ネパール語・英語混在の音声認識に関する新たなベンチマークと、合成から実際への二段階適応フレームワークを公開
研究者は2026年10月24日、arXivに論文（番号2610.30860v1）を公開し、自発的なポッドキャスト環境向けのネパール語–英語コードスイッチングASRベンチマークを初めて提案しました。このデータセットには13,044件の実際の文（総計15.45時間分）が含まれており、さらに合成音声から実際の音声への二段階適応手法を設計しました。具体的には、まず0.95時間分の多話者TTS合成音声による監督下での微調整を行い、次いでスクリプト付き報酬を用いたグループ相対方策最適化（GRPO）を導入しています。
注目する理由：本研究は、低資源言語間のコードスイッチングにおけるASRにおけるスクリプトの混同と切り替えポイントの誤り率の高さという核心的な課題に正面から取り組み、厳格なデータ監査により機械翻訳による漏洩や音響ループを防止するとともに、検証用テキスト、タイムスタンプ、エピソードメタデータおよび再構築スクリプトをすべて公開しています。実験結果は統計的に有意であり（p≤0.001）、単言語ベースラインにおいて汎化安定性も確認されています。