ProfASR-Bench：コンテキスト条件付きASRのベンチマーク

この論文は、専門的な環境における自動音声認識（ASR）システムを評価するために設計された新しいベンチマーク、ProfASR-Benchを紹介しています。既存のベンチマークの限界に対処し、ドメイン固有の用語、レジスタのバリエーション、および正確なエンティティ認識の重要性などの課題に焦点を当てています。この論文は、ASRシステムがオラクルプロンプトであっても、コンテキスト情報を効果的に活用しないという「コンテキスト利用ギャップ」を強調しています。このベンチマークは、研究者がハイステークスアプリケーションにおけるASRのパフォーマンスを向上させるための貴重なツールを提供します。

• •専門的な環境におけるASRを評価するための新しいベンチマーク、ProfASR-Benchを紹介。
• •現在のASRシステムにおける「コンテキスト利用ギャップ」を強調。
• •標準化されたコンテキストラダーとエンティティ認識レポートを提供。
• •ASRシステムを比較するための再現可能なテストベッドを提供する。