WenetSpeech-Chuan：多维标注大规模四川话语音语料库开源

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布 · 440 阅读

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语音理解与生成的飞速发展离不开大规模高质量语音数据集的推动。其中，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）被公认为最首要的任务。但对于拥有约 1.2亿母语使用者的川渝方言而言，受限于标注资源匮乏，研究进展缓慢，ASR 与 TTS 的表现始终不尽如人意。现有公开的川渝方言语料库在规模、风格和标注维度上普遍存在不足。例如ASR-CSichDiaCSC和ASR-SCSichDiaDuSC 仅能提供小规模数据，覆盖的场景非常有限；此外，川渝方言评测集更是稀缺，仅有KeSpeech包含西南官话的测试子集。同时，这些语料往往只提供语音-文本对齐信息，缺乏说话人属性或声学质量等元数据，极大限制了其在自监督学习、风格建模和多任务训练中的应用，导致主流 ASR 与 TTS 系统在川渝方言任务上表现欠佳，并在真实场景中泛化能力不足。

为解决上述问题，希尔贝壳联合西北工业大学音频语音与语言处理研究组（ASLP@NPU）、中国电信人工智能研究院、南京大学和Wenet开源社区，提出了 WenetSpeech-Chuan，首个大规模多维标注的川渝方言语音语料库，涵盖 10000 小时、9 大领域的川渝方言语音数据，并包含 ASR 转录、文本置信度、说话人情感、年龄、性别、语音质量评分等多种标注信息。同时，我们还发布了 WSC-Eval，这是一个全面的川渝方言评测基准，包含两个部分：WSC-Eval-ASR（人工标注集，用于评测不同场景（Easy/Easy）声学条件下的 ASR 性能），以及 WSC-Eval-TTS（简单和困难子集，用于标准测试与泛化能力测试）。实验结果表明，基于 WenetSpeech-Chuan 训练的模型在川渝方言 ASR 与 TTS 任务中表现优异，性能超越最先进（SOTA）的系统，并与商业系统相媲美，凸显了该数据集与流程的重要价值。

相关技术报告 “WenetSpeech-Chuan: A Large-Scale Sichuanese Corpus with Rich Annotation for Dialectal Speech Processing” 已公开发布。我们已全面开源数据、代码和模型，诚邀各位开发者与研究者试用，共同推动川渝方言语音技术的发展！

视频详情

方言领域缺乏大规模开源数据，严重制约了语音技术的发展，这一问题在使用广泛的四川方言中尤为突出。为填补这一关键空白，我们推出了 WenetSpeech-Chuan，一个拥有 1 万小时、注释丰富的语料库，并基于我们自主设计的完整方言语音处理框架——Chuan-Pipeline 构建而成。为了支持严格的评估并展示该语料库的有效性，我们还发布了手工校验转录的高质量 ASR 和 TTS 基准集 WenetSpeech-Chuan-Eval。实验表明，在开源系统中，使用 WenetSpeech-Chuan 训练的模型已达到当前最优性能，甚至在某些场景下可与商业系统媲美。作为目前最大的四川方言开源语料库，WenetSpeech-Chuan 不仅降低了方言语音研究的门槛，也在推动 AI 公平性与缓解语音技术偏见方面发挥着重要作用。语料库、基准测试、模型及相关材料均已在我们的项目主页上公开发布。

这也是希尔贝壳继开源大规模粤语标注数据WenetSpeech-Yue之后，对方言语音数据研究做出的又一贡献！

WenetSpeech-Yue: 首个具有多维度标注的大规模粤语语音语料库开源！

项目主页链接：https://github.com/ASLP-lab/WenetSpeech-Chuan

论文题目：WenetSpeech-Chuan: A Large-Scale Sichuanese Corpus with Rich Annotation for Dialectal Speech Processing

