本文介绍了来自Robin项目的新罗马尼亚语音语料库，称为Robin技术获取语音语料库（Rocintasc）。其主要目的是提高会话代理的行为，允许人机互动在购买技术设备的背景下。本文包含采集过程的详细描述，语料库统计信息以及对低延迟ASR系统以及对话组件的语料库影响的评估。

自动语音识别（ASR）是一个复杂和具有挑战性的任务。近年来，该地区出现了重大进展。特别是对于巴西葡萄牙语（BP）语言，在2020年的下半年，有大约376小时的公众可供ASR任务。在2021年初发布新数据集，这个数字增加到574小时。但是，现有资源由仅包含读取和准备的演讲的Audios组成。缺少数据集包括自发性语音，这在不同的ASR应用中是必不可少的。本文介绍了Coraa（注释Audios语料库）V1。使用290.77小时，在包含验证对（音频转录）的BP中ASR的公共可用数据集。科拉还含有欧洲葡萄牙音像（4.69小时）。我们还提供了一个基于Wav2VEC 2.0 XLSR-53的公共ASR模型，并通过CoraA进行微调。我们的模型在CoraA测试集中实现了24.18％的单词误差率，并且在常见的语音测试集上为20.08％。测量字符错误率时，我们分别获得11.02％和6.34％，分别为CoraA和常见声音。 Coraa Corpora在自发言论中与BP中的改进ASR模型进行了组装，并激励年轻研究人员开始研究葡萄牙语的ASR。所有Corpora都在CC By-NC-ND 4.0许可证下公开提供Https://github.com/nilc-nlp/coraa。

接受社会辅助机器人的基本功能之一是其与环境中其他代理商的通信能力。在Robin项目的背景下，调查了通过与机器人的语音互动的情境对话。本文介绍了具有深度神经网络的不同语音识别实验，专注于生产快速（从网络本身的100ms延迟下），而仍然可靠的型号。即使关键所需特性之一是低延迟，最终的深度神经网络模型也能实现识别罗马尼亚语的最新状态，以获得9.91％的字错误率（WER），当与语言模型相结合，从而改善以前的结果同时提供了改进的运行时性能。此外，我们探索了两个模块，用于校正ASR输出（连字符和大写恢复和未知单词校正），针对Robin项目的目标（在封闭的微观世界中对话）。我们根据API设计模块化架构，允许整合引擎（机器人或外部）根据需要将可用模块链接在一起。最后，我们通过将其集成在相关平台中并通过上传文件或录制新的语音来测试所提出的设计。

自动语音识别和文本到语音系统主要以监督方式培训，需要高质量，准确标记的语音数据集。在这项工作中，我们研究语音数据的常见问题，并为语音数据集的构建和交互式错误分析引入工具箱。施工工具基于K \“urzinger等。工作，并且，尽我们所知，数据集探索工具是世界上第一个这类开源工具。我们演示了如何应用这些工具来创建一个俄语语音数据集并分析现有语音数据集（多语种LibrisPeech，Mozilla Common语音）。该工具是开放的，作为Nemo框架的一部分。

在本文中，我们使用语言数据收集的现场方法讨论了四种低资源印度语语言的演讲语料库的过程中的工作 - Awadhi，Bhojpuri，Braj和Magahi。目前，语料库的总大小约为18小时（每种语言约4-5小时），并用语法信息进行转录和注释，例如词性标签，形态学特征和普遍的依赖关系。我们讨论了以这些语言收集数据的方法，其中大多数是在Covid-19大流行中心进行的，其中之一是为低收入群体带来一些额外的收入，说这些语言。在本文中，我们还讨论了这些语言中自动语音识别系统的基线实验的结果。

