ASTER: Automatic Speech Recognition System Accessibility Testing for Stutterers
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of automatic speech recognition (ASR) systems nowadays leads to an increasing need for improving their accessibility. Handling stuttering speech is an important feature for accessible ASR systems. To improve the accessibility of ASR systems for stutterers, we need to expose and analyze the failures of ASR systems on stuttering speech. The speech datasets recorded from stutterers are not diverse enough to expose most of the failures. Furthermore, these datasets lack ground truth information about the non-stuttered text, rendering them unsuitable as comprehensive test suites. Therefore, a methodology for generating stuttering speech as test inputs to test and analyze the performance of ASR systems is needed. However, generating valid test inputs in this scenario is challenging. The reason is that although the generated test inputs should mimic how stutterers speak, they should also be diverse enough to trigger more failures. To address the challenge, we propose Aster, a technique for automatically testing the accessibility of ASR systems. Aster can generate valid test cases by injecting five different types of stuttering. The generated test cases can both simulate realistic stuttering speech and expose failures in ASR systems. Moreover, Aster can further enhance the quality of the test cases with a multi-objective optimization-based seed updating algorithm. We implemented Aster as a framework and evaluated it on four open-source ASR models and three commercial ASR systems. We conduct a comprehensive evaluation of Aster and find that it significantly increases the word error rate, match error rate, and word information loss in the evaluated ASR systems. Additionally, our user study demonstrates that the generated stuttering audio is indistinguishable from real-world stuttering audio clips.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».