Indien har mer än 1500 1 språk, och 30 av dem talar mer än en miljon modersmål. De flesta av dem har låga resurser och skulle kunna dra stor nytta av tal- och språkteknik. Att bygga upp stöd för taligenkänning för dessa lågresursspråk kräver innovation när det gäller att hantera begränsningar av datastorleken, samtidigt som man utnyttjar de unika egenskaperna och likheterna mellan indiska språk. Med detta mål, organiserade vi en låg-resurs automatisk taligenkänning utmaning för indiska språk som en del av Interspeech 2018. Vi släppte 50 timmars taldata med transkriptioner för Tamil, Telugu och Gujarati, totalt 150 timmar. Deltagarna var tvungna att endast använda de data vi släppt för utmaningen att bevara den låga resursinställningen, men de var inte begränsade till att arbeta på någon särskild aspekt av talet igenkännare. Vi fick 109 bidrag från 18 forskargrupper och utvärderade systemen i form av Word Felfrekvens på en blind testuppsättning. I detta dokument sammanfattar vi uppgifterna, tillvägagångssätten och resultaten av utmaningen.
Kanske den närmaste datauppsättningen till den som presenteras i detta dokument är Low Resource Automatic Speak Recognition Challenge för indiska språk REF.
Interspeech 2018 Low Resource Automatic Speech Recognition Challenge for Indian Languages
{'venue': 'SLTU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}