FLEURS-R：用于生成任务的恢复多语言语音语料库
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内容提要
本文介绍了多种语音处理技术和语料库的开发，如LibriSpeech、FlauBERT和XLS-R，旨在提升语音翻译和识别性能。研究者们创建了公开的语音训练语料库LibriS2S和GigaSpeech 2，以解决数据不足的问题，并通过自我监督模型和多语言预训练，推动低资源语言的语音技术发展。
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Q&A
LibriSpeech如何增强现有的单语语料库？
LibriSpeech通过建立包含源语言语音与目标语言文本的大型开放式平行语料库，增强现有单语语料库。
FlauBERT模型的训练数据来源是什么？
FlauBERT模型在大规模的异构法语语料库上进行训练。
XLS-R模型的主要特点是什么？
XLS-R是基于Wav2vec 2.0的跨语言语音表示学习模型，训练于128种语言的近半百万小时公开语音数据。
LibriS2S语料库的目的是什么？
LibriS2S语料库旨在解决语音到语音翻译领域缺乏培训数据的问题。
FLEURS基准包含多少种语言的数据集？
FLEURS基准包含102种语言的并行语音数据集。
GigaSpeech 2语音识别语料库的特点是什么？
GigaSpeech 2是为低资源语言设计的大规模、多领域、多语种的语音识别语料库，不依赖于配对的语音和文本数据。
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