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。

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。

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。

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。

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。

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.

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。

最近，将音频转换为文本的系统自动语音识别（ASR）在机器学习社区中引起了很多关注。因此，Huggingface发布了许多公开模型。但是，这些ASR模型中的大多数都有英文提供。泰语中只有少数模型可用。此外，大多数泰国ASR型号都是封闭的，现有开源模型的性能缺乏稳健性。为了解决这个问题，我们使用泰语CommonVoice Corpus V8培训了一种新的ASR模型，并在预训练的XLSR-WAV2VEC模型上训练ASR模型，并训练Trigram语言模型以提高我们的ASR模型的性能。我们希望我们的模型对泰国的个人和ASR社区有益。

最近的言语和语言技术的方法预先rain非常大型模型，用于特定任务。然而，这种大型模型的好处通常仅限于世界上少数资源丰富的语言。在这项工作中，我们对来自印度次大陆的低资源语言构建ASR系统进行多种贡献。首先，我们从各种领域策划40个印度语言的17,000小时的原始语音数据，包括教育，新闻，技术和金融。其次，使用这种原始语音数据，我们预先存在于40个印度语言的Wav2Vec样式模型的多个变体。第三，我们分析佩带的模型以查找关键特点：码本矢量的类似探测音素在语言中共享，跨层的表示是语言系列的判别，并且注意力头通常会在小型本地窗口中注意。第四，我们微调了9种语言的下游ASR模型，并在3个公共数据集上获得最先进的结果，包括非常低的资源语言，如Sinhala和Nepali。我们的工作建立了多语言预介质是建立ASR系统的有效策略，为印度次大陆的语言上不同的扬声器建立ASR系统。

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。

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。

移动设备正在转换人们与计算机交互的方式，以及对应用程序的语音接口更重要。最近发布的自动语音识别系统非常准确，但通常需要强大的机械（专业图形处理单元）推断，这使得它们在商品设备上运行不切实际，特别是在流模式下运行。通过对（Khassanov等人，2021）的基线哈萨克斯坦模型的推理时间（Khassanov等，2021）的推理时间留下了深刻的印象，我们训练了一个新的基线声学模型（在与上述纸上相同的数据集上）和三种语言模型用于COQUI STT框架。结果看起来很有希望，但进一步训练和参数扫描的时期，或者是限制ASR系统必须支持的词汇，以达到生产水平精度。

我们提出Vakyansh，这是一种用指示语言识别语音识别的端到端工具包。印度拥有近121种语言和大约125亿扬声器。然而，大多数语言在数据和预验证的模型方面都是低资源。通过Vakyansh，我们介绍了自动数据管道，用于数据创建，模型培训，模型评估和部署。我们以23个指示语言和Train Wav2Vec 2.0预验证的模型创建14,000小时的语音数据。然后，对这些预审预告措施的模型进行了修订，以创建18个指示语言的最先进的语音识别模型，其次是语言模型和标点符号修复模型。我们以使命开源所有这些资源，这将激发语音社区使用ASR模型以指示语言开发语音的首次应用程序。

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。

This paper describes a simple yet efficient repetition-based modular system for speeding up air-traffic controllers (ATCos) training. E.g., a human pilot is still required in EUROCONTROL's ESCAPE lite simulator (see https://www.eurocontrol.int/simulator/escape) during ATCo training. However, this need can be substituted by an automatic system that could act as a pilot. In this paper, we aim to develop and integrate a pseudo-pilot agent into the ATCo training pipeline by merging diverse artificial intelligence (AI) powered modules. The system understands the voice communications issued by the ATCo, and, in turn, it generates a spoken prompt that follows the pilot's phraseology to the initial communication. Our system mainly relies on open-source AI tools and air traffic control (ATC) databases, thus, proving its simplicity and ease of replicability. The overall pipeline is composed of the following: (1) a submodule that receives and pre-processes the input stream of raw audio, (2) an automatic speech recognition (ASR) system that transforms audio into a sequence of words; (3) a high-level ATC-related entity parser, which extracts relevant information from the communication, i.e., callsigns and commands, and finally, (4) a speech synthesizer submodule that generates responses based on the high-level ATC entities previously extracted. Overall, we show that this system could pave the way toward developing a real proof-of-concept pseudo-pilot system. Hence, speeding up the training of ATCos while drastically reducing its overall cost.

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。

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。

Designing a natural voice interface rely mostly on Speech recognition for interaction between human and their modern digital life equipment. In addition, speech recognition narrows the gap between monolingual individuals to better exchange communication. However, the field lacks wide support for several universal languages and their dialects, while most of the daily conversations are carried out using them. This paper comes to inspect the viability of designing an Automatic Speech Recognition model for the Sudanese dialect, which is one of the Arabic Language dialects, and its complexity is a product of historical and social conditions unique to its speakers. This condition is reflected in both the form and content of the dialect, so this paper gives an overview of the Sudanese dialect and the tasks of collecting represented resources and pre-processing performed to construct a modest dataset to overcome the lack of annotated data. Also proposed end- to-end speech recognition model, the design of the model was formed using Convolution Neural Networks. The Sudanese dialect dataset would be a stepping stone to enable future Natural Language Processing research targeting the dialect. The designed model provided some insights into the current recognition task and reached an average Label Error Rate of 73.67%.

端到端（E2E）模型已成为最新语音识别系统的默认选择。此类型号经过大量标记数据的培训，这些数据通常无法用于低资源语言。诸如自我监督学习和转移学习的诺言之类的技术尚未在培训准确的模型中有效。另一方面，在各种域和扬声器集合上收集标记的数据集非常昂贵。在这项工作中，我们通过公共资料中的印度语言，特别是来自印度广播电台的公共档案馆的印度语言的``采矿''文本和音频对展示了这些方法的廉价和有效替代方案。作为关键组件，我们将Needleman-Wunsch算法调整为与相应的音频片段对齐句子，并给定长音频和其转录本的PDF，同时由于OCR，无关紧要的文本和未转录的语音而对错误进行了强大的态度。因此，我们创建了Shrutilipi，这是一个数据集，其中包含超过6,400个小时的12个印度语言标签的音频，总计为495万个句子。平均而言，Shrutilipi导致2.3倍增加了公开可用的标签数据。我们在12种语言中与21种人类评估者建立了Shrutilipi的质量。我们还根据代表区域，说话者和提到的实体建立了Shrutilipi的多样性。值得注意的是，我们表明，将Shrutilipi添加到WAV2VEC模型的训练集中，导致在Indicsuperb基准上的7种语言中，平均降低了5.8 \％。对于具有最多基准的印地语（7），平均水平从18.8％下降到13.5％。这种改进扩展到有效的模型：对于构象异构体模型（比WAV2VEC小10倍），我们显示出2.3％的下降。最后，我们通过证明对其进行训练的模型对嘈杂的输入更强大，证明了Shrutilipi的多样性。