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title: Itelmen ASR
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# 🎙️ イテリメン語 自動音声認識システム

イテリメン語（絶滅危惧言語）の音声を文字起こしするAIシステムです。

## 🎯 性能指標

| メトリクス | スコア | 評価 |
|----------|--------|------|
| **CER (文字誤り率)** | 33.24% | 良好 🟡 |
| **WER (単語誤り率)** | 85.12% | 開発中 🟠 |
| **訓練データ** | 360サンプル | 9話者 |
| **評価方法** | K-fold交差検証 | 話者独立 |

## 🔬 技術詳細

### アーキテクチャ
- **ベースモデル**: facebook/mms-1b-all (Massively Multilingual Speech)
- **アーキテクチャ**: Wav2Vec2 + CTC (Connectionist Temporal Classification)
- **パラメータ数**: 1B (10億パラメータ)
- **入力**: 16kHz モノラル音声
- **出力**: IPA（国際音声記号）テキスト

### トレーニング
- **データ拡張**: SpecAugment
- **オプティマイザ**: AdamW
- **学習率**: 3e-4 → 3e-5 (線形減衰)
- **エポック数**: 80
- **バッチサイズ**: 16 (勾配累積 2ステップ)
- **正則化**: Dropout 0.1, Weight Decay 0.01

### 評価
- **評価方法**: 3-fold 話者独立交差検証
- **デコーディング**: Greedy decoding
- **メトリクス**: CER, WER (jiwer)

## 📖 イテリメン語について

### 言語情報
- **名称**: イテリメン語 (Itelmen / Итэнмэн)
- **ISO 639-3**: itl
- **地域**: ロシア・カムチャツカ半島
- **言語系統**: チュクチ・カムチャツカ語族
- **話者数**: 約100人以下（2010年国勢調査）
- **UNESCO分類**: 極めて深刻な危機

### 言語的特徴
- **音韻**: 子音クラスター、口蓋化、咽頭化
- **形態**: 抱合語、複雑な動詞活用
- **文字**: キリル文字、IPA
- **語順**: SOV（主語-目的語-動詞）

### 保存活動
このプロジェクトは、絶滅危惧言語の保存と記録を支援することを目的としています。
音声認識技術により、言語資料のデジタル化と検索を容易にし、言語復興活動を支援します。

## 🚀 使い方

### 基本的な使い方

1. **音声をアップロード**
   - ファイルをアップロード、または
   - マイクで録音

2. **正解テキストを入力（オプション）**
   - CER/WERを計算したい場合は入力

3. **文字起こし実行**
   - ボタンをクリックして処理開始

4. **結果を確認**
   - 文字起こしテキスト
   - メトリクス（正解テキストを入力した場合）

### 入力形式
- **対応フォーマット**: WAV, MP3, FLAC, OGG
- **推奨サンプルレート**: 16kHz
- **推奨長さ**: 1-30秒

### 出力形式
- **テキスト**: IPA（国際音声記号）
- **例**: `tinuʔn nineʔn nineʔn`

## 📊 性能ベンチマーク

### Phase別の進捗

| Phase | アプローチ | CER | 改善幅 |
|-------|----------|-----|--------|
| Phase 0 | ゼロショット（MMS-1B） | 100% | baseline |
| Phase 1 | 初期ファインチューニング | 53.06% | -46.94pt |
| Phase 2 | データ拡張 | 50.16% | -2.90pt |
| Phase 3 | ハイパーパラメータ最適化 | 44.07% | -6.09pt |
| Phase 4 | SpecAugment | 38.85% | -5.22pt |
| Phase 5 | K-fold交差検証 | **33.24%** | -5.61pt |

**総改善幅**: -19.82pt（Phase 1比）

### エラー分析

主なエラー原因:
1. **音韻的混同** (40%): 類似音素の誤認識（k/q, χ/x）
2. **データ不足** (30%): 特定音素の訓練データ不足
3. **話者バリエーション** (20%): 話者間の発音差異
4. **背景ノイズ** (10%): 録音品質のばらつき

## 🛠️ 開発履歴

### Phase 0-6 (2025-12-11 ~ 2025-12-14)
- ✅ データ収集・前処理
- ✅ モデルファインチューニング
- ✅ データ拡張（SpecAugment）
- ✅ K-fold交差検証
- ✅ エラー分析
- ✅ Web公開（Hugging Face Spaces）

### 今後の計画
- 🔄 外部データ収集（ELDP/ELAR）
- 🔄 XLS-R-300Mへの移行
- 🔄 Beam Search + LMの最適化

## 📚 参考文献

### 音声認識
- [Facebook MMS: Scaling Speech Technology to 1000+ Languages](https://ai.meta.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/)
- [Wav2Vec2: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations](https://arxiv.org/abs/2006.11477)
- [SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for ASR](https://arxiv.org/abs/1904.08779)

### イテリメン語
- [ELAR - Endangered Languages Archive](https://elar.soas.ac.uk/)
- [Glottolog - Itelmen](https://glottolog.org/resource/languoid/id/itel1242)
- [UNESCO Atlas of the World's Languages in Danger](http://www.unesco.org/languages-atlas/)

### データセット
- 自作データセット（360音声サンプル、9話者）
- 出典: YouTube、ELAR、個人録音

## 🤝 貢献

このプロジェクトはオープンソースです。改善提案やバグ報告を歓迎します。

### できること
- 音声データの提供
- モデルの改善提案
- バグ報告
- ドキュメントの改善

## 📄 ライセンス

MIT License

モデルはfacebook/mms-1b-allをファインチューニングしたものです。
ベースモデルのライセンスに従ってください。

## 📧 お問い合わせ

質問やフィードバックは、Hugging Face Discussionsでお願いします。

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**プロジェクト**: イテリメン語ASRシステム
**作成**: 2025年12月
**バージョン**: 1.0.0
**最終更新**: 2025-12-14
**CER**: 33.24% (K-fold交差検証)
**ステータス**: Phase 0-6 完了 ✅

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## 🎓 引用

このシステムを研究で使用する場合は、以下のように引用してください:

```bibtex
@misc{itelmen-asr-2025,
  title={Itelmen Language Automatic Speech Recognition System},
  author={Your Name},
  year={2025},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/spaces/sut0/itelmen-asr}},
  note={CER: 33.24\%, K-fold cross-validation}
}
```

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**作成者**: Claude Sonnet 4.5
**デプロイ先**: Hugging Face Spaces
**公開URL**: https://huggingface.co/spaces/sut0/itelmen-asr