SeniorTalk：南大联合北智开源的高龄老年人中文对话语音数据集

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SeniorTalk简介

SeniorTalk是由南开大学计算机学院和北京人工智能研究院共同开源的中文对话数据集，专为75岁及以上的老年人设计。该数据集包含来自中国16个省份的202名老年参与者的101次自然对话，总时长55.53小时。它通过多维度标注（如说话者信息、转录、时间戳、方言水平等）为语音技术开发提供了丰富的资源。SeniorTalk旨在解决现有语音系统在处理老年人语音时的性能不足问题，通过详细的标注和广泛的实验验证，为说话人验证、语音识别和语音编辑等任务提供了重要的基准，推动了面向老年人的语音技术的发展。

SeniorTalk主要功能

提供高质量的老年人语音数据：SeniorTalk数据集为语音技术开发者提供了大量真实、自然的老年人语音对话样本，涵盖了不同性别、年龄、地区和方言背景的说话者，有助于训练更准确、更具包容性的语音模型。
支持多种语音任务：该数据集适用于多种语音处理任务，包括说话人验证（确认说话人身份）、说话人日志（区分对话中的不同说话人）、语音识别（将语音转换为文本）和语音编辑（根据文本修改语音内容），为相关技术的开发和优化提供了全面的资源。
促进老年人语音技术的发展：通过提供专门针对老年人的语音数据，SeniorTalk有助于解决现有语音系统在处理老年人语音时的性能差距问题，推动语音技术在老年人护理、健康监测、智能助手等领域的应用，提高老年人的生活质量。
建立基准和评估标准：SeniorTalk数据集及其详细的标注信息为研究人员提供了一个标准化的基准，用于评估和比较不同语音模型在老年人语音处理任务中的性能，促进了该领域的技术进步和创新。

SeniorTalk技术原理

多维度标注：数据集中的语音样本经过详细的多维度标注，包括说话者信息（年龄、性别、地区等）、转录文本、时间戳、方言水平和声音事件（如笑声、噪音等）。这些标注信息为语音模型的训练和优化提供了丰富的上下文和细节，使其能够更好地理解和处理老年人的语音特征。
自然对话录音：数据集中的语音对话是自然发生的，涵盖了老年人日常生活中常见的各种话题，如健康、休闲、退休生活等。这种自然对话风格的录音能够更真实地反映老年人在实际交流中的语音特点和语言习惯，与传统的朗读式语音数据相比，更能满足实际应用需求。
说话人特征分析：通过分析说话者的年龄、性别、方言等特征，语音模型可以更好地识别和适应老年人的语音变化，如老年性声音变化（presbyphonia）和方言差异。这些特征分析有助于提高语音识别的准确性和鲁棒性，尤其是在面对老年人常见的语音问题（如声音嘶哑、发音不清晰等）时。
模型训练与微调：基于SeniorTalk数据集，研究人员可以使用各种先进的语音模型架构（如Transformer、Conformer、E-Branchformer等）进行训练和微调。通过在该数据集上进行特定领域的训练，模型能够学习到老年人语音的独特模式和特征，从而在相关任务中表现出色。此外，预训练模型（如Paraformer、Whisper等）也可以通过在该数据集上进行微调来进一步提升其在老年人语音处理任务中的性能。
实验验证与基准建立：开发团队在说话人验证、说话人日志、语音识别和语音编辑等任务上进行了广泛的实验验证，使用各种评估指标（如EER、DER、CER、MCD、STOI、PESQ等）来衡量模型的性能。这些实验结果不仅证明了SeniorTalk数据集的有效性和实用性，还为该领域的研究提供了一个重要的基准，帮助研究人员更好地评估和比较不同模型的性能，推动技术的持续进步。