{"id":120993,"date":"2024-12-16T15:46:07","date_gmt":"2024-12-16T13:46:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/obnovlenie-golosovyh-dannyh-mozilla-common-voice-20"},"modified":"2024-12-16T15:46:07","modified_gmt":"2024-12-16T13:46:07","slug":"obnovlenie-golosovyh-dannyh-mozilla-common-voice-20","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/nl\/blog\/news\/obnovlenie-golosovyh-dannyh-mozilla-common-voice-20","title":{"rendered":"Update van de spraakgegevens Mozilla Common Voice 20","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Mozilla heeft de sets met spraakdata van Common Voice bijgewerkt, die voorbeelden van uitspraak van meer dan 200.000 mensen bevatten. De gegevens zijn gepubliceerd als publiek domein (CC0). De aangeboden sets kunnen worden gebruikt in machine learning systemen voor het bouwen van modellen voor spraakherkenning en spraaksynthese. In vergelijking met de vorige update is de hoeveelheid spraakmateriaal in de collectie toegenomen van 32,6 tot 33,1 duizend uur spraak, waarvan 22,1 duizend uur zijn gecontroleerd. Het aantal ondersteunde talen is gestegen van 129 naar 133 \u2014 de Aragonese, IsiNdebele, Zuid-Sotho en Tupi zijn toegevoegd. <\/p>\n
Bij de voorbereiding van materialen in het Engels waren 94.900 mensen betrokken, die 3.631 uur spraak dicteerden (er waren 93.900 deelnemers en 3.587 uur). De dataset voor het Wit-Russisch omvat 8.521 deelnemers en 1.860 uur spraakmateriaal (er waren 8.444 deelnemers en 1.846 uur), voor het Russisch zijn het 3.365 deelnemers en 281 uur (er waren 3.296 deelnemers en 278 uur), voor het Oezbeeks 2.211 deelnemers en 265 uur (er waren 2.200 deelnemers en 265 uur), en voor het Oekra\u00efens 1.120 deelnemers en 114 uur (er waren 1.104 deelnemers en 114 uur). <\/p>\n
Het Common Voice-project organiseert een samenwerking voor het verzamelen van een databasemodel dat rekening houdt met de diversiteit van stemmen en spreeksnelheden. Gebruikers wordt gevraagd om de op het scherm weergegeven zinnen in te spreken of de kwaliteit van de gegevens die door andere gebruikers zijn toegevoegd te evalueren. De opgebouwde database met opnames van verschillende uitspraken van standaard menselijke spraakzinnen kan zonder beperkingen worden gebruikt in machine learning-systemen en onderzoeksprojecten. \n Bron: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"