低资源语言使用者的自动语音识别系统的机遇与挑战

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自动语音识别（ASR）研究人员正在将注意力转向支持只有有限训练资源的低资源语言，如科萨语或马拉地语。我们报告并反思了ASR与人机交互（HCI）之间的跨学科研究，以适应南非开普敦郊区和印度孟买两个低资源语言社区的需求和功能。我们建立在长期的社区伙伴关系基础上，并借鉴语言学、媒体研究和人机交互研究的成果来指导我们的研究。我们展示了各种设计方法来：远程参与参与者；收集语音数据以测试ASR模型；并最终对用户进行现场测试模型。反思这项研究，我们确定了ASR的机会、挑战和用例，特别是支持广泛使用WhatsApp语音消息。最后，我们揭示了跨ASR和HCI的合作对CHI会议上关于数据、伦理和人工智能的重要讨论的影响。