语音识别技术近年来取得了巨大进步，为各行业的用户提供了便利和可及性。然而，在识别儿童语音方面，该技术面临着一系列独特的挑战。在本文中，我们将探讨儿童语音识别的复杂性以及为解决这些挑战所做的努力。多样化的言语模式 儿童的言语随着他们的成长和发展而发生显着的变化。与年龄较大的儿童和成人相比，婴儿和幼儿的言语模式和发音不同。这些差异可能包括音调、语气、发音和词汇。因此，开发能够适应儿童不断变化的语音的语音识别系统是一项艰巨的挑战。数据可用性有限语音识别技术严重依赖于大量数据集进行训练。然而，缺乏针对各个年龄段儿童的综合语音数据集。数据的缺乏给开发准确的识别模型带来了重大障碍。此外，与成人语音数据相比，收集和转录儿童语音数据更加耗时且更具挑战性。词汇和语言变异性 儿童经常使用适合其年龄和发展阶段的单词和短语。词汇和语言使用的这种变化给语音识别系统带来了挑战。该技术必须能够理解和适应儿童使用的适合年龄的术语和短语，这些术语和短语可能与成人语言有很大不同。背景噪音和环境因素 儿童经常处于背景噪音较高的环境中，无论是在教室、操场，还是在自己的家中。
在这样的噪音中识别语音更具挑战性，现有的语音识别模型可能很难过滤掉不相关的声音并专注于孩子的语音。缺乏语境和不流利 儿童言语的特点通常是不流利，例如重复、犹豫和纠正。识别和解释这些不流畅对于准确的语音识别至关重要。如果不了解上下文，该技术可能会将这些不流畅误解为错误，从而导致转录不准确。道德和隐私考虑儿童的语音识别引起了道德和隐私问题。收集、存储和处理未成年人的数据必须极其谨慎，同时考虑到隐私法规和保护敏感信息的需要。在技术进步和隐私之间取得适当的平衡是一项至关重要的挑战。
亿蝌语料儿童语音数据 393 小时 - 韩国儿童手机语音数据 手机捕获韩国儿童的音频数据，总时长为 393 小时。 1085名发言者是6至15岁的儿童；录制的文本包含常见的儿童语言，例如散文故事和数字。所有句子均由人工转写，准确率高。 299小时——美国儿童手机语音数据 该数据由290名来自美国的儿童记录，男女比例均衡。数据记录的内容主要来自儿童书籍和教材，符合儿童的语言使用习惯。室内录音环境相对安静，文字手动传输，准确率高。 55小时——英国儿童麦克风语音数据 收集了201名英国儿童。录音主要是儿童课本、故事书。平均句子长度为4.68个单词，平均句子重复率为6.6次。该数据由高保真麦克风记录。文本是手动转录的，准确性很高。 50小时-美国儿童麦克风语音数据 由219名美国儿童母语人士录制。录音文本主要为故事书、儿歌、口语表达等，每人350句。每个句子平均包含 4.5 个单词。每个句子平均重复2.1次。录音设备是高保真Blueyeti麦克风。文本是手动转录的。