合作单位：西北工业大学音频语音与语言处理研究组、中国电信TeleAI、南京大学、WeNet开源社区

作者列表：戴宇航、张子萸、王帅、李龙豪、郭钊、左天伦、王水源、薛鸿飞、王成有、王晴、徐昕、卜辉、李杰、康健、张彬彬、谢磊

论文预印版：https://arxiv.org/abs/2509.18004

仓库地址：https://github.com/ASLP-lab/WenetSpeech-Chuan

Demo展示：https://aslp-lab.github.io/WenetSpeech-Chuan/

WenetSpeech-Chuan数据集地址：https://huggingface.co/datasets/ASLP-lab/WSC-Train

WSC-Eval-ASR: https://huggingface.co/datasets/ASLP-lab/WSC-Eval/tree/main/WSC-Eval-ASR

WSC-Eval-TTS: https://huggingface.co/datasets/ASLP-lab/WSC-Eval/tree/main/WSC-Eval-TTS

背景动机

近年来，大规模开源数据集极大地推动了自动语音识别（ASR）和语音合成（TTS）任务的发展。然而，当这些任务应用于口音或方言语音时，仍面临诸多挑战。已有研究表明，ASR 系统在处理方言时常因发音差异和声学失配而表现不佳，甚至在面对轻微口音的语音时也会出现明显性能下降。同样，关于带口音的 TTS 的研究也指出，准确建模口音变化极具难度。

在众多汉语方言中，这一问题在四川-重庆方言（以下简称四川方言）中尤为突出。四川方言是中国西南地区最主要的语言之一，使用人数约 1.2 亿人。其声调系统、词汇和语法与普通话存在显著差异，形成了清晰的语言区隔。然而，由于缺乏专门面向方言的大规模数据集，主流 ASR 和 TTS 系统在四川话语者中的表现大幅下降，迫切需要一个面向四川方言的大规模开源语料库。然而，现有的开源资源在数据规模和多样性方面仍严重不足。

目前公开可用的四川方言数据集仅包括两个小型语料库：4.53 小时的ASR-CSichDiaCSC和6.4 小时的ASR-SCSichDiaDuSC。虽然 KeSpeech 数据集也包含了部分带西南官话口音的样本，但这些语音更多是带口音的普通话，而非真正的四川方言。由于数据规模小、覆盖面窄，这些资源无法支撑鲁棒的 ASR 和 TTS 模型训练。

基于我们在 WenetSpeech 系列项目中构建大规模语音语料的经验，我们此次提出了 WenetSpeech-Chuan，以解决四川方言语音资源的关键缺口。WenetSpeech-Chuan 是一个包含超过 1 万小时四川方言语音的高质量注释语料库，涵盖短视频、综艺、直播等多个真实使用场景。为支持语料库构建与后续研究，我们还提出了 Chuan-Pipeline —— 一个完整的四川方言语音数据处理框架，用于从原始语音中高效构建高质量语料资源。最后，我们发布了两个精细校验的基准测试集 —— WSC-Eval-ASR 与 WSC-Eval-TTS，以支持严格、可复现的系统评估。

Chuan-Pipeline

为了构建 WenetSpeech-Chuan 数据集，我们提出了一个完整的语音数据处理流程 —— Chuan-Pipeline，如下图所示。该流程能够系统性地将原始、未标注的音频转换为适用于高质量 ASR 和 TTS 研究的丰富注释语料。

图1 Chuan-Pipeline概览

预处理与标注阶段

该阶段主要包括数据获取、切分处理以及多维度副语言（paralinguistic）信息的标注。数据采集从在线视频平台抓取元数据开始，用于筛选可能包含四川话的内容。在通过人工初步确认方言后，音频流将进入以下处理流程：

语音活动检测（VAD）与切分： 通过 VAD 技术将长音频分割为 5–25 秒的语音片段，同时剔除静音和噪声等非语音部分。

单说话人筛选与聚类： 首先使用 pyannote 工具包识别出单说话人的语音片段，然后利用 CAM++ 模型提取说话人嵌入向量并进行聚类，为每位说话人分配统一 ID。

