Компании NVIDIA и Mozilla представили обновление наборов голосовых данных, собранных в результате инициативы Common Voice и включающих примеры произношения 182 тысяч людей, что на 25% больше, чем 6 месяцев назад. Данные опубликованы как общественное достояние (CC0). Предложенные наборы можно использовать в системах машинного обучения для построения моделей распознавания и синтеза речи.
По сравнению с прошлым обновлением размер объём речевого материала в коллекции увеличился с 9 до 13.9 тысяч часов речи. Число поддерживаемых языков возросло с 60 до 76, в том числе впервые добавлена поддержка Белорусского, Казахского, Узбекского, Болгарского, Армянского, Азербайджанского и Башкирского языков. Набор для русского языка охватывает 2136 участников и 173 часа речевого материала (было 1412 участников и 111 часов), а для украинского языка — 615 участников и 66 часов (было 459 участников и 30 часов).
В подготовке материалов на английском языке приняли участие более 75 тысяч человек, надиктовавших 2637 часов подтверждённой речи (было 66 тысяч участников и 1686 часов). Интересно, что на втором месте по размеру накопленных данных язык руанда, для которого собрано 2260 часов. Затем следуют немецкий (1040), каталонский (920) и эсперанто (840). Из наиболее динамично наращивающих размер голосовых данных языков называются тайский язык (рост базы в 20 раз, с 12 до 250 часов), луганда (с 8 до 80 часов), эсперанто (со 100 до 840 часов) и тамильский язык (с 24 до 220 часов).
В рамках своего участия в проекте Common Voice компания NVIDIA подготовила на базе собранных данных готовые натренированные модели для систем машинного обучения (поддерживается PyTorch). Модели распространяются в составе бесплатного и открытого инструментария NVIDIA NeMo, который, например, уже используется в автоматизированных голосовых сервисах МТС и Сбербанка. Модели ориентированы на использование в системах распознавания речи, синтеза речи и обработки информации на естественном языке, и могут оказаться полезными для исследователей, занимающихся созданием голосовых диалоговых систем, платформ для транскрипции и автоматизированных колл-центров. В отличие от доступных ранее проектов, опубликованные модели не ограничиваются распознанием английского языка и охватывают различные языки, акценты и формы речи.
Me whakamaumahara atu ki a koe ko te kaupapa Common Voice e whai ana ki te whakarite mahi tahi ki te whakaemi i te putunga raraunga o nga tauira reo e whai whakaaro ana ki te rereketanga o nga reo me nga momo korero. Ka tonohia nga kaiwhakamahi ki te reo kianga kua whakaatuhia ki te mata, ki te arotake ranei i te kounga o nga raraunga ka taapirihia e etahi atu kaiwhakamahi. Ka taea te whakamahi i te putunga raraunga kua kohia me nga rekoata o nga momo whakahuatanga o nga rerenga korero a te tangata kaore he here i roto i nga punaha ako miihini me nga kaupapa rangahau.
E ai ki te kaituhi o te whare pukapuka whakamohiotanga korero tonu a Vosk, ko nga huakore o te huinga reo Common ko te taha kotahi o nga rauemi reo (ko te nuinga o nga tane tane 20-30 tau, me te kore o nga rauemi me nga reo o nga wahine. , nga tamariki me nga kaumātua), te kore o te rerekeetanga o te papakupu (te tukurua o nga rerenga korero ano) me te tohatoha o nga rekoata ki te whakatakotoranga MP3 heke.
Source: opennet.ru