参与式语音数据集构建：酷儿案例与概念框架
原文标题：Towards participatory speech dataset curation: A queer case study and conceptual framework
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论文以LGBTQIA+酷儿社区为案例，论证参与式语音数据集创建框架的必要性，指出该社区对AI存在有据可查的担忧与伤害（如所谓「gaydar」识别技术）。文章回顾常见语音数据采集实践及其不适用性，借鉴协同设计与知识共享经验，提出包含社区定义、项目制定、参与模式与个人自主权的概念框架。
- 问题
- 主流语音数据采集方式不适合与酷儿等边缘社区合作，且存在已知伤害风险。
- 方法
- 以酷儿社区为案例，借鉴协同设计与知识共享，提出参与式数据策管概念框架。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为需要采集敏感语音数据的产品提供社区参与式流程参考，降低伦理与合规风险。
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