卢塞恩应用科学大学 本次发布的数据集 Deep Evaluation of Audio Representations (DEAR), DEAR数据集由卢塞恩应用科学大学等机构发布,包含1158个各为30秒的音频轨道,通过将专有独白与商业高质量日常声学场景录音混合制作而成。该数据集旨在评估音频表示基础模型在捕捉助听器所需的关键声学属性方面的性能,包含八个评估任务,涵盖了一般背景、语音来源和技术声学特性。数据集应用于助听器和助听设备领域,旨在解决声学场景分析中的挑战。
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