国立台湾大学 发布 Dynamic-SUPERB Phase-2 数据集, 应用在 语音识别、多模态交互 领域

国立台湾大学 本次发布的数据集 Dynamic-SUPERB Phase-2, Dynamic-SUPERB Phase-2是由国立台湾大学主导创建的一个开放且不断扩展的基准数据集，旨在全面评估基于指令的通用语音模型的能力。该数据集包含180个任务，涵盖语音、音乐和环境音频等多个领域，是目前最大的语音和音频评估基准。数据集的创建过程通过全球研究社区的协作，引入了大量新颖和多样化的任务，包括回归和序列生成等。Dynamic-SUPERB Phase-2的应用领域广泛，旨在解决语音识别、情感识别和多模态交互中的复杂问题，推动通用语音模型的发展。

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