SLT 2021 儿童语音识别挑战赛：开放数据集、规则与基线
声音
2020-11-17 v2 音频与语音处理
摘要
自动语音识别（ASR）借助深度学习和大数据取得了显著进展。然而，提升鲁棒性（包括在不同说话人与口音上取得同样良好的性能）仍是一个具有挑战性的问题。特别是，儿童语音识别（CSR）的性能仍然落后，原因在于：1）儿童语音的语言特征与成人存在显著差异；2）研究界仍缺乏大规模的儿童语音开放数据集。为解决这些问题，我们发起了儿童语音识别挑战赛（CSRC），作为 IEEE SLT 2021 研讨会的旗舰卫星活动。该挑战赛将向注册团队发布约 400 小时普通话语音数据，设立两个挑战赛道，并提供通用测试平台以基准评测 CSR 性能。本文中，我们介绍了数据集、规则、评测方法以及基线。
引用
@article{arxiv.2011.06724,
title = {The SLT 2021 children speech recognition challenge: Open datasets, rules and baselines},
author = {Fan Yu and Zhuoyuan Yao and Xiong Wang and Keyu An and Lei Xie and Zhijian Ou and Bo Liu and Xiulin Li and Guanqiong Miao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06724},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 3 figures, 3 tables