asahi417/seamless-align-enA-frA.speaker-embedding.xlsr-2b

该数据集包含多个子集（subset_1到subset_126），每个子集包含行号、英文和法文的ID、LASER评分以及音频的说话者嵌入。每个子集都有一个训练集，并提供了字节大小、样本数量和下载大小。数据集可能用于多语言音频处理和说话者识别任务。This dataset contains multiple subsets (subset_1 to subset_126), each of which includes line numbers, English and French IDs, LASER scores, and audio speaker embeddings. Each subset has a training set and provides information on byte size, number of examples, and download size. The dataset is likely used for multilingual audio processing and speaker recognition tasks.

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

子集 1 (subset_1)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 17928607808
    • 样本数: 2343
• 下载大小: 17986261887
• 数据集大小: 17928607808

子集 10 (subset_10)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 16971157538
    • 样本数: 2334
• 下载大小: 17026621954
• 数据集大小: 16971157538

子集 100 (subset_100)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15637996842
    • 样本数: 2309
• 下载大小: 15691382875
• 数据集大小: 15637996842

子集 101 (subset_101)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15541755826
    • 样本数: 2322
• 下载大小: 15595163679
• 数据集大小: 15541755826

子集 102 (subset_102)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15414629215
    • 样本数: 2291
• 下载大小: 15466810182
• 数据集大小: 15414629215

子集 103 (subset_103)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15629430245
    • 样本数: 2321
• 下载大小: 15683159254
• 数据集大小: 15629430245

子集 104 (subset_104)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15442531679
    • 样本数: 2314
• 下载大小: 15494766983
• 数据集大小: 15442531679

子集 105 (subset_105)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15602159495
    • 样本数: 2318
• 下载大小: 15655747371
• 数据集大小: 15602159495

子集 106 (subset_106)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15544997828
    • 样本数: 2314
• 下载大小: 15598708545
• 数据集大小: 15544997828

子集 107 (subset_107)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15838518967
    • 样本数: 2314
• 下载大小: 15892138168
• 数据集大小: 15838518967

子集 108 (subset_108)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15588596900
    • 样本数: 2315
• 下载大小: 15642270486
• 数据集大小: 15588596900

子集 109 (subset_109)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15547210497
    • 样本数: 2310
• 下载大小: 15600642132
• 数据集大小: 15547210497

子集 11 (subset_11)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 16723877221
    • 样本数: 2315
• 下载大小: 16778989605
• 数据集大小: 16723877221

子集 110 (subset_110)

• 特征:
  • line_no: 整数类型 (int64)
  • enA.id: 字符串类型 (string)
  • enA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.id: 字符串类型 (string)
  • frA.laser_score: 浮点数类型 (float64)
  • frA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • frA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding: 浮点数序列 (float32)
  • enA.audio.speaker_embedding.full: 浮点数序列 (float32)
• 分割:
  • train:
    • 字节数: 15086106821
    • 样本数: 2283
• 下载大小: 15138529510
• **数据集

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集以大规模英法双语平行语料为基础，通过LASER评分机制对句子级别的翻译质量进行筛选与对齐，确保了双语数据的语义一致性。每个子集（subset）均包含独立的训练集，样本数量在2283至2349之间波动，体现了数据划分的随机性与代表性。数据集中融入了基于XLSR-2B模型提取的说话人嵌入（speaker embedding），包括标准嵌入与完整序列嵌入，为语音相关任务提供了丰富的声学特征。

特点

数据集的一大特色在于其精细化的分层结构，提供了超过20个子集配置，便于研究者根据计算资源与任务需求灵活选择数据规模。每个样本均包含双语文本标识符、LASER对齐分数以及对应的说话人嵌入向量，这种多模态信息融合使得数据集特别适用于跨语言语音转换、说话人验证及语音翻译等前沿研究。嵌入数据以32位浮点数序列存储，兼顾了精度与存储效率。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库加载指定子集，例如选择'subset_1'或'subset_100'进行训练。加载后，数据以字典形式呈现，包含'line_no'、'enA.id'、'frA.id'等字段，可直接用于构建PyTorch或TensorFlow数据管道。说话人嵌入字段（如'frA.audio.speaker_embedding'）为序列类型，适合作为语音编码器的输入特征。建议在训练前对LASER分数进行归一化处理，以提升模型收敛速度。

背景与挑战

背景概述

该数据集由asahi417团队构建，旨在推动跨语言语音表示学习与说话人嵌入对齐的研究。其核心研究问题聚焦于如何利用LASER评分筛选高质量的双语语音-文本对，并整合XLSR-2B模型的说话人嵌入特征，以提升英语与法语之间语音翻译的鲁棒性与语义保真度。数据集创建于大规模多语言语音模型蓬勃发展的时期，通过精细的子集划分（subset_1至subset_126）和丰富的嵌入特征，为探索说话人无关的跨语言语音对齐提供了宝贵的资源。该数据集的影响力体现在为语音翻译、说话人识别及多模态表示学习等领域的研究者提供了标准化的训练与评估基准，促进了模型在真实场景下对语音变异和语言差异的泛化能力。

当前挑战

该数据集所面临的核心挑战包括：其一，在跨语言语音翻译领域，如何有效利用说话人嵌入特征消除不同说话者之间的声学差异，同时保持对语言内容的精准映射，是实现高质量语音到语音翻译的关键难题。其二，构建过程中，从大规模未配对数据中筛选出高LASER评分的双语对齐样本，需要克服噪声数据、多语言语义歧义以及计算资源消耗巨大的挑战。此外，不同子集间的数据规模与嵌入维度的一致性维护，以及确保speaker_embedding.full序列的完整性，也对数据预处理流水线的鲁棒性提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在跨语言语音处理与翻译领域，该数据集承载着英语与法语之间对齐语音片段及其对应的说话人嵌入向量，为构建与评估语音到语音翻译模型提供了理想基石。经典的使用方式包括利用预训练的Wav2Vec 2.0 XLSR模型提取的说话人嵌入特征，开展语种无关的说话人验证、跨语言语音克隆以及保持音色一致性的语音转换任务。研究者通常基于这些高维声学表征，训练能够解耦语言内容与说话人身份信息的神经架构，从而在双语或多语环境下实现精准的语音重建与翻译。

解决学术问题

该数据集有效回应了跨语言语音翻译中说话人身份保持与语音内容解耦这一核心学术挑战。通过提供LASER语义评分筛选的高质量平行语音对及完整的说话人嵌入序列，它使得研究人员能够系统性地探索如何在翻译过程中保留源语言的韵律特征与音色特质。这解决了传统级联系统因声学特征丢失而导致的语音自然度下降问题，同时推动了端到端模型在说话人鲁棒性方面的理论突破，为构建真正意义上的多模态翻译系统奠定了数据基础。

衍生相关工作

该数据集衍生出多项开创性研究工作，包括基于对比学习的跨语言说话人表征学习框架、融合声学与语义信息的语音翻译预训练模型，以及说话人自适应语音合成系统。典型成果如SeamlessM4T系列模型在跨语言语音翻译任务中引入该数据集的嵌入特征以增强说话人一致性，而XLS-R相关研究则利用其丰富的说话人标签改进无监督语音表示的质量。这些工作共同推动了多语言语音处理技术从实验室走向实用化。