Are ASR foundation models generalized enough to capture features of regional dialects for low-resource languages?

📄 arXiv: 2510.23252v2 📥 PDF

作者: Tawsif Tashwar Dipto, Azmol Hossain, Rubayet Sabbir Faruque, Md. Rezuwan Hassan, Kanij Fatema, Tanmoy Shome, Ruwad Naswan, Md. Foriduzzaman Zihad, Mohaymen Ul Anam, Nazia Tasnim, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan, Md. Mehedi Hasan Shawon, Farig Sadeque, Tahsin Reasat

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-10-29)

备注: The manuscript has to be withdrawn to address an authorship and intellectual property clarification

💡 一句话要点

评估ASR基础模型在低资源语言方言特征上的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动语音识别 低资源语言 方言变体 语音数据集 深度学习

📋 核心要点

  1. 传统语音识别模型主要依赖标准语料，忽略了低资源语言的方言变体，导致方言语音识别效果不佳。
  2. 本文构建了孟加拉语方言语音数据集Ben-10，并评估了现有ASR基础模型在方言语音识别上的泛化能力。
  3. 实验表明，现有深度学习模型在方言语音识别上表现不佳，而针对特定方言训练的模型能够有效提升性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了语音基础模型在低资源语言区域方言自动语音识别（ASR）中的表现。作者构建了一个名为Ben-10的78小时孟加拉语语音转文本（STT）语料库，用于评估方言变体对ASR的影响。从语言学和数据驱动的角度进行的分析表明，语音基础模型在区域方言ASR中表现不佳，无论是在零样本还是微调设置下。研究发现，深度学习方法难以对具有方言变体的语音数据进行建模，但针对特定方言的模型训练可以缓解这个问题。该数据集也可作为ASR算法在资源受限情况下进行建模的分布外（OOD）资源。项目中使用的数据集和代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言中，由于方言变体导致现有ASR模型性能显著下降的问题。现有方法通常依赖于标准语料进行训练，忽略了方言的独特性，使得模型在处理方言语音时泛化能力不足。这导致在实际应用中，方言语音识别的准确率远低于标准语音，限制了ASR技术在更广泛区域的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含丰富方言变体的语音数据集，来评估现有ASR基础模型在方言语音识别上的表现。同时，通过对比零样本学习、微调和特定方言模型训练等不同策略，分析方言变体对模型性能的影响，并探索提升方言语音识别准确率的有效方法。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建孟加拉语方言语音数据集Ben-10；2) 使用现有ASR基础模型（如Whisper等）在Ben-10数据集上进行零样本学习和微调实验；3) 针对特定方言训练ASR模型；4) 对比不同模型的性能，分析方言变体对模型性能的影响。整个流程旨在评估现有模型在方言语音识别上的能力，并为后续研究提供数据和实验基础。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门用于评估方言语音识别的低资源语言数据集Ben-10。该数据集包含了多种孟加拉语方言，为研究方言变体对ASR模型的影响提供了宝贵资源。此外，论文还系统地评估了现有ASR基础模型在方言语音识别上的表现，并分析了不同训练策略的优缺点，为后续研究提供了指导。

关键设计：Ben-10数据集包含78小时的孟加拉语语音数据，涵盖多种方言。在实验中，作者使用了多种ASR基础模型，并采用了不同的训练策略，包括零样本学习、微调和特定方言模型训练。性能评估指标包括词错误率（WER）等。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的ASR基础模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的ASR基础模型在Ben-10数据集上的零样本学习和微调表现均不佳，表明其在方言语音识别上的泛化能力不足。然而，针对特定方言训练的模型能够显著提升识别准确率，验证了方言特定模型训练的有效性。具体性能数据未在摘要中给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更准确的低资源语言方言语音识别系统，例如智能客服、语音助手、语音搜索等。这有助于打破语言障碍，促进不同地区人群之间的交流和信息获取，尤其是在教育、医疗等领域具有重要意义。未来，该研究可以扩展到其他低资源语言，推动全球语音识别技术的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Conventional research on speech recognition modeling relies on the canonical form for most low-resource languages while automatic speech recognition (ASR) for regional dialects is treated as a fine-tuning task. To investigate the effects of dialectal variations on ASR we develop a 78-hour annotated Bengali Speech-to-Text (STT) corpus named Ben-10. Investigation from linguistic and data-driven perspectives shows that speech foundation models struggle heavily in regional dialect ASR, both in zero-shot and fine-tuned settings. We observe that all deep learning methods struggle to model speech data under dialectal variations but dialect specific model training alleviates the issue. Our dataset also serves as a out of-distribution (OOD) resource for ASR modeling under constrained resources in ASR algorithms. The dataset and code developed for this project are publicly available