Legendas em árabe geradas por inteligência artificial: insights do sistema de reconhecimento automático de fala do árabe jordaniano da Veed.io

Resumo

Este artigo examina os erros que o sistema de reconhecimento automático de fala (ASR) do Veed.io produz ao transcrever declarações faladas em árabe jordaniano para legendas. Tenta propor uma nova classificação para as legendas construídas com base em tecnologia de inteligência artificial. Através de uma combinação de análises qualitativas e quantitativas, o estudo examina os tipos de erros e seu impacto na compreensão. Os erros observados nas legendas geradas com base na análise linguística e fonética são categorizados em três tipos principais: exclusões, substituições e inserções. Além disso, a análise quantitativa mede a taxa de erro de palavras (WER) e mostra que o percentual de WER é de 38,857%, revelando que as exclusões são o tipo de erro mais comum, seguidas pelas substituições e inserções. O estudo recomenda a realização de mais pesquisas sobre sistemas ASR para dialetos da língua árabe e aconselha os legendadores a estarem cientes das limitações desses sistemas ao usá-los, garantindo que os editem e supervisionem adequadamente.

Palavras-chave:
Legendas; Legendas geradas automaticamente; Reconhecimento Automático de Fala; Linguística; Árabe jordaniano