有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
ChildMandarin|儿童语音识别数据集|教育技术数据集
收藏arXiv2024-09-27 更新2024-10-09 收录
下载链接：
https://arxiv.org/pdf/2409.18584v1
下载链接
链接失效反馈资源简介：
ChildMandarin是一个专为3至5岁儿童设计的普通话语音数据集，由南开大学计算机科学学院创建。该数据集包含41.25小时的语音数据，来自397名儿童，覆盖中国22个省级行政区，性别分布均衡。数据集通过精心设计的手动转录，确保了高质量的语音标注。创建过程中，数据集考虑了儿童语音的独特性，包括发音、语调和语速的差异。该数据集主要应用于教育技术和儿童与计算机交互领域，旨在解决现有自动语音识别系统在儿童语音识别上的不足。
提供机构：
南开大学计算机科学学院
创建时间：
2024-09-27
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
ChildMandarin数据集的构建旨在填补3至5岁儿童普通话语音数据的空白。该数据集包含41.25小时的语音数据，由397名来自中国不同省份的儿童提供，性别比例均衡。语音数据通过智能手机采集，确保了高质量的音频记录。所有录音均在安静的室内环境中进行，采用16kHz采样率和16位精度，以保证音频质量。手动转录由专业人员完成，包括对发音错误、不流畅和发育性语音模式的详细记录。
使用方法
ChildMandarin数据集适用于多种语音处理任务，包括但不限于自动语音识别（ASR）和说话人验证（SV）。研究者和开发者可以使用该数据集训练和评估ASR模型，特别是那些旨在处理儿童语音的模型。数据集的详细标注和高质量音频使其成为开发和测试语音处理算法的有力工具。此外，数据集的开放获取政策使其广泛适用于学术研究和教育技术应用。
背景与挑战
背景概述
ChildMandarin数据集由南开大学计算机科学学院的Jiaming Zhou、Shiyao Wang等研究人员于2024年创建，专注于3至5岁儿童的普通话语音数据。该数据集包含41.25小时的语音数据，涵盖397名来自中国不同省份的儿童，性别分布均衡。其核心研究问题在于解决儿童语音识别系统中由于发音、语调和语速与成人语音的差异而导致的性能不足问题。ChildMandarin数据集的推出填补了这一年龄段语音数据的空白，对教育技术和儿童与计算机交互领域的研究具有重要推动作用。
当前挑战
ChildMandarin数据集面临的挑战主要有两方面：一是儿童语音识别领域的固有问题，如发音不准确、语法不规范和特定词汇的使用，这些都增加了识别的复杂性；二是数据集构建过程中遇到的困难，包括从大量儿童中收集数据以确保数据的多样性和代表性，以及进行精细的手动转录以捕捉儿童语音的细微差别。此外，尽管数据集包含41.25小时的语音数据，但相对于成人语音数据集，其规模仍然较小，这可能导致在训练大型模型时出现过度拟合的问题。
常用场景
经典使用场景
ChildMandarin数据集的经典使用场景主要集中在儿童语音识别（ASR）系统的开发与优化。由于儿童语音与成人语音在发音、语调和语速上存在显著差异，该数据集为研究人员提供了宝贵的资源，以训练和验证针对3至5岁儿童的ASR模型。通过使用ChildMandarin，研究者能够构建更加鲁棒和准确的儿童语音识别系统，这对于教育技术、交互式学习工具和儿童辅助设备的发展具有重要意义。
解决学术问题
ChildMandarin数据集解决了儿童语音识别领域长期存在的数据稀缺问题。现有的ASR系统大多基于成人语音数据训练，难以准确识别儿童特有的语音特征。该数据集通过提供大量来自不同地区和背景的儿童语音数据，填补了这一空白，使得研究人员能够开发出更加适应儿童语音的ASR模型。这不仅提升了学术研究的深度和广度，也为未来儿童语音技术的实际应用奠定了坚实基础。
实际应用
在实际应用中，ChildMandarin数据集为开发面向儿童的教育技术和交互系统提供了关键支持。例如，它可以用于构建智能阅读辅助工具，帮助儿童提高阅读和发音能力；也可以用于开发儿童友好的虚拟助手，增强儿童与技术设备的互动体验。此外，该数据集还可应用于儿童语言发展和障碍诊断的研究，为语言治疗和教育干预提供科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在儿童普通话语音识别领域，ChildMandarin数据集的最新研究方向主要集中在提升自动语音识别（ASR）系统对3至5岁儿童语音的准确性和鲁棒性。由于儿童语音在发音、语调和语速上与成人语音存在显著差异，现有的ASR模型在处理儿童语音时表现不佳。因此，研究者们致力于通过引入ChildMandarin数据集，开发和优化针对儿童语音的ASR模型。这包括从头训练模型如Conformer，以及微调预训练模型如HuBERT和Whisper，以显著提升ASR性能。此外，研究还涉及在儿童语音数据集上进行说话人验证（SV）任务，以评估和改进模型对儿童语音独特特征的识别能力。这些研究不仅推动了儿童语音识别技术的发展，还为教育科技和儿童与计算机交互领域的应用提供了重要支持。
相关研究论文
- 1ChildMandarin: A Comprehensive Mandarin Speech Dataset for Young Children Aged 3-5南开大学计算机科学学院 · 2024年
以上内容由AI搜集并总结生成
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
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。
www.pbc.gov.cn 收录
2000-2018年中国典型生态系统植物生长节律数据
该数据集涵盖了森林、草地、荒漠、沼泽、农田生态系统2000年-2020年CERN长期定位监测的植物物候数据和主要作生育期数据，包括木本植物、草本植物、水稻、小麦、玉米物候数据表，木本植物数据表有18个台站、291个物种的芽开放期、展叶期、开花始期、开花盛期、果实或种子成熟期、叶秋季变色期和落叶期共计3814条记录；草本植物数据表有22个台站、312个物种的萌动期、开花期、果实或种子成熟期、种子散布期和黄枯期共计3032条数据；水稻数据表有9个台站的出苗期、拔节期、蜡熟期等10个生育期共551条记录；小麦数据表有9个台站不同生育期382条记录；玉米数据表有18个台站不同生育期532条数据。
地球大数据科学工程 收录
中国行政区划数据
本项目为中国行政区划数据，包括省级、地级、县级、乡级和村级五级行政区划数据。数据来源于国家统计局，存储格式为sqlite3 db文件，支持直接使用数据库连接工具打开。
github 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录