論文の概要: WenetSpeech-Chuan: A Large-Scale Sichuanese Corpus with Rich Annotation for Dialectal Speech Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18004v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 16:44:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.512094
• Title: WenetSpeech-Chuan: A Large-Scale Sichuanese Corpus with Rich Annotation for Dialectal Speech Processing
• Title（参考訳）: WenetSpeech-Chuan: 方言音声処理のためのリッチアノテーション付き大規模四川語コーパス
• Authors: Yuhang Dai, Ziyu Zhang, Shuai Wang, Longhao Li, Zhao Guo, Tianlun Zuo, Shuiyuan Wang, Hongfei Xue, Chengyou Wang, Qing Wang, Xin Xu, Hui Bu, Jie Li, Jian Kang, Binbin Zhang, Lei Xie,
• Abstract要約: WenetSpeech-Chuanは、私たちの小説『Chuan-Pipeline』で作られた1万時間の注釈付きコーパスです。 また、手作業による手作業による書き起こしによる高品質なASRとTSベンチマークであるWenetSpeech-Chuan-Evalもリリースしています。 実験によると、WnetSpeech-Chuanでトレーニングされたモデルは、オープンソースシステム間で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.82255620167095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The scarcity of large-scale, open-source data for dialects severely hinders progress in speech technology, a challenge particularly acute for the widely spoken Sichuanese dialects of Chinese. To address this critical gap, we introduce WenetSpeech-Chuan, a 10,000-hour, richly annotated corpus constructed using our novel Chuan-Pipeline, a complete data processing framework for dialectal speech. To facilitate rigorous evaluation and demonstrate the corpus's effectiveness, we also release high-quality ASR and TTS benchmarks, WenetSpeech-Chuan-Eval, with manually verified transcriptions. Experiments show that models trained on WenetSpeech-Chuan achieve state-of-the-art performance among open-source systems and demonstrate results comparable to commercial services. As the largest open-source corpus for Sichuanese dialects, WenetSpeech-Chuan not only lowers the barrier to research in dialectal speech processing but also plays a crucial role in promoting AI equity and mitigating bias in speech technologies. The corpus, benchmarks, models, and receipts are publicly available on our project page.
• Abstract（参考訳）: 方言の大規模なオープンソースデータの不足は、音声技術の進歩を著しく妨げている。 この重要なギャップに対処するために、我々は、方言音声のための完全なデータ処理フレームワークであるChuan-Pipelineを用いて構築された1万時間のリッチな注釈付きコーパスであるWenetSpeech-Chuanを紹介した。 厳密な評価の容易化とコーパスの有効性の実証を目的として,手作業による手書きによる高品質な ASR と TTS ベンチマーク WenetSpeech-Chuan-Eval をリリースする。 実験によると、WnetSpeech-Chuanでトレーニングされたモデルは、オープンソースシステム間で最先端のパフォーマンスを実現し、商用サービスに匹敵する結果を実証している。 四川方言の最大のオープンソースコーパスであるWenetSpeech-Chuanは、方言音声処理の研究の障壁を低くするだけでなく、AIのエクイティを促進し、音声技術のバイアスを軽減する上でも重要な役割を果たしている。 コーパス、ベンチマーク、モデル、レシートは、私たちのプロジェクトページで公開されています。

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