副语言信息标注：

性别识别： 使用一个预训练分类器，准确率达 98.7%。

年龄估计： 基于 Vox-Profile 基准，划分为儿童、青少年、青年、中年和老年五个阶段。

情感识别： 使用 Emotion2vec 和 SenseVoice 的预测结果进行多数投票，覆盖七类情感（高兴、生气、悲伤、中性、恐惧、惊讶、厌恶）。

音频质量评估

为了确保语料质量，我们引入自动音频质量评估机制。该机制以对齐后的语音片段为输入，提取如音频时长、信噪比（SNR）等特征，并计算词级虚拟主观评分（WVMOS）以估测感知音质。质量较差的语音样本将被剔除。

LLM-GER 转录处理框架

为了提升四川话的自动语音识别精度，我们在前人研究基础上提出了名为 LLM-GER 的转录框架（Large Language Model-based Generative Error Correction based ROVER）。

第一步：使用三种不同的 ASR 系统（FireRed-ASR、SenseVoice-Small 和 TeleASR）分别生成初步转录文本；

第二步：利用 Qwen3 大模型进行错误修复与融合。通过设计好的 Prompt，大模型能够理解方言表达，并进行语义一致、不改变 token 数量的纠错操作；

第三步：生成四份转录结果后，根据它们之间的一致性计算最终的转录置信度。

该方法综合了多个 ASR 系统的优势，同时利用 LLM 对方言表达的强理解能力，实现高质量的四川话转录。实验证明，相较于单一系统，LLM-GER 平均可提升约 15% 的转录准确率。

通过 Chuan-Pipeline，我们实现了四川方言大规模、高质量语音数据的系统化构建，为后续多语言、多任务语音研究提供了坚实基础。

标点预测

准确带标点的转录文本对 TTS 训练至关重要，但仅依靠文本的标点预测往往与实际语音停顿不匹配。为此，我们提出一种融合音频与文本的多模态标点预测方法。

音频部分：使用 Kaldi 模型对音频与文本进行强制对齐，获取词语时间戳及停顿时长。根据阈值（如短停顿 0.25 秒，长停顿 0.5 秒）将停顿划分为短停顿和长停顿。

文本部分：利用双向 LSTM（BiLSTM）标点模型对停顿候选处进行标点预测：短停顿处插入逗号，长停顿处插入句号、问号或感叹号。

阈值调整：通过人工反馈不断迭代优化停顿时长阈值，确保标点与实际语音停顿高度匹配。

WenetSpeech-Chuan

通过应用Chuan-Pipeline处理收集到的多源原始数据，我们构建了WenetSpeech-Chuan语料库，一个大规模、多标签、多领域的四川话语音语料库。本节将详细介绍该语料库，包括其元数据、音频格式、数据多样性，以及训练集和评估集的设计原则。

数据规模与置信度

我们为每段音频分配了一个置信度，衡量ASR转录的质量。如下表所示，我们选择了置信度高于0.90的3,714小时“强标签”数据；置信度介于0.60到0.90之间的6,299小时“弱标签”数据则保存在元数据中，供半监督或其他用途使用。综上，WenetSpeech-Chuan共包含10,013小时原始音频。

表1 WenetSpeech-Chuan标签置信度分布

领域分布

下图总结了WenetSpeech-Chuan的来源领域，共包含9个类别。短视频占比最大（52.83%），其次是娱乐类（20.08%）和直播类（18.35%）。纪录片、有声书、访谈、新闻、朗读和戏剧等其他领域比例较小，但丰富了数据集的多样性。

图2 数据领域分类

质量分布

如下图所示，基于WVMOS指标计算的音频质量得分主要集中在2.5到4.0区间，3.0到3.5之间有显著峰值。该分布表明语料库大部分数据质量处于中高水平，兼顾了干净录音与真实环境噪声，适合用于训练通用的鲁棒语音模型。

