Exploring the variable efficacy of Google speech-to-text with spontaneous bilingual speech in Cantonese and English
Notice bibliographique
Résumé
With the growth of Automatic Speech Recognition (ASR) and voice user interface software, it is important to test for efficacy across different language varieties and identify sources of bias. Recent work assessing ASR efficacy and bias implicates factors like race, gender, dialect, and age as leading to different efficacy rates. Multilingualism presents another source of variation that ASR systems must grapple with, ranging from code-switching to phonetic variation both within and across speakers. Thus, variable ASR performance is likely exacerbated for multilingual communities. Using a spontaneous Cantonese-English bilingual speech corpus (Johnson, 2021), this study tests the efficacy of Google Speech-To-Text (STT) language models (Canadian English and Hong Kong Cantonese) with a heterogeneous bilingual speech community. Efficacy is assessed via fuzzy string matching between the STT and the manually corrected transcripts. STT performance is variable but overall better for English. Confidence ratings and matching scores are evaluated alongside listener ratings of perceived accentedness and various demographic groupings. The results of this study will provide practical guidance for using STT in the context of speech production research pipelines while highlighting its drawbacks concerning bias in a relatively understudied, multilingual group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».