יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

מעבר מדד טעות המילה: הערכה מודעת-סוויץ' של מערכות הכרה של דיבור ומודלי שפה אודיו על דיבור יורובה-אנגלית

Beyond Word Error Rate: A Switch Aware Evaluation of ASR and Audio Language Models on English Yoruba Code-Switched Speech
במאמר זה, נבחן 11 מערכות חדישות של הכרה של דיבור ומודלי שפה אודיו על דיבור יורובה-אנגלית. המחקר חושף כי מדד טעות המילה (WER) אינו מספיק להעריך את היכולות של המערכות בסביבה של דיבור סוויץ'.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11786v1 Announce Type: cross Abstract: Automatic speech recognition (ASR) systems and audio language models (audio LMs) now report low error rates on monolingual benchmarks, but their behavior on code switched speech in low resource, diacritic rich languages remains poorly characterized. We present a switch aware evaluation of eleven modern systems (six ASR models and five audio LMs) on English Yoruba code-switched speech, using a deterministic 2000 utterance evaluation set and a shared scoring pipeline. Beyond word error rate (WER), we report switch localized diagnostics: a switch entry token error rate (SETER), windowed switch point error rates, language specific error rates, and a diacritic insensitive WER. Our central finding is that aggregate WER hides code switching behavi
קרא במקור המקורי