语音数据集中的酷儿包容性：审计与张力分类
原文标题：Queer inclusion in speech datasets: An audit and taxonomy of practical tensions
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论文审计六个多样化语音数据集，发现可测量的酷儿群体代表性极低（仅占说话人0-1.4%），不足以支撑稳健的差异测量。研究以该群体为案例，探讨从边缘化社区采集语音数据的挑战与张力，并对比两个由酷儿社区共同创建的语音科学数据集，提出描述这些张力的分类体系。
- 问题
- 现有语音数据集对酷儿群体代表性极低，难以支撑差异测量。
- 方法
- 审计六个多样化语音数据集与两个酷儿社区共建数据集，提出描述采集张力的分类体系。
- 结果
- 酷儿说话人仅占 0–1.4%，不足以做稳健差异测量。
- 影响
- 提醒语音产品团队：数据缺口会直接转化为对边缘群体的性能盲区。
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