openslr/librispeech_asr|语音识别数据集|英语语音数据集

LibriSpeech是一个包含约1000小时16kHz英语朗读语音的语料库，数据来源于LibriVox项目的有声读物，并经过精心分段和对齐。该数据集支持自动语音识别（ASR）和音频说话人识别任务，主要用于训练模型进行语音到文本的转录。数据集分为clean和other两种配置，分别对应较低和较高单词错误率（WER）的说话人。数据集的结构包括音频文件路径、转录文本、说话人ID、章节ID等信息，并分为训练、验证和测试集。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: LibriSpeech
• 语言: 英语
• 许可证: CC BY 4.0
• 多语言性: 单语种
• 数据集大小: 100K<n<1M
• 源数据: 原始数据
• 任务类别: 自动语音识别, 音频分类
• 任务ID: 说话人识别

数据集配置

配置名称: clean

• 特征:
  • file: 字符串
  • audio: 音频，采样率16000
  • text: 字符串
  • speaker_id: 整数
  • chapter_id: 整数
  • id: 字符串
• 分割:
  • train.100: 28539个样本，6619683041字节
  • train.360: 104014个样本，23898214592字节
  • validation: 2703个样本，359572231字节
  • test: 2620个样本，367705423字节
• 下载大小: 30121377654字节
• 数据集大小: 31245175287字节

配置名称: other

• 特征:
  • file: 字符串
  • audio: 音频，采样率16000
  • text: 字符串
  • speaker_id: 整数
  • chapter_id: 整数
  • id: 字符串
• 分割:
  • train.500: 148688个样本，31810256902字节
  • validation: 2864个样本，337283304字节
  • test: 2939个样本，352396474字节
• 下载大小: 31236565377字节
• 数据集大小: 32499936680字节

配置名称: all

• 特征:
  • file: 字符串
  • audio: 音频，采样率16000
  • text: 字符串
  • speaker_id: 整数
  • chapter_id: 整数
  • id: 字符串
• 分割:
  • train.clean.100: 28539个样本，6627791685字节
  • train.clean.360: 104014个样本，23927767570字节
  • train.other.500: 148688个样本，31852502880字节
  • validation.clean: 2703个样本，359505691字节
  • validation.other: 2864个样本，337213112字节
  • test.clean: 2620个样本，368449831字节
  • test.other: 2939个样本，353231518字节
• 下载大小: 61357943031字节
• 数据集大小: 63826462287字节

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

LibriSpeech数据集的构建基于LibriVox项目中的公开领域有声读物，由Vassil Panayotov在Daniel Povey的协助下精心制作。数据集包含约1000小时的16kHz英语朗读语音，经过细致的分割和对齐处理。训练部分被划分为三个子集，分别约为100小时、360小时和500小时，以适应不同用户的需求。通过自动语音识别模型对音频进行处理，计算单词错误率（WER），并根据WER将说话者分为‘clean’和‘other’两类，以确保数据的质量和多样性。

特点

LibriSpeech数据集以其高质量的语音数据和广泛的应用场景著称。数据集包含多种配置，如‘clean’和‘other’，以满足不同精度和复杂度的需求。此外，数据集提供了详细的元数据，包括音频文件路径、解码后的音频数组、采样率、文本转录、说话者ID和章节ID，便于研究人员进行深入分析和模型训练。数据集的分割设计合理，包括训练、验证和测试集，确保了模型评估的准确性和可靠性。

使用方法

LibriSpeech数据集主要用于自动语音识别（ASR）和音频分类任务。用户可以通过访问数据集的音频和文本字段，进行模型的训练和评估。数据集支持多种配置，用户可以根据需求选择‘clean’或‘other’配置进行实验。在使用过程中，建议优先访问样本索引，再获取‘audio’列数据，以提高处理效率。数据集的合理分割和丰富的元数据支持，使得其在语音识别领域的研究和应用中具有广泛的价值。

背景与挑战

背景概述

LibriSpeech数据集是由Vassil Panayotov在Daniel Povey等人的协助下创建的，旨在提供一个大规模的英语语音识别基准。该数据集包含约1000小时的16kHz阅读英语语音，源自LibriVox项目中的有声读物。通过精心分割和校准，LibriSpeech数据集已成为自动语音识别（ASR）领域的重要资源，推动了语音识别技术的进步。其创建时间可追溯至2015年，主要研究人员包括Vassil Panayotov、Guoguo Chen、Daniel Povey和Sanjeev Khudanpur，他们的工作显著提升了语音识别模型的性能和鲁棒性。

当前挑战

LibriSpeech数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源多样，需确保音频质量的一致性和可靠性。其次，语音识别任务本身具有复杂性，包括不同口音、背景噪音和语音变异等问题，这些都对模型的准确性提出了高要求。此外，数据集的分割和标注过程需要高度精确，以确保训练和测试集的平衡性和代表性。尽管如此，LibriSpeech数据集在推动语音识别技术发展方面发挥了重要作用，但其面临的挑战仍需进一步研究和解决。

常用场景

经典使用场景

LibriSpeech数据集在自动语音识别（ASR）领域中被广泛应用，其经典使用场景包括训练和评估语音识别模型。通过提供大量高质量的英语语音数据，该数据集使得研究人员能够开发和优化语音转文本系统，从而显著提升模型的准确性和鲁棒性。

实际应用

在实际应用中，LibriSpeech数据集被用于开发和测试语音识别系统，广泛应用于语音助手、语音翻译、语音搜索等领域。其高质量的语音数据和详细的标注信息，使得基于该数据集训练的模型在实际应用中表现出色，极大地提升了用户体验。

衍生相关工作

基于LibriSpeech数据集，许多相关研究工作得以展开，包括但不限于语音识别模型的改进、多语言语音识别系统的开发以及语音数据的增强技术。这些研究不仅推动了语音识别技术的发展，也为其他语音相关领域的研究提供了宝贵的数据资源和方法论支持。