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EARS: 一个用于语音增强和去混响的各向同性全频通话语音数据集的基准测试
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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
研究人员发布了EARS数据集，包含107位说话者的100小时干净无混响的语音数据，涵盖多种讲话风格，并评估了语音增强和去混响方法。还引入了盲测试集用于自动评估。
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关键要点
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发布了EARS数据集，包含107位说话者的100小时干净无混响的语音数据。
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数据集涵盖多种讲话风格，包括情感性语音、不同的阅读风格、非语言声音和自由对话式语音。
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评估了数据集上的各种语音增强和去混响方法，使用了一组仪器度量。
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进行了20个参与者的听力测试，优选了一种生成方法。
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引入了盲测试集用于自动在线评估上传数据。
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数据集下载链接和自动评估服务器可以在网上找到。
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