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1000 名非洲人的声音：推进包容性多说话者多口音语音合成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了开发以非洲裔美国女性为代表的英文文字转语音系统所面临的挑战，现有系统无法正确识别非洲裔美国人的声音，可能受到无能或偏见的影响。研究验证了非洲裔美国人的声音代表性，并指出教育水平高、非方言、专业化的声音与非洲裔美国人的关联。
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关键要点
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AI 机器人和用户界面的表示普遍是白人，包括面部特征和合成声音。
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开发以美国非洲裔女性为代表的英文文字转语音系统面临种族表示的意外挑战。
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研究通过焦点小组讨论收集非洲裔美国 IT 专业人员的指南和挑战。
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文字转语音系统开发者面临技术困难，无法正确识别非洲裔美国人的声音。
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研究显示，参与者能够正确识别白人文字转语音系统中的种族，但无法识别非洲裔美国人的声音。
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研究验证了非洲裔美国人声音的代表性，指出教育水平高、非方言、专业化的声音与非洲裔美国人的关联可能受到偏见影响。
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