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FLEURS是FLoRes机器翻译基准的语音版本，包含102种语言的2009个并行句子，用于评估跨语言、任务、领域和数据制度的语音表示。训练集包含约10小时的监督数据，训练集和开发/测试集的说话者不同。数据集支持自动语音识别、语言识别和检索等任务，并且提供了详细的配置和使用示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: FLEURS
• 全称: The Cross-lingual TRansfer Evaluation of Multilingual Encoders for Speech (XTREME-S) benchmark

数据集描述

• 目的: 评估跨语言、任务、领域和数据体制的语音表示
• 覆盖范围: 102种语言，涵盖10+语言家族，3个不同领域和4个任务家族：语音识别、翻译、分类和检索

数据集特性

• 语言: 包括afr, amh, ara等102种语言
• 许可证: cc-by-4.0
• 多语言性: 多语言
• 大小: 10K<n<100K
• 任务类别: 自动语音识别
• 标签: 语音识别

数据集结构

• 数据实例: 每个配置包含约1000个训练样本，400个验证和测试样本
• 数据字段: id, num_samples, path, audio, raw_transcription, transcription, gender, lang_id, lang_group_id

数据集使用

• 加载方式: 使用datasets库的load_dataset函数
• 示例代码: 提供Python代码示例，用于加载和处理数据集

数据集创建

• 录音数量: 每个句子1至3次录音（平均2.3次）
• 分割: 训练集1509句，开发集150句，测试集350句

数据集考虑

• 社会影响: 促进全球更多语言的语音技术发展
• 偏见讨论: 覆盖多种语言，但仍有遗漏
• 其他限制: 主要关注朗读语音，可能与实际生产环境中的噪音情况不符

附加信息

• 许可证: 所有数据集均遵循Creative Commons license (CC-BY)
• 引用信息: 引用时请参考FLEURS论文，arXiv:2205.12446

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FLEURS数据集的构建采用多语言并行句子的方式，从FLoRes机器翻译基准中选取了2009种语言的平行句子作为训练数据。每种语言的训练集大约有10小时的语音监督，且训练集的说话者与开发集和测试集的说话者不同。构建过程中，采用了多语言微调，并计算了所有语言的单元错误率，将语言和结果分为七个地理区域。

特点

FLEURS数据集具有多语言特性，包含102种语言，跨越10多个语言家族，涵盖不同的领域和任务类型。数据集注重平衡性别发言分布，并且旨在通过提供多种语言的语音识别技术，促进全球语言的平等技术发展。

使用方法

用户可以通过HuggingFace的datasets库加载和使用FLEURS数据集。支持多种任务，如语音识别、语言识别和检索。数据集可以使用streaming模式进行实时加载，也可以下载到本地。此外，提供了与PyTorch的集成，方便用户直接创建数据加载器。

背景与挑战

背景概述

FLEURS数据集，全称为Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech，是一个专为评估跨语言语音表示的基准而设计的多语言语音数据集。该数据集由Google团队创建于2022年，包含了102种语言的语音数据，跨越了10多个语系，涵盖了西方、东方、中亚、北非、撒哈拉以南非洲、南亚、东南亚以及CJK（中文、日语、韩语）语言区域。FLEURS的构建旨在推动语音识别、翻译、分类和检索等任务在多语言环境下的研究，为不同语言提供平等的科技接入机会。

当前挑战

FLEURS数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：1)多语言数据的收集与标注，需要专家、众包以及机器生成注释的结合，以确保数据的多样性和准确性；2)数据集的规模与多样性带来的处理和存储挑战；3)跨语言语音识别中的语言识别和固定大小语音表示的检索问题；4)数据集在语音类型上的局限性，主要集中于读语音，而实际应用中可能存在的噪声环境对模型性能的影响。

常用场景

经典使用场景

FLEURS数据集的经典使用场景在于评估跨语言的语音表示在各种语言、任务、领域和数据体制下的性能。该数据集覆盖了102种语言，被广泛应用于语音识别、翻译、分类和检索等任务，例如，通过多语言微调来训练自动语音识别模型，或用于语言识别模型以识别不同语言的语音片段。

实际应用

在实际应用中，FLEURS数据集可用于提升语音识别系统的多语言支持能力，使得技术能够覆盖更多语言，促进语音技术在全球化背景下的普及，并为不同语言的用户提供平等的科技接入机会。

衍生相关工作

基于FLEURS数据集，研究者们已经开展了一系列相关工作，包括构建多语言语音识别模型、语言识别系统以及探索固定大小的语音表示在检索任务中的应用，推动了语音处理领域的研究进展和技术创新。