2025年12月23日
## 要約：
Loquaciousデータセットは、既存の音声認識データセット（LibriSpeechなど）の代替として開発されました。本研究では、データセットの利活用促進のため、n-gram言語モデル、G2Pモデル、発音辞書などの補足リソースを公開し、様々な音声認識システムにおける有効性を示しました。Loquaciousデータセットは、音声認識における共通の課題を研究するための貴重な事例を提供します。
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## 翻訳：
arXiv:2512.17915v1 Announce Type: new
Abstract: 最近公開されたLoquaciousデータセットは、LibriSpeechやTED-Liumなどの確立された英語の自動音声認識(ASR)データセットの代替となることを目指しています。Loquaciousデータセットの主な目的は、多くの音響および言語ドメインにわたって適切に定義されたトレーニングおよびテストのパーティションを提供することであり、学術機関および産業界の両方で利用可能なオープンライセンスに適しています。この新しいデータセットのベンチマーキングと使いやすさをさらに促進するために、n-gram言語モデル(LM)、絵文字対発音(G2P)モデルおよび発音辞書といった追加のリソースを公開し、オープンかつ公開アクセスできるようにしました。これらの追加リソースを利用して、さまざまなラベル単位とトポロジーを持つ幅広いASRアーキテクチャにわたる実験結果を示します。私たちの初期実験結果は、Loquaciousデータセットが音声認識におけるさまざまな一般的な課題の研究に貴重な事例を提供することを示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.17915)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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