ASR学習データ効率化へ、新サブセット選択手法を提案
ロイ・ヨゼヴィッチ (Roi Yozevitch) 氏とオア・ハイム・アニジャル (Or Haim Anidjar) 氏らの研究チームは2026年10月4日(現地時間)、OpenAIのWhisperのような自動音声認識 (ASR) モデルのファインチューニングにおけるコスト削減を目指し、より効率的な学習データサブセット選択手法に関する研究論文を発表した。この提案は、大量の音声データを用いたモデルのファインチューニングが高価であるという課題への具体的な解決策を示す。