複数言語コードを含む発話転写と話者分離

生成系AIを取り込んだ自動音声認識技術（AutomaticSpeechRecognition：ASR）は飛躍的進歩をとげつつあるが，頻繁にCode-switching（CS）が起きる自然発話のASRはまだ課題が残る．本文は，CS発話の典型である外国語授業の3つのケースを素材とし，Whisperの最新版モデルlarge-v3でテキスト転写を行い，更にPyannote.audioを用いて多人数CS発話の話者分離（SpeakerDiarization：SD）を行った．large-v3適用のさいのパラメータ設定，および合成音によるSDの結果，従来の手法に比べ，日本語と中国語CS発話のASR精度が大きく改善した．