AI研究中的基石是创建和采用标准化培训和测试数据集，以指定最新模型的进度。一个特别成功的例子是用于培训和评估英语自然语言理解（NLU）模型的胶水数据集。围绕基于BERT的语言模型的大量研究围绕着胶水中NLU任务的性能改进。为了评估其他语言的语言模型，创建了几个特定语言的胶水数据集。语音语言理解（SLU）的领域遵循了类似的轨迹。大型自我监督模型（例如WAV2VEC2）的成功实现了具有相对易于访问的未标记数据的语音模型。然后可以在SLU任务（例如出色的基准测试）上评估这些模型。在这项工作中，我们将其扩展到通过释放Indicsuperb基准测试来指示语言。具体来说，我们做出以下三项贡献。 （i）我们收集了Kathbath，其中包含来自印度203个地区的1,218个贡献者的12个印度语言的1,684小时的标记语音数据。 （ii）使用Kathbath，我们在6个语音任务中创建基准：自动语音识别，扬声器验证，说话者识别（单声道/多），语言识别，逐个示例查询以及对12种语言的关键字发现。 （iii）在发布的基准测试中，我们与常用的基线Fbank一起训练和评估不同的自我监督模型。我们表明，在大多数任务上，特定于语言的微调模型比基线更准确，包括对于语言识别任务的76 \％差距。但是，对于说话者识别，在大型数据集上训练的自我监督模型证明了一个优势。我们希望Indicsuperb有助于发展印度语言的语音语言理解模型的进步。

孟加拉语是世界上说话最多的语言之一，全球有超过3亿的演讲者。尽管它很受欢迎，但由于缺乏多样化的开源数据集，对孟加拉语音识别系统的发展的研究受到阻碍。作为前进的道路，我们已经众包孟加拉语音语音数据集，这是句子级自动语音识别语料库。该数据集于Mozilla Common Voice平台上收集，是正在进行的广告系列的一部分，该活动已在2个月内收集了超过400个小时的数据，并且正在迅速增长。我们的分析表明，与OpenSLR孟加拉ASR数据集相比，该数据集具有更多的发言人，音素和环境多样性，这是最大的现有开源孟加拉语语音数据集。我们提供从数据集获得的见解，并讨论未来版本中需要解决的关键语言挑战。此外，我们报告了一些自动语音识别（ASR）算法的当前性能，并为将来的研究设定了基准。

构建可用的无线电监控自动语音识别（ASR）系统是资源不足的语言的一项挑战性任务，但这在广播是公众沟通和讨论的主要媒介的社会中至关重要。联合国在乌干达的最初努力证明了如何理解被社交媒体排除在社交媒体中的农村人的看法在国家规划中很重要。但是，由于缺乏转录的语音数据集，这些努力正受到挑战。在本文中，Makerere人工智能研究实验室发布了155小时的Luganda Radio演讲语料库。据我们所知，这是撒哈拉以南非洲第一个公开可用的广播数据集。本文描述了语音语料库的开发，并使用开源语音识别工具包Coqui STT Toolkit提出了基线Luganda ASR绩效结果。

我们对瑞士德语的四个市售语音到文本（STT）系统进行了深入评估。该系统在本报告中被匿名化，并称为系统A-D。我们将这四个系统与我们的STT模型进行了比较，该模型之后称为FHNW，并提供了有关我们如何训练模型的详细信息。为了评估模型，我们使用来自不同域的两个STT数据集。瑞士议会语料库（SPC）测试集和新闻领域中的私人数据集，在七个方言区域进行了均匀分布。我们提供详细的误差分析，以检测三个系统的优势和劣势。该分析受两个测试集的特征的限制。我们的模型在两个数据集上均评分了双语评估研究（BLEU）。在SPC测试集中，我们获得了0.607的BLEU分数，而最佳商业系统的BLEU得分为0.509。在我们的私人测试集中，我们获得了0.722的BLEU分数，最佳商业系统的BLEU得分为0.568。

The Common Voice corpus is a massively-multilingual collection of transcribed speech intended for speech technology research and development. Common Voice is designed for Automatic Speech Recognition purposes but can be useful in other domains (e.g. language identification). To achieve scale and sustainability, the Common Voice project employs crowdsourcing for both data collection and data validation. The most recent release includes 29 languages, and as of November 2019 there are a total of 38 languages collecting data. Over 50,000 individuals have participated so far, resulting in 2,500 hours of collected audio. To our knowledge this is the largest audio corpus in the public domain for speech recognition, both in terms of number of hours and number of languages. As an example use case for Common Voice, we present speech recognition experiments using Mozilla's DeepSpeech Speech-to-Text toolkit. By applying transfer learning from a source English model, we find an average Character Error Rate improvement of 5.99 ± 5.48 for twelve target languages (German, French, Italian, Turkish, Catalan, Slovenian, Welsh, Irish, Breton, Tatar, Chuvash, and Kabyle). For most of these languages, these are the first ever published results on end-to-end Automatic Speech Recognition.

