Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone

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YAML tags:
- copy-paste the tags obtained with the tagging app: https://github.com/huggingface/datasets-tagging
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# Dataset Card for Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone

## Table of Contents
- [Table of Contents](#table-of-contents)
- [Dataset Description](#dataset-description)
- [Dataset Summary](#dataset-summary)
- [Supported Tasks and Leaderboards](#supported-tasks-and-leaderboards)
- [Languages](#languages)
- [Dataset Structure](#dataset-structure)
- [Data Instances](#data-instances)
- [Data Fields](#data-fields)
- [Data Splits](#data-splits)
- [Dataset Creation](#dataset-creation)
- [Curation Rationale](#curation-rationale)
- [Source Data](#source-data)
- [Annotations](#annotations)
- [Personal and Sensitive Information](#personal-and-sensitive-information)
- [Considerations for Using the Data](#considerations-for-using-the-data)
- [Social Impact of Dataset](#social-impact-of-dataset)
- [Discussion of Biases](#discussion-of-biases)
- [Other Known Limitations](#other-known-limitations)
- [Additional Information](#additional-information)
- [Dataset Curators](#dataset-curators)
- [Licensing Information](#licensing-information)
- [Citation Information](#citation-information)
- [Contributions](#contributions)

## Dataset Description

- **Homepage:** https://www.nexdata.ai/datasets/233?source=Huggingface
- **Repository:**
- **Paper:**
- **Leaderboard:**
- **Point of Contact:**

### Dataset Summary

531 hours of noise data in in-car scene. It contains various vehicle models, road types, vehicle speed and car windoe close/open condition. Six recording points are placed to record the noise situation at different positions in the vehicle and accurately match the vehicle noise modeling requirements.

For more details, please refer to the link: https://www.nexdata.ai/datasets/233?source=Huggingface

### Supported Tasks and Leaderboards

automatic-speech-recognition,noisy-speech-recognition: The dataset can be used to train a model for Automatic Speech Recognition (ASR).

### Languages

Noise Data
## Dataset Structure

### Data Instances

[More Information Needed]

### Data Fields

[More Information Needed]

### Data Splits

[More Information Needed]

## Dataset Creation

### Curation Rationale

[More Information Needed]

### Source Data

#### Initial Data Collection and Normalization

[More Information Needed]

#### Who are the source language producers?

[More Information Needed]

### Annotations

#### Annotation process

[More Information Needed]

#### Who are the annotators?

[More Information Needed]

### Personal and Sensitive Information

[More Information Needed]

## Considerations for Using the Data

### Social Impact of Dataset

[More Information Needed]

### Discussion of Biases

[More Information Needed]

### Other Known Limitations

[More Information Needed]

## Additional Information

### Dataset Curators

[More Information Needed]

### Licensing Information

Commerical License: https://drive.google.com/file/d/1saDCPm74D4UWfBL17VbkTsZLGfpOQj1J/view?usp=sharing

### Citation Information

[More Information Needed]

### Contributions

YAML 标签：
- 复制通过标签应用工具获取的标签：https://github.com/huggingface/datasets-tagging

# 数据集卡片：Nexdata/车载麦克风与手机采集噪声数据

## 目录
- [目录](#table-of-contents)
- [数据集描述](#dataset-description)
- [数据集概述](#dataset-summary)
- [支持的任务与排行榜](#supported-tasks-and-leaderboards)
- [语言](#languages)
- [数据集结构](#dataset-structure)
- [数据实例](#data-instances)
- [数据字段](#data-fields)
- [数据划分](#data-splits)
- [数据集构建](#dataset-creation)
- [遴选动因](#curation-rationale)
- [源数据](#source-data)
- [标注](#annotations)
- [个人与敏感信息](#personal-and-sensitive-information)
- [数据使用注意事项](#considerations-for-using-the-data)
- [数据集的社会影响](#social-impact-of-dataset)
- [偏差讨论](#discussion-of-biases)
- [其他已知局限性](#other-known-limitations)
- [附加信息](#additional-information)
- [数据集遴选方](#dataset-curators)
- [许可信息](#licensing-information)
- [引用信息](#citation-information)
- [贡献](#contributions)

## 数据集描述

- **主页**：https://www.nexdata.ai/datasets/233?source=Huggingface
- **代码仓库**：
- **相关论文**：
- **排行榜**：
- **联系方式**：

### 数据集概述
该数据集包含531小时的车载场景噪声数据，涵盖多种车型、道路类型、车辆行驶速度以及车窗开闭状态。数据集在车内不同位置布设了6个采集节点，用于记录车内各处的噪声情况，可精准匹配车辆噪声建模需求。
如需了解更多细节，请访问链接：https://www.nexdata.ai/datasets/233?source=Huggingface

