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远场语音识别相较于近场识别面临更多挑战,因此对数据标注提出了更高标准。首先,语音信号在传播过程中会因距离衰减、房间混响及环境噪声而失真,标注需精确区分有效语音段与干扰成分。其次,标注内容不仅包括语音转文本,还需标记说话人位置、麦克风阵列响应、噪声类型(如空调声、交通声、多人交谈)及语音清晰度等级。此外,多通道音频数据的同步标注也至关重要,例如对麦克风阵列各通道的时序对齐与相位信息进行记录,以支持后续波束成形与声源定位算法的训练。这些精细化标注确保模型能够学习到远场环境下的鲁棒特征,提升实际部署中的识别准确率。
信息来源:网易伏羲
