arXiv · cs.CL· Claytone Sikasote·· 8 天前AI 评分22
AfriBED：面向低资源非洲语言的语音识别偏见评测数据集
AfriBED: a Speech Recognition Bias Evaluation Dataset for Low Resource African Languages
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Claytone Sikasote
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26821v1
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AI 导读
研究者推出 AfriBED，一个用于检测 ASR 系统性别与说话人类型偏见的评测数据集，覆盖 Bemba 和 Nyanja 两种低资源非洲语言。其中 Bemba 部分含 3928 条语音、约 9 小时、80 名说话人；Nyanja 部分含 6260 条语音、约 18 小时、127 名说话人。基线实验表明该数据集可有效检验目标语言中的属性偏见。
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