Personal assistants, automatic speech recognizers and dialogue understanding systems are becoming more critical in our interconnected digital world. A clear example is air traffic control (ATC) communications. ATC aims at guiding aircraft and controlling the airspace in a safe and optimal manner. These voice-based dialogues are carried between an air traffic controller (ATCO) and pilots via very-high frequency radio channels. In order to incorporate these novel technologies into ATC (low-resource domain), large-scale annotated datasets are required to develop the data-driven AI systems. Two examples are automatic speech recognition (ASR) and natural language understanding (NLU). In this paper, we introduce the ATCO2 corpus, a dataset that aims at fostering research on the challenging ATC field, which has lagged behind due to lack of annotated data. The ATCO2 corpus covers 1) data collection and pre-processing, 2) pseudo-annotations of speech data, and 3) extraction of ATC-related named entities. The ATCO2 corpus is split into three subsets. 1) ATCO2-test-set corpus contains 4 hours of ATC speech with manual transcripts and a subset with gold annotations for named-entity recognition (callsign, command, value). 2) The ATCO2-PL-set corpus consists of 5281 hours of unlabeled ATC data enriched with automatic transcripts from an in-domain speech recognizer, contextual information, speaker turn information, signal-to-noise ratio estimate and English language detection score per sample. Both available for purchase through ELDA at http://catalog.elra.info/en-us/repository/browse/ELRA-S0484. 3) The ATCO2-test-set-1h corpus is a one-hour subset from the original test set corpus, that we are offering for free at https://www.atco2.org/data. We expect the ATCO2 corpus will foster research on robust ASR and NLU not only in the field of ATC communications but also in the general research community.

低资源语言的自动语音识别（ASR）改善了语言少数群体的访问，以便人工智能（AI）提供的技术优势。在本文中，我们通过创建一个新的粤语数据集来解决香港广东语言的数据稀缺问题。我们的数据集多域粤语语料库（MDCC）由73.6小时的清洁阅读语音与成绩单配对，从香港的粤语有声读物收集。它结合了哲学，政治，教育，文化，生活方式和家庭领域，涵盖了广泛的主题。我们还查看所有现有的粤语数据集，并在两个最大的数据集（MDCC和公共语音ZH-HK）上执行实验。我们根据其语音类型，数据源，总大小和可用性分析现有数据集。使用Fairseq S2T变压器，最先进的ASR模型进行实验结果，显示了我们数据集的有效性。此外，我们通过在MDCC和常见的声音ZH-HK上应用多数据集学习来创建一个强大而强大的粤语ASR模型。

代码切换是在对话期间交换语言时的语音现象。尽管对会话语言中的代码切换的自发性，但大多数现有工程通过读取语音而不是自发的语音来收集代码切换数据。Ascend（一个自发的中国英语数据集）介绍了香港收集的自发多转对话对话中英语代码切换语料库的高质量资源。我们报告了提升的设计和收集语音数据的程序，包括在这项工作中的注释。上升包括23个双语，这些双语流利，汉英都流利，而且由9.23小时的清洁语音组成。

如果有足够的高质量数据和计算资源，现代语音合成技术可以产生自然的语音。但是，许多语言不容易获得此类数据。本文着重于低资源的非洲语言的语音综合，从语料库创建到共享和部署文本到语音（TTS）系统。我们首先为具有最低技术资源和主题专业知识的构建语音合成系统创建了一组通用说明。接下来，我们通过参与式方法从“发现”数据（现有记录）中创建新的数据集，并考虑可访问性，质量和广度。我们证明，即使在次优环境中记录下来，我们也可以开发出具有25分钟的语音的合成器，这些合成器即使在次优环境中记录下来。最后，我们发布了12种非洲语言的语音数据，代码和受过训练的声音，以支持研究人员和开发人员。

开发语音技术是对低资源语言的挑战，其中注释和原始语音数据稀疏。马耳他是一种这样的语言。近年来，对马耳他的计算处理有所增加，包括语音技术，但后者的资源仍然稀疏。在本文中，我们考虑提高这些语言的语音识别的数据增强技术，专注于马耳他作为测试用例。我们考虑三种不同类型的数据增强：无监督的培训，多语言培训和合成演讲的使用作为培训数据。目标是确定这些技术或它们的组合，是改善起始点是大约7小时转录语音的语言的语言的最有效。我们的结果表明，在这里研究了三种数据增强技术，导致我们在不使用语言模型的情况下实现15％的绝对增长。

