Acceso usuarios
El desempeño actual de los reconocedores de voz se reporta como notablemente bueno para el español, sin embargo, no se especifica el desempeño para variantes específicas, y sobre todo no se establece si existe un beneficio de crear una versión ajustada explícitamente a una variante particular. Para investigar estos aspectos, y específicamente para el español de México, nuestro trabajo evalúa el desempeño de cuatro sistemas de reconocimiento de voz (uno comercial y tres de código abierto); adicionalmente creamos dos versiones especificas al español de México mediante la técnica de fine-tuning. Se evalúan los sistemas en voz leída y espontanea, presentamos un análisis de error y mostramos que ajustando los sistemas actuales con la variante todavía se puede reducir el error. Como resultado de la experimentación se obtuvieron dos nuevos sistemas que se hacen disponibles a la comunidad.
Current end-to-end speech recognizer systems report an excellent performance for Spanish. However, this is not reported for specific variants. Moreover, it is unclear if there would be a benefit in creating a fine-tuned version for a particular variant. To investigate these aspects, particularly for Mexican Spanish, we evaluate four different of-the-shelf speech recognizers (one commercial and three open-source); additionally, we fine-tune two systems for Mexican Spanish. We evaluate read and spontaneous speech, present an error analysis and show that fine-tuning for a variant decreases the error rate. As a result of our experimentation, we build two new systems available to the community.
