研究者发布非洲低资源语言语音识别偏见评估数据集AfriBED

Claytone Sikasote等作者发布语音识别偏见评估数据集AfriBED，覆盖低资源非洲语言Bemba和Nyanja，用于检测和估计ASR系统的性别与说话人类型偏见。 Bemba集含80名说话人的3928条语音、共9小时；Nyanja集含127名说话人的6260条语音、约18小时。作者称基线实验显示该数据集可用于考察这两种语言中的性别与说话人类型属性偏见。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。