Explicit Tone Transcription Improves ASR Performance in Extremely Low-Resource Languages: A Case Study in Bribri

Abstract

Linguistic tone is transcribed for input into ASR systems in numerous ways. This paper shows a systematic test of several transcription styles, using as an example the Chibchan language Bribri, an extremely low-resource language from Costa Rica. The most successful models separate the tone from the vowel, so that the ASR algorithms learn tone patterns independently. These models showed improvements ranging from 4% to 25% in character error rate (CER), and between 3% and 23% in word error rate (WER). This is true for both traditional GMM/HMM and end-to-end CTC algorithms. This paper also presents the first attempt to train ASR models for Bribri. The best performing models had a CER of 33% and a WER of 50%. Despite the disadvantage of using hand-engineered representations, these models were trained on only 68 minutes of data, and therefore show the potential of ASR to generate further training materials and aid in the documentation and revitalization of the language. ResumenTranscribir el tono de forma explícita mejora el rendimiento del reconocimiento de voz en idiomas extremadamente bajos en recursos: Un estudio de caso en bribri. Hay numerosas maneras de transcribir el tono lingüístico a la hora de proveer los datos de entrenamiento a los sistemas de reconocimiento de voz. Este artículo presenta un experimento sistemático de varias formas de transcripción usando como ejemplo la lengua chibcha bribri, una lengua de Costa Rica extremadamente baja en recursos. Los modelos más exitosos fueron aquellos en que el tono aparece separado de la vocal de tal forma que los algoritmos pudieran aprender los patrones tonales por separado. Estos modelos mostraron mejoras de entre 4% y 26% en el error de caracteres (CER), y de entre 3% y 25% en el error de palabras (WER). Esto se observó tanto en los algoritmos GMM/HMM como en los algoritmos CTC de secuenciaa-secuencia. Este artículo también presenta el primer intento de entrenar modelos de reconocimiento de voz en bribri. Los mejores modelos tuvieron un CER de 33% y un WER de 50%. A pesar de la desventaja de usar representaciones diseñadas a mano, estos modelos se entrenaron con solo 68 minutos de datos y muestran el potencial para generar más materiales de entrenamiento, así como de ayudar con la documentación y revitalización de la lengua.

Computational sociophonetics using automatic speech recognition

“…But for Indigenous and other under-resourced languages, creating ASR entails first collecting a large mass of already-transcribed data -in addition to the data for the sociolinguistic experiment -so that a new ASR model can be trained. This process is still difficult and expensive, requiring (i) linguists and community experts to settle on an orthographic or phonetic representation of the language, (ii) human experts to transcribe hours of recordings (from 4 to 100), and (iii) programmers to train the system on specialised computer servers (Adams et al, 2019;Besacier et al, 2014;Coto-Solano, 2021;Foley et al, 2018;Gupta & Boulianne, 2020;Levow et al, 2021;Matsuura et al, 2020;Partanen et al, 2020;Prud'hommeaux et al, 2021;Zahrer et al, 2020;Zevallos et al, 2020).…”