arXiv NLP·5 天前★ 2

研究者发布 885 小时孟加拉语语音语料 Lipi-Ghor

原文标题:Lipi-Ghor: A Large-Scale, Diarized, Multi-Domain Bengali Speech Corpus and a Scalable Pipeline for Building It

重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度,4–5 分为高价值资讯。

AI 智能摘要

研究者发布 Lipi-Ghor,一个弱监督构建的大规模孟加拉语语音语料库,含 885 小时音频,来自 998 个 视频、596 个频道,覆盖 17 个领域。该语料首次为孟加拉语提供大规模、带的长音频标注,并附带可复用的构建流程。团队在零样本与微调条件下评测四个主流 模型,发现它们在情感、方言和长音频内容上性能一致下降,同时公开了人工标注的金标评测集。

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问题
孟加拉语语音资源稀缺,现有语料短、无说话人分离与长音频。
方法
弱监督从 998 个 YouTube 视频构建 885 小时 SSTT 格式语料,并给出可复用流水线。
结果
885 小时、596 频道、17 领域;四个 ASR 模型在情感、方言、长音频上一致退化,另发布人工金标评测集。
影响
为低资源语言提供可复制的大规模语音数据构建范式,ASR 团队可直接用于微调与评测。
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原始标题:Lipi-Ghor: A Large-Scale, Diarized, Multi-Domain Bengali Speech Corpus and a Scalable Pipeline for Building It
AI 中文标题:研究者发布 885 小时孟加拉语语音语料 Lipi-Ghor
来源:arXiv NLP · 发布于 5 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:孟加拉语 / 语音识别 / 语料库 / 说话人分离 / 低资源语言
关键词:孟加拉语语音语料 / Lipi-Ghor / 语音识别 低资源语言 / 说话人分离 / ASR 基准评测
AI 处理:2026/10/28 12:30:36 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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