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语音数据集中的酷儿包容性：审计与张力分类
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。
arXiv cs.AI40 天前
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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。