维尔茨堡大学 发布 Fleurs-SLU 数据集, 应用在 多语言语音理解、低资源语言处理 领域

维尔茨堡大学 本次发布的数据集 Fleurs-SLU, Fleurs-SLU是一个大规模多语言口语理解基准，由维尔茨堡大学、剑桥大学和Mila研究所共同创建。该数据集包含102种语言的主题语音分类任务和92种语言的听力理解多选问答任务，数据来源于Fleurs、Flores、SIB-200和Belebele等数据集。数据集创建过程中，首先从Fleurs中过滤掉静音和噪声实例，然后将其与Flores、SIB-200和Belebele进行对齐和合并。Fleurs-SLU旨在解决低资源语言的语音识别和理解问题，特别是在缺乏正式书写系统的语言中，提升多语言语音技术的鲁棒性和包容性。

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关于 维尔茨堡大学 , 维尔茨堡大学（Julius-Maximilians-Universität Würzburg）是德国巴伐利亚州维尔茨堡市的一所公立研究型大学，成立于1402年，是德国历史最悠久的大学之一。该校以其在医学、自然科学和人文科学领域的研究和教学而闻名。

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