语音识别技术已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为虚拟助理提供支持、转录口语并实现免提通信。然而，语音识别系统的有效性取决于它们准确理解和解释地区口音和语言细微差别的能力。墨西哥西班牙语具有不同的地区口音和词汇变化，对语音识别系统提出了独特的挑战。认识到应对这些挑战的重要性，墨西哥研究人员和开发人员一直在积极致力于提高墨西哥西班牙语使用者的语音识别技术的性能。研究人员一直在结合机器学习算法和深度神经网络来提高墨西哥西班牙语语音识别的准确性。这些进步涉及在广泛的数据集上训练模型，其中包括墨西哥特有的各种口音、方言和语言变体。一项显着的发展是自然语言处理 (NLP) 技术的集成，以增强对口语单词的上下文理解。这使得系统不仅能够准确识别单个单词，还能理解它们背后的预期含义和上下文。因此，墨西哥语音识别技术在理解口语表达和地区差异方面变得更加熟练。尽管取得了进展，但完善墨西哥语音识别技术仍然面临挑战。需要不断努力全面解决墨西哥不同地区的口音多样性和语言差异问题。此外，确保墨西哥土著语言的包容性也是一个需要关注的领域。
亿蝌语料墨西哥语音数据 107 小时 - 手机墨西哥西班牙语会话语音数据 107 小时 - 手机墨西哥西班牙语会话语音数据 涉及 126 名母语人士，性别比例适当平衡，说话者会从给定的内容中选择一些熟悉的话题列出并开始对话，确保对话的流畅和自然。录音设备为各种手机。音频格式为16kHz、16bit、未压缩的WAV，所有语音数据均在安静的室内环境中录制。所有语音音频均由人工转录，包含文本内容、每个有效句子的开始和结束时间以及说话人识别。 762小时-西班牙语（拉丁美洲）手机语音数据 墨西哥、哥伦比亚等1630名非西班牙籍以西班牙语为母语的墨西哥人、哥伦比亚人以地道口音参与录制。录制的脚本由语言学家设计，涵盖通用、互动、车载和家庭等广泛主题。文本经过人工校对，准确性很高。适配主流安卓、苹果系统手机。
