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Zipa
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研究揭示IPA语音识别系统中的偏见
一篇新研究论文分析了基于音素的自动语音识别（ASR）系统中存在的群体偏见，特别是那些生成国际音标（IPA）转录的模型。该研究使用多样化的语音语料库和带有群体标注的英语数据，评估了两个开源系统WhisperIPA和ZIPA。研究结果表明，即使考虑了语言学上相似的音素替换，在性别、口音、种族和年龄等不同群体之间仍然存在持续的性能差异。
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新方法使用声学标签从葡萄牙语语音中提取口音特征
研究人员开发了一种新方法，可以在没有社会语言学标签的情况下从巴西葡萄牙语口语中提取口音特征。该方法使用声学标签和基于音素的强制对齐器来分离区域口音地标。与通用语音模型相比，所得的目标特征集在捕捉方言差异方面表现出更高的有效性，尤其是在使用少量客观数据时。