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IARPAのBabelプログラムは、騒がしい電話会話のための音声認識技術を開発しました。このプログラムの主な目的は、文字起こしされたデータが非常に少ない言語、つまりリソースの少ない言語でのキーワード検索のパフォーマンスを向上させることでした。26の言語からデータが収集され、特定の言語は「サプライズ」言語として保留され、チームが新しい言語のシステムを迅速に構築する能力をテストしました。[ 1 ]
2012年から、業界主導のチーム2つ（IBMとBBN）と大学主導のチーム2つ（ネルソン・モーガン率いるICSIとCMU）が参加した。[ 2 ] IBMチームにはケンブリッジ大学とアーヘン工科大学が、BBNチームにはブルノ工科大学、ジョンズ・ホプキンス大学、MIT、LIMSIが参加した。2016年の最終評価キャンペーンに進出したのはBBN [ 3 ]とIBM [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]のみで、BBNは評価言語でのキーワード検索精度が最も高かったため優勝した。
Babelからの資金の一部は、Kaldiツールキットのさらなる開発に使用されました。[ 7 ]音声データはその後、言語データコンソーシアムを通じて、言語パックあたり25米ドルという象徴的な価格で利用可能になりました。