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

音声認識（ASR）はWhisper[1]をはじめとする大規模モデルにより性能が向上したが，事前学習に依存できない低資源言語や方言では認識性能が低い．日本語の諸方言は，語彙・音韻・文法にわたる体系的な差異と地理的多様性を有する．2022年の『日本語諸方言コーパス』（COJADS）[2]の公開により国内66地点の統一的な評価が可能となったが，地点ごとのデータ規模は依然として限定的である．近年は，大規模な事前学習済みモデルを方言データへ適応させるファインチューニングが主流である．しかし，これらのモデルは事前学習データ由来の共通語のバイアスを内包しており，共通語との言語的な距離によって性能差が生じる課題がある．加えて，低資源環境における学習特性や，性能に寄与するデータ規模についての知見が不十分である．特に，共通語のバイアスを排除した条件下では，データ量のみならず，音声のノイズや発話長分布，発話形式といった質的な側面が認識性能に与える影響についても，十分に検討されていない．本研究では，事前学習モデルの言語的バイアスを排除した条件下で，方言における音声認識の学習特性を明らかにする．具体的には，CTCに基づくRNNモデルを方言データのみで学習する（スクラッチ学習する）ことで，データ規模と認識性能の関係を定量化する．さらに，Whisperとの性能比較や共通語コーパスを用いた対照実験を通して，低資源言語における音声認識システム構築に向けたデータ収集の目安となる知見を提供する．