图3 音频质量WVMOS分数分布

WSC-Eval评估集

为了解决四川话ASR和TTS缺乏标准评估基准的问题，我们构建了WSC-Eval-ASR和WSC-Eval-TTS两个针对ASR和TTS的评估集，用于全面检验模型在处理四川方言上的表现。

ASR评估集：我们首先使用Chuan-Pipeline对来自多个领域的原始四川话数据进行预处理，然后我们再带领专业标注人员手动精标。所有音频样本均带有说话人属性标签，包括年龄、性别和情绪状态等。为了便于更细致地分析模型的性能，我们将总时长为9.7小时的数据进一步划分为“Easy”和“Hard”子集，依据来源领域和声学环境进行区分，从而实现更具层次的模型鲁棒性评估。详细统计信息见表2。

表2 WSC-Eval-ASR测试集

TTS评估集：WSC-Eval-TTS包含两个子集：WSC-Eval-TTS-easy由包含特定四川方言词汇的多领域短句组成；WSC-Eval-TTS-hard由长句和LLM生成的多风格四川方言长句组成，涵盖绕口令、民间俚语及富含感情的语句等风格。在音频提示方面，我们选取了来自MagicData及内部录音的10位说话人（5男5女），每人录制200个句子，确保性别、年龄和口音的多样性与平衡。

实验

ASR部分

为验证所提出数据集的有效性，我们在三个测试集（WSC-Eval-ASR、MagicData-Conversation、MagicData-Daily-Use）上评估了多种 ASR 模型，涵盖专用识别系统（如 Paraformer、Whisper）及多模态大模型（如 Kimi-Audio、Qwen2.5-omni）。实验结果表明，开源模型 FireRedASR-AED 在多个评测集上表现稳定，平均字错误率为 15.14%，优于其他系统。通过在 WenetSpeech-Chuan 上微调 Paraformer 和 Qwen2.5-omni，整体性能分别提升 11.7% 与 11.02%。进一步结合 1000 小时高质量内部方言数据训练后，Paraformer 在各测试集上平均 CER 降至 13.38%，展现出出色的迁移与适应能力。总体来看，WenetSpeech-Chuan 显著增强了模型对四川方言的识别能力，同时不影响普通话性能。

表3 ASR实验结果

TTS部分

我们将 CosyVoice2-WSC 与多个支持方言的 TTS 模型进行比较，包括 Step-Audio-TTS、CosyVoice2.0、Llasa-1B 和 Qwen-TTS。评估方法包括客观指标（字符错误率 CER、说话人相似度 SIM）和主观指标（可理解性 IMOS、说话人相似度 SMOS、方言自然度 AMOS）。AMOS 部分由 10 位四川本地人和 10 位非专业听众评分，共评估 30 条样本，覆盖不同说话人和任务难度。

结果显示，CosyVoice2-WSC 在主客观评估中均表现良好。在 easy 测试集中，其 CER 为 4.28%，接近 Qwen-TTS 的 4.13%，同时感知质量和说话人相似度更高；在 hard 测试集中，虽然 CER 稍高（8.78% 对比 7.35%），但仍保持较好的稳定性和相似度（SIM 超过 62%）。相比 Step-Audio-TTS 和原始 CosyVoice2，CosyVoice2-WSC 在准确率和听感之间取得更好平衡。

进一步微调后的 CosyVoice2-WSC-SFT 表现最优，在 easy 测试集中 CER 降至 4.08%，SIM 达 78.84%，主观评分领先；hard 集中 CER 降至 7.22%，AMOS 最佳，体现出微调对准确性和自然度的双重提升。

表4 TTS实验结果

希尔贝壳深耕语音数据技术，持续推进技术创新与开源生态体系建设。WenetSpeech-Chuan 数据集的开源，不仅是四川话语音技术研究的重要里程碑，更在AI语音生态构建进程中具有关键意义，为打造更为开放、多元的语音技术发展格局提供了坚实支撑。

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