Estudio de la justicia en sistemas de Verificaci´on del Hablante a trav´es de grupos de acento y g´enero

Resumen

Los sistemas de verificación de hablantes (SV) se utilizan actualmente para tareas importantes como el acceso a cuentas bancarias. Es crucial garantizar que estos sistemas sean justos y no perjudiquen a ningún grupo en particular. En este trabajo, analizamos el rendimiento de dos sistemas de SV usando X vectors en grupos definidos por el género y el acento de los hablantes al hablar inglés. Para ello, creamos un nuevo conjunto de datos basado en el corpus de VoxCeleb, seleccionando muestras de hablantes con acentos de diferentes países y lo utilizamos para evaluar el rendimiento de los sistemas de SV entrenados con datos de VoxCeleb. Demostramos que el rendimiento, medido con una métrica sensible a la calibración, se degrada notablemente en los grupos subrepresentados en el entrenamiento y que un enfoque simple de equilibrio de datos mitiga este sesgo indeseable en los grupos minoritarios sin degradar el rendimiento en los grupos mayoritarios.