Huqariq语料库是秘鲁本地语言的多语言集合。转录后的语料库旨在研究和开发语音技术，以保护秘鲁的濒危语言。Huqariq主要设计用于开发自动语音识别，语言识别和文本到语音工具。为了可持续获得语料库收集，我们采用众包方法。Huqariq包括秘鲁的四种母语，预计到2022年底，秘鲁的48种母语中最多可以达到20种母语。该语料库有500多名志愿者记录的220个小时的转录音频，使其成为秘鲁母语最大的语料库。为了验证语料库的质量，我们使用220小时的完全转录音频提出语音识别实验。

已经证明了深度学习技术在各种任务中有效，特别是在语音识别系统的发展中，即旨在以一系列写词中的音频句子转录音频句子的系统。尽管该地区进展，但语音识别仍然可以被认为是困难的，特别是对于缺乏可用数据的语言，例如巴西葡萄牙语（BP）。从这个意义上讲，这项工作介绍了仅使用打开可用的音频数据的公共自动语音识别（ASR）系统的开发，从Wav2Vec 2.0 XLSR-53模型的微调，在许多语言中，通过BP数据进行了多种。最终模型在7个不同的数据集中呈现12.4％的平均误差率（在应用语言模型时10.5％）。根据我们的知识，这是开放ASR系统中BP的最佳结果。

Automatic Speech Recognition (ASR) for air traffic control is generally trained by pooling Air Traffic Controller (ATCO) and pilot data into one set. This is motivated by the fact that pilot's voice communications are more scarce than ATCOs. Due to this data imbalance and other reasons (e.g., varying acoustic conditions), the speech from ATCOs is usually recognized more accurately than from pilots. Automatically identifying the speaker roles is a challenging task, especially in the case of the noisy voice recordings collected using Very High Frequency (VHF) receivers or due to the unavailability of the push-to-talk (PTT) signal, i.e., both audio channels are mixed. In this work, we propose to (1) automatically segment the ATCO and pilot data based on an intuitive approach exploiting ASR transcripts and (2) subsequently consider an automatic recognition of ATCOs' and pilots' voice as two separate tasks. Our work is performed on VHF audio data with high noise levels, i.e., signal-to-noise (SNR) ratios below 15 dB, as this data is recognized to be helpful for various speech-based machine-learning tasks. Specifically, for the speaker role identification task, the module is represented by a simple yet efficient knowledge-based system exploiting a grammar defined by the International Civil Aviation Organization (ICAO). The system accepts text as the input, either manually verified annotations or automatically generated transcripts. The developed approach provides an average accuracy in speaker role identification of about 83%. Finally, we show that training an acoustic model for ASR tasks separately (i.e., separate models for ATCOs and pilots) or using a multitask approach is well suited for the noisy data and outperforms the traditional ASR system where all data is pooled together.

人民的言论是自由下载的30,000小时，并在CC-BY-SA下进行学术和商业用途的许可的受监管的会话英语语音识别数据集（具有CC-by子集）。通过使用现有转录搜索适当许可的音频数据来通过搜索互联网来收集数据。我们描述了我们的数据收集方法，并在Apache 2.0许可证下发布了我们的数据收集系统。我们表明，在此数据集上培训的模型在Librispeech的测试清洁测试集上实现了9.98％的单词错误率。最后，我们讨论了围绕创建一个相当大量的机器学习的法律和道德问题，并计划继续维护项目的计划根据MLCommons的赞助。

本文介绍了阿拉伯语多方面自动语音识别的设计与开发。深度神经网络正在成为解决顺序数据问题的有效工具，特别是采用系统的端到端培训。阿拉伯语语音识别是一个复杂的任务，因为存在多种方言，非可用性的大型语言和遗失的声音。因此，这项工作的第一种贡献是开发具有完全或至少部分发声转录的大型多方面语料库。此外，开源语料库已从多个源收集，通过定义公共字符集来对转录中的非标准阿拉伯字母表进行标准化。第二款贡献是开发框架，用于培训实现最先进的性能的声学模型。网络架构包括卷积和复发层的组合。音频数据的频谱图特征在频率VS时域中提取并在网络中馈送。通过复发模型产生的输出帧进一步训练以使音频特征与其相应的转录序列对齐。使用具有Tetra-Gram语言模型的波束搜索解码器来执行序列对准。所提出的系统实现了14％的错误率，以前优于以前的系统。