SeniorTalk简介
SeniorTalk是由智源研究院与南开大学计算机学院人类语言技术实验室（HLT Lab）联合发布的全球首个面向中文超高龄老年人的语音数据集。该数据集收录了202位75岁及以上老年人的语音数据，总时长为55.53小时，覆盖全国16个省市，包含多种地域口音。数据通过两两自发对话的方式采集，话题涵盖退休、健康和生活等，贴近真实交流场景。数据集提供多维度精细标注，包括说话人信息、对话内容转写、时间戳以及口音类别标签。SeniorTalk为研究老年人语音信号、优化语音交互系统提供了重要支持，助力适老化设备、健康管理及辅助养老机器人等相关领域的发展。
SeniorTalk的主要功能
- 语音识别：提升对超高龄老年人语音的识别准确率，支持开发更精准的语音识别系统。
- 说话人验证：支持说话人身份验证技术研究，提高语音交互的安全性。
- 说话人分离：提供多说话人对话数据，助力说话人分离技术发展。
- 语音编辑：提供自然对话数据，支持语音编辑与合成技术的研究。
- 健康监测与辅助交流：分析老年人语音特征，支持健康监测和辅助交流技术的发展。
SeniorTalk的技术原理
- 数据采集：采用两两自发对话形式，模拟真实交流环境，使用多种智能手机设备进行录音，确保数据多样性与适用性。数据采集过程严格遵守法律与伦理规范，保障隐私安全。
- 数据标注：包含说话人信息、对话内容转写、时间戳及口音类别标签，由人工进行标注与校对，确保数据准确性。
- 数据处理：采用16kHz采样率的WAV格式音频，数据集划分为训练集、验证集和测试集，满足不同研究需求。
- 技术应用：基于Transformer、Conformer等先进模型提升语音识别性能；使用X-vector、ResNet-TDNN等模型进行说话人验证与分离研究；应用CampNet、EditSpeech等方法优化语音编辑效果。
SeniorTalk的项目资源
- GitHub仓库：https://github.com/flageval-baai/SeniorTalk
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/BAAI/SeniorTalk
- arXiv技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2503.16578
SeniorTalk的应用场景
- 智能养老系统：通过语音指令控制家电、查询信息，提升老年人生活便利性，并可实时监测语音健康状况。
- 辅助交流设备：帮助有语言障碍的老年人表达自身需求，准确识别多人对话中的特定语音指令。
- 健康管理平台：通过语音特征分析评估健康状态，提供语音交互式的健康咨询与提醒。
- 智能语音助手：优化语音助手在老年用户中的表现，提升语音反馈的自然度与理解力。
- 适老化产品研发：支持开发符合老年人使用习惯的智能设备，增强语音交互体验。
发表评论 取消回复