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。
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