【摘 要】
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随着智能语音技术和产品应用大规模的成熟落地，对高质量语音数据集的需求与日俱增。目前，针对结构化数据的质量评估方法有一定的研究，但尚未形成面向非结构化的语音数据集质量评估标准。通过研究语音算法模型的构建原理，分析语音数据集的建设需求，建设统一的语音数据集质量评估体系。该评估体系从4个维度对面向算法模型训练的语音数据集进行质量评价，包括广度覆盖性、选集区分性、领域深入性和数据完整性。通过提出具体的语音
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随着智能语音技术和产品应用大规模的成熟落地，对高质量语音数据集的需求与日俱增。目前，针对结构化数据的质量评估方法有一定的研究，但尚未形成面向非结构化的语音数据集质量评估标准。通过研究语音算法模型的构建原理，分析语音数据集的建设需求，建设统一的语音数据集质量评估体系。该评估体系从4个维度对面向算法模型训练的语音数据集进行质量评价，包括广度覆盖性、选集区分性、领域深入性和数据完整性。通过提出具体的语音数据集质量评估指标、计算方法和评估步骤等，对车载应用领域语音数据集的质量进行评估并对结果进行分析，对评估语音数据集质量、促进数据集建设提供参考。考虑了语音数据集构建的多样化适用能力、隐私问题、效率要求、自动化需求等，提出了构建高质量的语音数据集的未来发展建议。
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