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Mozilla Common Voice|语音识别数据集|多语言处理数据集
收藏commonvoice.mozilla.org2024-10-25 收录
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https://commonvoice.mozilla.org/
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Mozilla Common Voice是一个开源的语音数据集，旨在帮助训练语音识别系统。该数据集包含来自全球各地志愿者的语音样本，涵盖多种语言和方言。数据集的内容包括语音片段及其对应的文本转录，用于训练和测试语音识别模型。
提供机构：
commonvoice.mozilla.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Mozilla Common Voice数据集的构建基于全球志愿者的语音捐赠，通过开放平台收集多样化的语音样本。该数据集涵盖了多种语言和方言，旨在为语音识别技术提供丰富的训练资源。构建过程中，志愿者通过朗读特定文本或自由发言的方式贡献语音数据，确保数据集的多样性和广泛性。
特点
Mozilla Common Voice数据集以其开放性和多样性著称，包含了来自不同年龄、性别和文化背景的语音样本。该数据集不仅覆盖了多种语言，还包含了各种口音和方言，极大地丰富了语音识别模型的训练数据。此外，数据集的开放获取方式促进了语音技术的民主化，使得研究人员和开发者能够更便捷地访问高质量的语音数据。
使用方法
Mozilla Common Voice数据集适用于多种语音技术应用，包括但不限于语音识别、语音合成和情感分析。研究人员可以通过下载数据集进行模型训练和验证，开发者则可以利用这些数据构建和优化语音应用。使用时，建议根据具体需求选择合适的语言和样本，以确保模型训练的有效性和准确性。
背景与挑战
背景概述
Mozilla Common Voice数据集由Mozilla基金会于2017年发起，旨在通过众包方式收集多样化的语音数据，以促进语音识别技术的开放性和包容性。该数据集的核心研究问题是如何构建一个广泛代表全球语言和口音的语音数据库，从而提高语音识别系统在不同语言和文化背景下的准确性和鲁棒性。Mozilla Common Voice的推出对语音识别领域产生了深远影响，为研究人员和开发者提供了一个宝贵的资源，推动了语音技术的民主化和普及化。
当前挑战
尽管Mozilla Common Voice数据集在语音识别领域取得了显著进展，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的多样性要求收集来自不同语言、方言和口音的语音样本，这增加了数据标注和处理的复杂性。其次，确保数据的质量和一致性是一个持续的挑战，因为众包方式可能导致数据质量参差不齐。此外，隐私和数据安全问题也是该数据集必须面对的重要挑战，特别是在处理敏感的语音信息时。
发展历史
创建时间与更新
Mozilla Common Voice数据集于2017年7月首次发布，旨在收集多样化的语音数据以支持语音识别技术的开发。自发布以来，该数据集持续更新，最新版本于2023年发布，显著增加了数据量和语言种类。
重要里程碑
Mozilla Common Voice的重要里程碑包括2018年发布的1.0版本，标志着数据集的初步成熟和广泛应用。2019年，数据集的语言种类扩展至20多种，极大地促进了全球语音技术的多样性发展。2021年，数据集的语音时长突破1万小时，成为全球最大的公开语音数据集之一。
当前发展情况
当前，Mozilla Common Voice已成为语音识别领域的重要资源，支持了众多开源项目和商业应用。其多语言和多文化的数据特性，为语音识别技术的公平性和包容性提供了坚实基础。数据集的持续更新和扩展，不仅推动了语音技术的进步，也为全球范围内的语言多样性保护和语言技术普及做出了重要贡献。
发展历程
- Mozilla Common Voice项目正式启动，旨在创建一个开源的语音数据集，以促进语音技术的多样性和包容性。
- Mozilla Common Voice数据集首次发布，包含多种语言的语音数据，为语音识别研究提供了新的资源。
- 数据集的规模和语言种类进一步扩大，新增了多种低资源语言，增强了数据集的多样性。
- Mozilla Common Voice数据集被广泛应用于语音识别和自然语言处理的研究中，成为开源语音数据集的重要代表。
- 数据集的更新和维护持续进行，新增了更多语言和方言，进一步提升了数据集的实用性和覆盖范围。
常用场景
经典使用场景
在语音识别领域，Mozilla Common Voice数据集被广泛用于训练和评估语音识别模型。该数据集包含了来自全球各地的多种语言和方言的语音样本，为研究人员提供了丰富的多语言资源。通过使用这一数据集，研究者能够开发出更加鲁棒和多样化的语音识别系统，从而提高其在不同语言和文化背景下的表现。
解决学术问题
Mozilla Common Voice数据集解决了语音识别领域中多语言和多方言支持不足的问题。传统的语音识别系统往往依赖于单一语言或少数几种语言的数据，导致其在多语言环境下的表现不佳。该数据集通过提供多样化的语音样本，帮助研究人员构建更加通用和包容的语音识别模型，推动了语音技术在多语言环境中的应用和发展。
衍生相关工作
基于Mozilla Common Voice数据集，许多研究工作得以展开，包括多语言语音识别模型的优化、语音数据增强技术的研究以及跨语言语音转换系统的开发。这些工作不仅提升了语音识别技术的性能，还推动了相关领域的技术进步。例如，一些研究通过结合该数据集与其他多语言资源，提出了新的语音识别架构，显著提高了模型在多语言环境下的识别准确率。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
github 收录
RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
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中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
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中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录