複数言語コードを含む発話転写と話者分離

人の移動や情報の国際化に伴い，生活や仕事の場で多言語化が進行している．CS発話の自然言語データの収集には，言語別・発話者別のtranscriptionが不可欠であるが，手作業での書き起こしには膨大な時間と当該言語の専門知識を必要とする．自動でテキスト変換できるツールやサービスを使えば，CS発話を迅速かつ低コストでテキスト化でき，多言語機械翻訳や会話分析用コーパスデータ構築の大きな支援手段となる．AIを取り込んだ自動音声認識技術は，有力な代替ツールとして期待が大きい．本研究はCSの多い外国語授業での自然発話を分析対象とし，これをWhisperで書き起こし，Pyannote.audioを用いて話者分離することで，複数言語コードを含む音声の自動転写の課題解決を目指す．