加州大学洛杉矶分校 发布 CHSER 数据集, 应用在 儿童语音识别、语音错误校正 领域

加州大学洛杉矶分校 本次发布的数据集 CHSER, CHSER是一个针对儿童语音自动语音识别（ASR）生成式语音错误校正（GenSEC）的大型数据集，包含20万个假设-转录对，涵盖了多个年龄组（4-14岁）和说话风格（脚本和自发）。数据集由多个公开的儿童语音语料库编译而成，包括MyST、CMU Kids、CSLU OGI Kids和CHILDES English OCSC语料库。CHSER数据集旨在帮助模型学习儿童特有的错误模式，从而提高儿童语音ASR的转录准确性。

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