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UCLA 音韵实验室档案的音标分割
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了多个语音语料库及其在语音识别和合成中的应用，包括690种语言的TaL语料库、VoxPopuli多语种语音数据，以及用于低资源语言的自监督学习方法。这些研究展示了新方法和工具在语音学研究中的有效性，推动了语音技术的发展。
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关键要点
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介绍了一个包含690种语言的TaL语料库，适用于语音识别和合成等任务。
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提出了一种新方法创建巴西葡萄牙语语音语料库，音素分类准确率提高了55.8%。
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VoxPopuli是一个多语种语音语料库，包含23种语言的100K小时未标记语音数据。
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开发了一个自由开源工具，用于简化语音学研究中的标注语音，支持多平台。
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基于国际音标的语音模型在多语言音频识别中表现良好，尤其在低资源语言中。
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提出结合多语言训练和自监督学习的方法，提高低资源ASR性能，节省75%的有监督训练数据。
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使用Common Phone数据集训练Wav2Vec 2.0模型，取得18.1%的识别率，缩小声学模型应用差距。
❓
延伸问答
TaL语料库的主要特点是什么？
TaL语料库包含690种语言，适用于语音识别和合成等任务。
如何提高巴西葡萄牙语的音素分类准确率？
通过一种新方法创建语音语料库，音素分类准确率提高了55.8%。
VoxPopuli语料库包含哪些语言和数据？
VoxPopuli包含23种语言的100K小时未标记语音数据，以及16种语言的转录演讲和口译数据。
有哪些工具可以简化语音学研究中的标注工作？
开发了一个自由开源工具，支持音频对齐和语音识别等功能，适用于多平台。
自监督学习如何改善低资源语言的ASR性能？
结合多语言训练和自监督学习的方法可提高低资源ASR性能，节省75%的有监督训练数据。
Wav2Vec 2.0模型的识别率是多少？
使用Common Phone数据集训练Wav2Vec 2.0模型，取得了18.1%的识别率。
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