DTZH1505:大规模开源中文普通话语音库

摘要：

近年来,深度学习在语音识别领域取得了突破性进展,并推动语音识别技术广泛应用到人们的日常生活中.语音识别模型的进一步优化需要更大规模标定数据的驱动,然而,目前开源的语音数据集规模仍太小,语料多为偏向书面用语的新闻类长文本.针对人机交互、智能客服等热门语音识别应用,通过众包模式采集朗读式语音,构建并开源了迄今为止最大规模的中文普通话语音数据集DTZH1505.数据集记录了6408位来自中国八大方言地域、33个省份的说话人的自然语音,时长达1505 h,语料内容涵盖社交聊天、人机交互、智能客服以及车载命令等,可广泛用于语料库语言学、会话分析、语音识别、说话人识别等研究.开展一系列基准语音识别实验,实验结果表明:相较于同规模中文语音数据集aishell2,基于此数据集训练的语音识别模型效果更好.

关键词：中文普通话语音库、开源数据、语音识别、深度学习、音素平衡

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：295-301