统

    本文使用法语 Common Voice 数据集对 wav2vec~2.0 模型的偏见进行计量，通过对多种固定大小的、精心制作的训练集进行微调，证明了演讲者多样性的重要性，并对 Common Voice 语料库进行了彻底分析，发现了应该被这个数据集的用户考虑的重要缺陷。

    Jun, 2023

  • 使用自监督语音表示学习快速开发非洲语言的自动语音识别技术

    本文描述了在 2020 年 6 月非洲机器智能硕士（AMMI）期间启动的一次非正式合作的结果，该合作集中在自动语音识别（ASR）项目上，描述了如何收集数据以及使用少量（1 小时）转录语音作为训练数据如何开发 ASR 系统。在这种低资源条件下，基于大量原始语音的预训练模型对于开发 ASR 系统的效率至关重要。

    Mar, 2021

  • 启用低资源语言的 ASR：一个全面的数据集创建方法

    本研究介绍了一种用于从有声读物生成 ASR 训练数据集的新型流程，以应对资源稀缺语言中自动语音识别系统性能较差的问题。该方法通过有效地对齐音频和相应的文本，并将其分割成适合 ASR 训练的长度，简化了资源稀缺语言中 ASR 系统的数据准备工作，并通过对亚美尼亚语的案例研究证明了其应用价值。这种方法可以适用于许多资源稀缺语言，不仅解决了数据匮乏问题，还提高了低资源语言的 ASR 模型性能。

    Jun, 2024

  • 非裔美国英语方言密度自动估算

    本文利用几种音频和语言分析特征，包括 X-vector 表示法，ComParE 特征以及从 ASR 转录文件中提取的信息等，探究了非标准方言比例的自动预测方法，使用弱监督模型将 X-vector 和韵律特征投影到低维度的任务相关特性中，用 XGBoost 方法预测说话人的方言密度且评估其在此任务中的效用。最后，作者在 CORAAL 数据库的音频片段上展示了其方法相对于地面真实数据的显著相关性，并将其作为一种解释和减少语音技术偏见的工具。

    Apr, 2022