CASPER: A Large Scale Spontaneous Speech Dataset
作者: Cihan Xiao, Ruixing Liang, Xiangyu Zhang, Mehmet Emre Tiryaki, Veronica Bae, Lavanya Shankar, Rong Yang, Ethan Poon, Emmanuel Dupoux, Sanjeev Khudanpur, Leibny Paola Garcia Perera
分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-06-11)
💡 一句话要点
CASPER：一个大规模自发语音数据集，旨在解决高质量自发语音数据稀缺问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自发语音 数据集 语音识别 口语理解 自然对话 数据收集 语音处理
📋 核心要点
- 现有语音数据集多为脚本对话，缺乏高质量的自发语音数据，限制了语音处理能力的发展。
- 论文提出了一种新颖的流程，用于引出和记录自然对话，旨在构建大规模自发语音数据集。
- 该数据集包含100+小时的自发语音，鼓励多样化话题和互动交流，并提供可复现的数据收集框架。
📝 摘要（中文）
大型语言模型的成功激发了人们开发类似语音处理能力的热情。然而，一个关键挑战是高质量自发语音数据的稀缺，因为现有的大多数数据集包含的是脚本对话。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的流程，用于引出和记录自然对话，并发布了包含100+小时自发语音的数据集。我们的方法促进了流畅、自然的对话，同时鼓励了多样化的话题和互动交流。与传统方法不同，它促进了真实的互动，为未来的数据收集提供了一个可复现的框架。本文介绍了我们的数据集和方法，为解决自发语音数据短缺问题奠定了基础。我们计划在未来阶段扩展这个数据集，为研究界提供不断增长的资源。
🔬 方法详解
问题定义：目前语音识别和相关任务依赖的数据集大多是脚本化的对话，这些数据无法真实反映人类自然交流的特点。自发语音数据，例如日常对话，在口语理解、情感识别等任务中至关重要。然而，高质量的大规模自发语音数据集非常稀缺，这限制了相关研究的进展。现有方法难以有效收集到足够数量且具有多样性的自发语音数据。
核心思路：论文的核心思路是设计一个能够有效引出自然对话的流程，鼓励参与者进行真实的互动，从而收集到高质量的自发语音数据。通过精心设计的对话场景和引导，促使参与者在交流中自然地表达自己的观点和情感，避免刻意模仿或背诵脚本。
技术框架：该论文主要关注数据集的构建流程，而非特定的语音处理模型或算法。其技术框架主要包含以下几个阶段：1) 对话场景设计：设计多样化的对话主题和任务，鼓励参与者进行互动。2) 数据录制：使用高质量的录音设备记录参与者的对话过程。3) 数据清洗和标注：对录制的数据进行清洗，去除噪声和无关信息，并进行必要的标注，例如转录、情感标注等。4) 数据集发布：将处理后的数据以标准格式发布，供研究人员使用。
关键创新：该论文的关键创新在于其数据收集流程，该流程能够有效地引出自然、流畅的对话，并鼓励参与者进行多样化的互动。与传统方法相比，该流程更加注重对话的真实性和自然性，从而能够收集到更具代表性的自发语音数据。此外，该流程具有可复现性，方便其他研究人员构建类似的数据集。
关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为其重点在于数据集的构建。然而，在对话场景设计方面，需要考虑如何平衡对话的引导性和自由度，既要确保对话围绕特定主题展开，又要避免过度干预参与者的表达。在数据清洗和标注方面，需要制定清晰的标准和流程，确保数据的质量和一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文发布了一个包含100+小时自发语音的大规模数据集，为语音处理领域的研究提供了宝贵的资源。与现有数据集相比，该数据集具有更高的自然度和多样性，能够更好地反映真实场景中的语音数据。该数据集的发布有望促进语音识别、口语理解等领域的研究进展。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于语音识别、口语理解、情感识别、对话系统等领域。高质量的自发语音数据集能够提升语音处理模型的性能和泛化能力，使其更好地适应真实场景中的语音数据。此外，该数据集还可以用于研究人类交流的模式和特点，为社会科学研究提供数据支持。未来，该数据集有望推动语音交互技术的进步，例如智能客服、语音助手等。
📄 摘要（原文）
The success of large language models has driven interest in developing similar speech processing capabilities. However, a key challenge is the scarcity of high-quality spontaneous speech data, as most existing datasets contain scripted dialogues. To address this, we present a novel pipeline for eliciting and recording natural dialogues and release our dataset with 100+ hours of spontaneous speech. Our approach fosters fluid, natural conversations while encouraging a diverse range of topics and interactive exchanges. Unlike traditional methods, it facilitates genuine interactions, providing a reproducible framework for future data collection. This paper introduces our dataset and methodology, laying the groundwork for addressing the shortage of spontaneous speech data. We plan to expand this dataset in future stages, offering a growing resource for the research community.