Коммуникативная предвзятость ASR при распознавании атипичной речи на русском языке
Main Article Content
Аннотация
Статья посвящена проблеме коммуникативной предвзятости систем автоматического распознавания речи при работе с атипичной речью на русском языке. Актуальность исследования обусловлена активным внедрением технологий искусственного интеллекта в социальную сферу и государственное управление в России, что предполагает обеспечение их доступности для различных категорий граждан, включая людей с речевыми нарушениями. Введено понятие коммуникативной предвзятости ASR-моделей как свойства системы в условиях неопределенности (атипичная речь, шум, паузы) принимать решения о заполнении смысловых и акустических лакун на основе собственной обучающей выборки. В эмпирической базы исследования выбран корпус RuAphasiaBank, включающий записи речи пациентов с различными типами афазии (моторной, сенсорной, семантической, сенсомоторной) разной степени тяжести, а также нейротипичных информантов. Для сравнительного анализа были отобраны шесть ASR-моделей, работающих с русским языком: две открытые (GigaAM, T-One) и четыре коммерческие (Yandex SpeechKit, Any2Text, Charla, Speech2Text). Качество распознавания оценено с использованием метрик WER и CER, а также с помощью анализа соотношения вставок, удалений и замен на уровне слов и символов. Результаты показали, что модели реализуют различные стратегии при столкновении с атипичной речью: «паническое укорачивание» (GigaAM, Yandex SpeechKit), «лексическое сохранение» в ущерб точности (T-One) и «стабильная» стратегия сбалансированных ошибок (Any2Text, Speech2Text, Charla). Лингвистический анализ выявил, что каждая модель порождает специфический искаженный коммуникативный стиль: от разговорной диалогической речи до стиля, ассоциируемого с когнитивными нарушениями или употреблением молодежного сленга. На основе полученных данных моделируются потенциальные риски для социального самочувствия и правовой защищенности пациентов с афазией при использовании голосовых помощников в государственных учреждениях.
Article Details
Библиографические ссылки
2. Mikhaylova L.I. Sotsialnoe samochuvstvie i vospriyatie budushchego rossiyanami // Sotsiologicheskie issledovaniya. 2010. № 3. P. 45–49.
3. World Health Organization. Priority assistive products list: improving access to assistive technology for everyone, everywhere. Geneva, 2016. URL: https://www.who.int/publications/i/item/priority-assistive-products-list (accessed: 20.08.2026).
4. Levontina I.B. Ob arsenale ksenopokazateley v russkom yazyke // Voprosy yazykoznaniya. 2020. № 3. P. 52–77.
5. Shklyaruk E.Ya. Markery-ksenopokazateli v russkoy ustnoy rechi: diskussionnyy status edinits // Vestnik YuUrGU. Seriya: Lingvistika. 2025. № 2. P. 70–78.
6. Markl N., McNulty S.J. Language technology practitioners as language managers: arbitrating data bias and predictive bias in ASR // Proceedings of the 13th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022). European Language Resources Association (ELRA), 2022. P. 6328–6339.
7. Vasserman L.I., Dorofeeva S.A., Meerson Ya.A. Metody neyropsikhologicheskoy diagnostiki: prakticheskoe rukovodstvo. SPb.: Stroylespechat, 1997. 123 p.
8. Luriya A.R. Vysshie korkovye funktsii cheloveka. 3-e izd. SPb.: Piter, 2008. 128 p.
9. Kolmogorova A.V., Yavshits E.V., Nikolskaya O.N., Sugyan A.Kh. Servisy avtomaticheskogo raspoznavaniya rechi na russkom yazyke: issledovanie kachestva i inklyuzivnosti na primere dataseta RuAphasiaBank // Vestnik NGU. Seriya: Lingvistika i mezhkulturnaya kommunikatsiya. 2026. Vol. 24, № 1. P. 113–127.
10. Morris A.C., Maier V., Green P. From WER and RIL to MER and WIL: improved evaluation measures for connected speech recognition // Proc. Interspeech. 2004. P. 2765–2768.
11. Thennal K.D., James Jesin, Gopinath D.P., Ashraf K.M. Advocating Character Error Rate for Multilingual ASR Evaluation // arXiv.org. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.07400
12. Sedov K.F. Rechevoe povedenie i tipy yazykovoy lichnosti // Kulturno-rechevaya situatsiya v sovremennoy Rossii. Ekaterinburg, 2000. P. 298–312.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.