Euphonia语料库
Euphonia语料库是谷歌研究院创建的大规模语音数据集，含约1158小时障碍语音（帕金森病、ALS等），用于提升语音识别模型对障碍语音的识别准确率。
基本信息
资源简介
Euphonia语料库由谷歌研究院创建，是一个大规模语音数据集，专注于研究语音识别模型对障碍语音的识别性能。数据集包含约1158小时语音，涵盖帕金森病、肌萎缩侧索硬化症（ALS）等不同严重程度的语音障碍，并由语音语言病理学家标注分类。主要应用于提高语音识别模型对障碍语音的准确率，以促进公平性。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集说明
Euphonia语料库 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2412.19315v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:This study investigates the impact of integrating a dataset of disordered speech recordings ($\sim$1,000 hours) into the fine-tuning of a near state-of-the-art ASR baseline system. Contrary to what one might expect, despite the data being less than 1% of the training data of the ASR system, we find a considerable improvement in disordered speech recognition accuracy. Specifically, we observe a 33% improvement on prompted speech, and a 26% improvement on a newly gathered spontaneous, conversational dataset of disordered speech. Importantly, there is no significant performance decline on standard speech recognition benchmarks. Further, we observe that the proposed tuning strategy helps close the gap between the baseline system and personalized models by 64% highlighting the significant progress as well as the room for improvement. Given the substantial benefits of our findings, this experiment suggests that from a fairness perspective, incorporating a small fraction of high quality disordered speech data in a training recipe is an easy step that could be done to make speech technology more accessible for users with speech disabilities.
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