Euphonia语料库|语音识别数据集|障碍语音数据集

arXiv2024-12-27 更新2024-12-31 收录

语音识别

障碍语音

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http://arxiv.org/abs/2412.19315v1

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资源简介：

Euphonia语料库是由谷歌研究院创建的一个大规模语音数据集，专门用于研究语音识别模型在识别障碍语音时的性能。该数据集包含约1158小时的语音数据，涵盖了不同严重程度的语音障碍，如帕金森病、肌萎缩侧索硬化症（ALS）等。数据集的创建过程包括从Euphonia语料库中提取语音样本，并通过语音语言病理学家进行标注和分类。该数据集的应用领域主要集中在语音识别技术，旨在提高语音识别模型对障碍语音的识别准确率，从而为语音障碍用户提供更公平的技术支持。

提供机构：

谷歌研究院

创建时间：

2024-12-27

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Euphonia语料库的构建基于Google的Universal Speech Model (USM)，该模型通过多阶段训练，结合了未标注和标注数据，旨在构建一个能够识别100多种语言的多语言模型。Euphonia语料库的构建过程中，特别关注了包含不同严重程度和病因的语音障碍者的语音样本。数据集的划分遵循严格的设计原则，确保训练集和测试集在说话者和短语上无重叠，并且测试集具有多样性和代表性。此外，语音样本的质量经过严格评估，包括音频质量检查和转录修正。

使用方法

Euphonia语料库主要用于训练和评估自动语音识别（ASR）模型，特别是针对语音障碍者的语音识别。在使用该数据集时，研究人员可以将其与现有的ASR模型结合，通过微调模型来提高对语音障碍者语音的识别准确率。数据集的使用方法包括将语音障碍者的语音样本添加到ASR模型的训练数据中，并通过调整数据采样权重来优化模型性能。此外，数据集还可用于评估模型在自发对话语音中的表现，进一步验证模型的泛化能力。

背景与挑战

背景概述

Euphonia语料库是由Google Research的研究团队于2021年创建的一个专注于异常语音识别的数据集，旨在解决自动语音识别（ASR）系统在处理异常语音时的性能瓶颈。该数据集包含了约1,000小时的异常语音录音，涵盖了多种语音障碍类型，如帕金森病、肌萎缩侧索硬化症（ALS）和唐氏综合症等。研究团队通过将异常语音数据引入ASR模型的微调过程，显著提升了模型对异常语音的识别准确率，同时不影响其对标准语音的识别性能。这一成果为语音技术的公平性和可访问性提供了重要支持，尤其是在为语音障碍用户提供更包容的语音识别服务方面。

当前挑战

Euphonia语料库在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，异常语音的多样性和复杂性使得数据收集和标注变得极为困难，尤其是在确保数据质量和多样性的同时，还需保护参与者的隐私。其次，尽管引入少量异常语音数据显著提升了模型性能，但如何确定最佳的数据混合比例以最大化模型效果仍是一个未解难题。此外，异常语音数据的稀缺性限制了模型的泛化能力，尤其是在处理严重语音障碍或特定语言背景的用户时，模型的性能仍有待提升。最后，如何在保持对标准语音识别性能的同时，进一步缩小与个性化模型之间的差距，也是未来研究的重要方向。

常用场景

经典使用场景

Euphonia语料库在自动语音识别（ASR）领域中被广泛用于研究和开发针对非典型或障碍性语音的识别模型。该数据集通过提供大量来自不同障碍类型和严重程度的语音样本，帮助研究人员评估和改进ASR系统在处理障碍性语音时的性能。特别是在个性化模型和通用模型的对比研究中，Euphonia语料库为模型训练和评估提供了关键的数据支持。

解决学术问题

Euphonia语料库解决了ASR系统在处理障碍性语音时性能不佳的学术问题。通过引入高质量的障碍性语音数据，研究人员能够显著提升ASR模型在识别障碍性语音时的准确率，同时不影响其在标准语音识别任务中的表现。该数据集的使用还揭示了在模型训练中引入少量障碍性语音数据的重要性，为开发更具包容性和公平性的语音技术提供了实验依据。

实际应用

在实际应用中，Euphonia语料库为开发适用于障碍性语音用户的语音识别技术提供了重要支持。例如，该数据集可以用于改进语音助手、语音输入系统和客户支持系统，使其能够更好地服务于患有帕金森病、肌萎缩侧索硬化症（ALS）等疾病的用户。通过提升这些系统对障碍性语音的识别能力，Euphonia语料库帮助推动了语音技术在医疗、教育和日常生活中的广泛应用。

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