Raciale verschillen in geautomatiseerde spraakherkenning

30-03-2020 | door: Witold Kepinski

Raciale verschillen in geautomatiseerde spraakherkenning

Er bestaan raciale verschillen in geautomatiseerde spraakherkenning, aldus een onderzoek geleid door academici van Stanford University en Georgetown University in Amerika.

Spraakherkenningssoftware die is ontwikkeld door grote bedrijven worstelt om zwarte mensen te begrijpen in vergelijking met blanke mensen concluderen de onderzoekers van Stanford University en Georgetown University in de VS. De onderzoekers onderzochten vijf cloud hosted geautomatiseerde spraakherkenningssystemen (ASR) van Amazon, Apple, Google, IBM en Microsoft, die transcriberen spraak-naar-tekst. Microsoft komt overigens als beste uit de bus als het om spraakherkenning gaat.

Het onderzoek meldt: "Geautomatiseerde spraakherkenningssystemen (ASR) worden nu in verschillende toepassingen gebruikt om gesproken taal naar tekst te converteren, van virtuele assistenten tot ondertiteling tot handsfree computergebruik. Door een groot aantal sociolinguïstische interviews met blanke en Afro-Amerikaanse sprekers te analyseren, tonen we grote raciale verschillen in de prestaties van vijf populaire commerciële ASR-systemen. Onze resultaten wijzen op hindernissen waarmee Afro-Amerikanen worden geconfronteerd bij het gebruik van steeds breder verspreide tools die worden aangedreven door spraakherkenningstechnologie. Meer in het algemeen illustreert ons werk de noodzaak om opkomende machine-learning-systemen te controleren om ervoor te zorgen dat ze algemeen inclusief zijn."

De onderzoekers roepen ontwikkelaars in de industrie en onderzoekers in de academische wereld op om samen te werken om wijdverbreide ASR-modellen regelmatig te testen zodat alle mensen met goede spraakherkenning kunnen werken.

Lees het onderzoek op deze link.

 

Terug naar nieuws overzicht