TED-LIUM Corpus|语音识别数据集|自然语言处理数据集

www.openslr.org2024-10-25 收录

语音识别

自然语言处理

下载链接：

http://www.openslr.org/7/

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

TED-LIUM Corpus是一个包含TED演讲的语音识别数据集，包括音频文件和对应的转录文本。该数据集主要用于语音识别和自然语言处理的研究。

提供机构：

www.openslr.org

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TED-LIUM Corpus数据集的构建基于TED演讲的音频和对应的转录文本。该数据集通过自动语音识别（ASR）系统处理TED演讲的音频文件，生成初步的转录文本，随后由专业人员进行校对和修正，确保文本的准确性和完整性。此外，数据集还包含了演讲者的元数据，如演讲时间、地点和主题，以丰富数据集的信息维度。

特点

TED-LIUM Corpus数据集的主要特点在于其高质量的转录文本和丰富的元数据。转录文本经过人工校对，具有较高的准确性，适用于语音识别和自然语言处理的研究。同时，数据集中的元数据提供了额外的上下文信息，有助于更深入地理解演讲内容和背景。此外，数据集的多样性体现在涵盖了多个领域的演讲，从科技到人文，为跨领域的研究提供了丰富的素材。

使用方法

TED-LIUM Corpus数据集可广泛应用于语音识别、自然语言处理和机器学习等领域。研究者可以利用该数据集训练和评估语音识别模型，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，数据集中的转录文本可用于文本分析、情感分析和主题建模等自然语言处理任务。此外，结合元数据，研究者还可以进行跨领域的综合分析，探索演讲内容与背景之间的关联。

背景与挑战

背景概述

TED-LIUM Corpus，由法国南特大学与法国国家科学研究中心（CNRS）合作开发，于2012年首次发布，是一个专注于语音识别研究的大型数据集。该数据集的核心研究问题是如何提高自动语音识别（ASR）系统的准确性和鲁棒性。TED-LIUM Corpus包含了超过1495小时的TED演讲录音及其对应的转录文本，为研究人员提供了一个丰富的资源来训练和评估语音识别模型。这一数据集的发布极大地推动了语音识别技术的发展，特别是在处理复杂语音环境和多样化口音方面，为相关领域的研究提供了坚实的基础。

当前挑战

尽管TED-LIUM Corpus在语音识别领域具有重要影响力，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集中的语音多样性，包括不同的演讲风格、背景噪音和口音，增加了模型训练的复杂性。其次，转录文本的准确性对模型的性能有直接影响，而人工转录的成本和时间消耗是一个显著的瓶颈。此外，随着语音识别技术的不断进步，如何持续更新和扩展数据集以适应新的研究需求，也是一个亟待解决的问题。这些挑战不仅影响了数据集的实用性，也对语音识别技术的进一步发展提出了更高的要求。

发展历史

创建时间与更新

TED-LIUM Corpus最初由法国南特大学于2012年创建，旨在为语音识别研究提供高质量的资源。该数据集在2014年和2018年分别进行了两次重大更新，分别发布了TED-LIUM 2和TED-LIUM 3版本，显著提升了数据集的规模和多样性。

重要里程碑

TED-LIUM Corpus的创建标志着语音识别领域的一个重要里程碑，它首次将TED演讲的音频和转录文本整合成一个大规模的数据集。2014年发布的TED-LIUM 2版本，不仅增加了数据量，还引入了更多的语言和口音多样性，极大地推动了多语言语音识别技术的发展。2018年，TED-LIUM 3的发布进一步扩展了数据集的覆盖范围，包括了更多的演讲者和更复杂的语音环境，为研究者提供了更丰富的实验材料。

当前发展情况

当前，TED-LIUM Corpus已成为语音识别和自然语言处理领域的重要基准数据集之一。它不仅被广泛用于学术研究，还被工业界用于开发和测试语音识别系统。随着技术的进步，TED-LIUM Corpus的持续更新和扩展，为研究者提供了不断进化的数据资源，有助于推动语音识别技术的边界。此外，该数据集的多语言和多口音特性，也为全球范围内的语音技术应用提供了宝贵的支持。

发展历程

TED-LIUM Corpus首次发布，包含来自TED演讲的1495个音频文件及其对应的转录文本。
2012年
TED-LIUM Corpus第二版发布，增加了音频文件数量至1511个，并改进了转录文本的质量。
2014年
TED-LIUM Corpus第三版发布，进一步扩展了数据集，包含2351个音频文件，并引入了新的语言模型和声学模型。
2018年

常用场景

经典使用场景

在语音识别领域，TED-LIUM Corpus 数据集被广泛用于训练和评估自动语音识别（ASR）系统。该数据集包含了来自TED演讲的音频和对应的转录文本，涵盖了多种语言和口音，为研究人员提供了一个丰富且多样化的语料库。通过使用TED-LIUM Corpus，研究者可以开发和优化语音识别模型，以提高其在不同语言环境和口音下的识别准确性。

衍生相关工作

基于 TED-LIUM Corpus 数据集，许多研究工作得以展开，其中最为经典的是在语音识别和自然语言处理领域的应用。例如，有研究者利用该数据集开发了多语言语音识别模型，显著提高了识别准确率。此外，还有工作探讨了如何利用该数据集进行语音情感分析，进一步丰富了语音处理的应用场景。这些衍生工作不仅扩展了数据集的应用范围，还推动了相关技术的发展。

数据集最近研究

相关研究论文

1
TED-LIUM: an Automatic Speech Recognition dedicated corpusLaboratoire d'Informatique de l'Université du Maine · 2012年
2
TED-LIUM 3: Twice as Much Data and Corpus ReprocessingLaboratoire d'Informatique de l'Université du Maine · 2018年
3
End-to-End Speech Recognition from the Raw WaveformGoogle Brain · 2018年
4
Improving Language Understanding by Generative Pre-TrainingOpenAI · 2018年
5
Speech Recognition with Deep Recurrent Neural NetworksUniversity of Toronto · 2013年

以上内容由AI搜集并总结生成

用户留言

有没有相关的论文或文献参考？

这个数据集是基于什么背景创建的？

数据集的作者是谁？

能帮我联系到这个数据集的作者吗？

这个数据集如何下载？

点击留言

数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

5,000+

优质数据集

54 个

任务类型

进入经典数据集

热门数据集

Beijing Traffic

The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.

Papers with Code 收录

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。

github 收录

中文《诗歌总集》

这是一个收录所有中文诗词的数据集，旨在提供一个系统、完善、高质量的诗词数据集合。数据集包括诗词的收录、校正、鉴赏和评分，并标准化为统一的JSON格式。

github 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）

中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心收录