世界最大的多语言语音数据集现已开源!超40万小时,共23种语言

来源:https://mp.weixin.qq.com/s/eogV9SPfXGgLOJYnsVFzsQ

最近,Facebook开源了目前世界上最大的多语言语音数据集,VoxPopuli:

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这一数据集共涵盖了23种语言,时长超过40万小时。

其中,每种语言都有9000到18000小时的无标签语音数据。

此外,还包括了共1800小时,16种语言的转录语音数据,以及17300小时,15种目标语言的口译语音数据。

国外网友很快为这一行为点赞:

显然,如果数据集已经存在,那么它应该被利用,并以一种道德的方式来改善人类社会。

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这一数据集庞大的无标签数据量和广泛的语言覆盖率,对改进自监督模型有着很大的帮助。

而Facebook也希望能够帮助提高语音数据集的质量和鲁棒性,使训练语音转换神经网络更加可靠。

最终加速新的NLP系统的开发,使AI翻译的效果越来越好。

而数据集的名字,VoxPopuli的直译“人民的心声”也表示了其原始数据的来源——

即源语音全都收集自2009-2020年欧洲议会的活动录音。

来自10年欧会的语料库

在欧洲议会的各自活动,如全体会议、委员会会议和其他活动上,发言者都会以不同的欧盟语言轮流发表演讲。

Facebook就是从欧会官网上抓取了每个演讲的文字记录、演讲者信息、开始/结束时间戳。

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然后,将所有的原始演讲数据进行处理,大致分为以下3类:

共40万小时,23种语言的无标签语音数据

每种语言都有8千到2万多的原始语音数据。

因此,Facebook基于能量的语音激活检测(VAD)算法,将完整音频分割成15-30秒的短片段。

最终得到没有太多的数据不平衡,也不需要调整数据采样策略的数据集。

因此非常适合多语言模型的训练。

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而上表中除了无标签数据,也有转录的语音数据,这也就是第二种:

共1800小时,16种语言的转录语音数据

欧会官方的时间戳虽然可以用来在会议中定义演讲者,但常常会被截断,或混合前后演讲的片段,因此并不完全准确。

所以Facebook对全会话音频采用了声纹分割聚类(SD)。

这时的语音段落平均时长为197秒,再利用语音识别(ASR),将其细分为20秒左右的短片段。

观察上表,可以看到最终得到的数据中,有包括各语言的持续时间、发言人数量、女性发言人百分比、标记数量等多种属性。

17300小时的15种目标语言的口译语音数据

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每个原始语音都有相对应的同声传译,并互相关联。

但要使这个数据集可用,必须经过大量的预处理和过滤。

因此,Facebook使用了语音识别(ASR)系统在句子层面上对齐源语音和目标语音。

在域外环境的半监督学习下具有通用性

那么这一数据集用起来到底怎么样?

首先,是使用包含了域外语言(out-of-domain out-of-language)的无监督预训练,进行少样本的语音识别

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可以从表中看到,VP-Mono5K在5种VoxPopuli语言上,都优于XLSR-Mono和XLSR-10。

而VP-100K则在10种语言中的8种上的都比XLSR-10的表现更好。

并且,虽然XLSR-53涵盖了Zh语言,但与VP-100K(Large)在Zh上的表现相距甚远。

这表明VP-100K所学的语音表征具有高度的通用性

然后是使用VoxPopuli数据集进行自我训练或弱监督的语言翻译(ST)和语音识别(ASR):

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从表中可以看到,不管是对于域内语言还是域外语言,对VoxPopuli的自我训练在大多数时候都能够提高性能。

而在翻译上,也不用再增加昂贵的标签数据。

通过自我训练,就能够缩小端到端模型和级联模型之间的差距。

论文地址:
https://arxiv.org/abs/2101.00390

下载:
https://github.com/facebookresearch/voxpopuli

参考链接:
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/owll7g/n_facebook_ai_releases_voxpopuli_a_largescale/
[2]https://www.marktechpost.com/2021/08/02/facebook-ai-releases-voxpopuli-a-large-scale-open-multilingual-speech-corpus-for-ai-translations-in-nlp-systems/

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