### 支持的任务与排行榜
自动语音识别、带噪语音识别：该数据集可用于训练自动语音识别（automatic speech recognition, ASR）模型。

### 语言
噪声数据

## 数据集结构

### 数据实例
[需更多信息]

### 数据字段
[需更多信息]

### 数据划分
[需更多信息]

## 数据集构建

### 遴选动因
[需更多信息]

### 源数据
#### 初始数据采集与归一化
[需更多信息]

#### 源语言生产者是谁？
[需更多信息]

### 标注
#### 标注流程
[需更多信息]

#### 标注人员是谁？
[需更多信息]

### 个人与敏感信息
[需更多信息]

## 数据使用注意事项

### 数据集的社会影响
[需更多信息]

### 偏差讨论
[需更多信息]

### 其他已知局限性
[需更多信息]

## 附加信息

### 数据集遴选方
[需更多信息]

### 许可信息
商业许可：https://drive.google.com/file/d/1saDCPm74D4UWfBL17VbkTsZLGfpOQj1J/view?usp=sharing

### 引用信息
[需更多信息]

### 贡献

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone

数据集描述

• 摘要: 包含531小时的汽车内部噪音数据，涵盖多种车型、道路类型、车速及车窗开闭状态。车内设置了六个录音点，以满足车辆噪音建模的精确需求。
• 支持的任务: 自动语音识别（ASR）和噪音环境下的语音识别。
• 语言: 噪音数据

数据集结构

• 数据实例: [信息待补充]
• 数据字段: [信息待补充]
• 数据分割: [信息待补充]

数据集创建

• 来源数据: [信息待补充]
• 注释过程: [信息待补充]
• 个人和敏感信息: [信息待补充]

使用数据注意事项

• 社会影响: [信息待补充]
• 偏见讨论: [信息待补充]
• 其他已知限制: [信息待补充]

附加信息

• 许可证信息: 商业许可证，详情见链接：https://drive.google.com/file/d/1saDCPm74D4UWfBL17VbkTsZLGfpOQj1J/view?usp=sharing
• 数据集管理者: [信息待补充]
• 引用信息: [信息待补充]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone数据集的构建，旨在模拟车内环境中的噪声情况，涵盖多种车型、道路类型、车速以及车窗开闭状态。通过在车辆内部六处不同位置设置录音点，收集了531小时的车内噪声数据，以满足车辆噪声建模的精确需求。

使用方法

使用该数据集时，用户需遵循商业化许可的规定。数据可以通过HuggingFace的接口进行访问和下载。在模型训练过程中，用户可以根据需要选择不同的数据分割，以适应不同的训练场景。详细的使用指南和下载链接可在数据集的主页上找到。

背景与挑战

背景概述

在自动语音识别技术不断发展的当下，车内噪声环境对语音识别准确性的影响日益受到重视。Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone数据集应运而生，旨在为车内噪声环境下的语音识别研究提供支持。该数据集由Nexdata公司创建于近期，涵盖了多种车型、路况、车速及车窗开闭状态下的531小时噪声数据，通过六个录音点精确记录车内不同位置的噪声情况，以满足车辆噪声建模的需求。该数据集的问世，为车内噪声环境下的语音识别研究提供了宝贵的实验资源，对相关领域的发展具有重要推动作用。

当前挑战

尽管Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone数据集为车内噪声识别研究提供了有力支持，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，数据集的多样性和广泛性有待提高，以涵盖更多车型、路况和噪声条件。其次，数据集构建过程中的标注质量控制和噪声数据的准确匹配是关键难题。此外，如何有效利用该数据集进行模型训练，以提高车内噪声环境下的语音识别准确率和鲁棒性，也是当前研究的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在自动语音识别领域，Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone数据集的应用尤为关键。该数据集包含车内不同位置、不同车型、路况、车速及车窗开闭状态下录制的噪声数据，为自动语音识别模型提供了丰富的训练样本，从而提高了模型对车内噪声环境的适应能力。

解决学术问题

该数据集解决了车内噪声环境下语音识别准确率低的问题，为研究自动语音识别算法提供了重要支持。它使得研究者在学术研究中能够更好地模拟真实的车内环境，提升模型的泛化能力和实际应用效果，对推动车内语音交互技术的发展具有重要意义。

实际应用

在实际应用中，该数据集被广泛应用于智能汽车语音控制系统、车载语音助手等场景，有助于提升车内语音识别的准确性和用户体验。通过利用该数据集，智能汽车制造商能够开发出更加智能、可靠的语音控制系统，为驾驶者提供更加便捷的交互方式。

数据集最近研究

最新研究方向

在自动语音识别领域，Nexdata/In-Car_Noise_Data_by_Microphone_and_Mobile_Phone数据集因其涵盖车内环境多样性及丰富的噪声类型，成为研究焦点。近期研究主要致力于利用该数据集提升模型在车内噪声环境下的识别准确度和鲁棒性，以适应不同的车辆模型、道路类型及车速条件。此外，该数据集对于车内语音信号处理、噪声抑制技术的进步具有显著推动作用，对于智能驾驶及车载语音交互系统的研发具有重要意义。