همهٔ مقاله‌ها

· Casimiro Ferreira· 1 دقیقه مطالعه

مجموعه‌داده‌های مصنوعی Wakeword: هفت نام دستیار، یک آشکارساز

  • Datasets
  • Wakewords
  • Speech
  • Synthetic
  • Voice
  • FOSS

هفت نام دستیار. هفت مجموعه‌داده. تمام صداها به‌طور کامل از چارچوب TTS phoonnx با استفاده از صداهای Miro و Dii تولید شده‌اند — بدون هیچ ضبط انسانی، بدون هیچ فرم رضایت، بدون هیچ افشای حریم خصوصی.

هر مجموعه‌داده یک مجموعهٔ تخت از حدود هزار کلیپ مثبت است — wakeword که با گویندگان، آهنگ‌ها و نواخت‌های گوناگون بیان شده است. نمونه‌های منفی دشوار (hard negatives) و نویز پس‌زمینه به‌صورت مجموعه‌داده‌های همراهِ جداگانه عرضه می‌شوند که در زمان آموزش با آن‌ها ترکیب می‌کنید: not-wake-words-speech-en، not-wake-words-speech-pt و ambient_noises.

چرا مصنوعی

ضبط‌های واقعی به ماه‌ها گردآوری، فرم رضایت برای هر گوینده نیاز دارند و باز هم شکاف‌های لهجه‌ای‌ای را که پیش‌بینی نکرده بودید باقی می‌گذارند. تولید مصنوعی این را وارونه می‌کند:

  • بازتولیدپذیر: همان تنظیمات تولید، همان صداها ← همان صدا. رد ممیزی کامل، بدون باستان‌شناسی فرم‌های رضایت.
  • قابل‌بازبینی: خط‌لولهٔ تولید همان مستندات است.
  • مقیاس‌پذیر: تغییر آهنگ گفتار و ویژگی‌های گوینده یک تغییر پارامتر است، نه یک جلسهٔ استودیویی.

برای آشکارسازی wakeword، ویژگی مرتبط تمایز آکوستیکی است، نه طبیعی بودن. دادهٔ مصنوعی به‌خوبی با این نیاز همخوان است.

از این‌ها استفاده کنید

آشکارساز wakeword خودتان را برای OpenVoiceOS، Mycroft یا هر سامانهٔ صوتی باز آموزش دهید. برای افزون‌سازی نمونه‌های منفی، مجموعه‌داده‌های کلیپ پس‌زمینهٔ خانگی و در مالکیت عمومی نیز وجود دارند: building_106_kitchen_3secs، public_domain_sounds_3secs و FMA_3secs.

تمام مجموعه‌داده‌های wakeword در HuggingFace ← TigreGotico