日本語方言の音声認識における学習データの規模と特性

本研究は，方言音声認識において低資源のモデルが汎用的なモデルの水準に達するために必要なデータ規模の指針を提示する．そのため，日本語諸方言コーパス（COJADS）のみを用いて学習した音声認識モデルを対象に，学習データ量と性能の関係を文字誤り率（CER）に基づいて定量的に評価し，共通語中心の大規模モデルWhisperと比較した．学習データ量を段階的に変化させた実験の結果，COJADSのような実環境の方言音声においてWhisperのCER中央値（0.578）に達するには，約35時間の学習データが必要であることがわかった．また，方言データのみで学習したモデルは，Whisperと比較して都道府県間の性能差を有意に縮小した．