德国埃尔朗根-纽伦堡弗莱德里希-亚历山大大学 发布 USC-TIMIT 数据集, 应用在 语音识别、医学影像 领域

德国埃尔朗根-纽伦堡弗莱德里希-亚历山大大学 本次发布的数据集 USC-TIMIT, USC-TIMIT数据集是一个多模态语料库，旨在促进对人类语音生产的研究。该数据集由10位美国英语母语者（5男5女）产生，每人录制了460个语音平衡的句子。数据集包括通过1.5T商用MRI扫描仪获得的实时MRI图像和同步录制的语音信号。MRI和语音数据采集于13层螺旋梯度回波序列，最终帧率为约23.18帧/秒。数据集被用于研究语音发音的分类，包括发音方式、发音位置和浊音。该数据集在语音科学和临床诊断中具有重要的应用价值，可以促进对语音产生过程的深入理解，并在临床环境中提高疾病诊断的准确性和个性化康复的效果。

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