5月20日，数据堂推出AI数据开源计划，面向高校和学术机构等非商业组织群体，首次开源的数据集为：1505小时中文普通话语音数据集。
据了解，该数据集的录音内容，由6408名来自中国不同地区的录音人参与录制，有超过30万条口语化句子。句准确率达98%以上。
从评测效果来看，通过运行GMM-HMM混合模型和DNN-HMM混合模型，基于数据堂开源数据集【1505小时中文普通话语音数据集】的语音识别基准实验完成，其识别准确率如下所示：
aidatatang_1505zh（完整的1505小时中文普通话语音数据集）
GMM-HMM CHAIN CER SER CER SER 7.35% 35.98% 3.14% 23.05% Aidatatang_200zh（基于完整数据集精选的200小时中文普通话语音数据集）
GMM-HMM TDNN CHAIN CER SER CER SER CER SER 12.22% 43.11% 7.14% 31.19% 5.59% 26.06% 注： *CER（Character Error Rate）指字识别错误率。 *SER（Sentence Error Rate）指句识别错误率。 *GMM-HMM指混合高斯模型-隐马尔科夫模型。 *TDNN（Time-delay Neural Networks）指时延神经网络模型。 *CHAIN（Chain model）是指链式模型。 基于1505小时中文普通话语音数据集，数据堂精选了200小时中文普通话语音数据在OpenSLR发布，并在Kaldi平台提供了训练代码，对应的训练方法也在github平台发布。 据悉，数据堂将持续提供面向学术研究领域开源不同领域、不同应用场景的AI数据集。 开源数据获取方式：https://www.datatang.com/webfront/opensource.html |
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