自动语音识别 (ASR) 技术开创了人机交互的新时代，改变了我们与设备通信的方式。然而，在识别儿童的自发言语时，ASR 遇到了一系列需要特别关注的独特挑战。理解并克服这些挑战对于创建针对儿童不同语言细微差别的更具包容性和有效的 ASR 系统至关重要。 ASR 技术中涉及儿童自发言语的主要障碍之一在于其语言固有的可变性和复杂性。与成人不同，儿童仍在发展他们的语言技能，从而形成广泛的言语模式、词汇选择和语法使用。认识并适应这种变化对于 ASR 系统准确解释和响应儿童语音至关重要。儿童自发言语的特点是经常出现不流畅，例如重复、犹豫和纠正。虽然成人也会表现出不流利的情况，但儿童往往会更明显地表现出来，这使得接受成人语音训练的传统 ASR 模型难以无缝处理和理解预期信息。研究人员正在积极探索增强 ASR 算法的技术，使它们能够更好地处理儿童言语中固有的不流畅问题。词汇和发音呈现出另一层复杂性。儿童经常使用特定年龄的单词和短语，其发音可能与成人言语规范有很大偏差。让 ASR 系统适应这种动态的语言环境，不仅需要多样化且广泛的数据集，还需要复杂的算法，能够学习和适应不同年龄段儿童不断发展的语言技能。声学差异进一步加剧了挑战。儿童通常比成人具有更高的音调和更小的声道，从而产生独特的声学特征。专为成人语音设计的传统 ASR 模型可能难以准确捕捉和解释这些独特的声学特征。
应对这一挑战需要完善声学模型，以更好地符合儿童语音的声学特征，确保在不同年龄段进行更精确的识别。语境在语音识别中起着至关重要的作用，而理解儿童自发言语的语境又增加了一层复杂性。儿童经常参与充满上下文参考、共享经历和非正式语言的对话，这使得 ASR 系统不仅要破译所说的单词，还要破译给定上下文中的预期含义。开发情境感知 ASR 模型是致力于增强该技术对儿童适用性的研究人员持续关注的焦点。
亿蝌语料儿童自然言语数据128小时-澳洲英语儿童自然言语数据 128小时-澳洲英语儿童自然言语数据，内容涵盖多个主题。所有语音音频均手动转录为文本；还注释了说话者身份、性别和其他属性。该数据集可用于声纹识别模型训练、机器翻译语料库构建、算法研究介绍等。 149小时-英式英语儿童自发语音数据 149小时-英式英语儿童自发语音数据，内容涵盖多个主题。所有语音音频均手动转录为文本；还注释了说话者身份、性别和其他属性。该数据集可用于声纹识别模型训练、机器翻译语料库构建以及算法研究介绍 145 小时 - 西班牙语儿童自发语音数据 145 小时 - 西班牙语儿童自发语音数据，内容涵盖多个主题。所有语音音频均手动转录为文本；还注释了说话者身份、性别和其他属性。该数据集可用于声纹识别模型训练、机器翻译语料库构建以及算法研究介绍 162 小时 - 法国儿童自发语音数据 162 小时 - 法国儿童自发语音数据，内容涵盖多个主题。所有语音音频均手动转录为文本；还注释了说话者身份、性别和其他属性。该数据集可用于声纹识别模型训练、机器翻译语料库构建以及算法研究介绍 97 小时 - 德国儿童自发语音数据 97 小时 - 德国儿童自发语音数据，经过人工筛选和处理。注释包含转录文本、说话者身份、性别和其他信息。该数据集可应用于语音识别（声学模型或语言模型训练）、字幕生成、语音内容审核等人工智能算法研究。 101 小时 - 意大利儿童的自发言语语音数据 101 小时 - 意大利儿童的自发言语数据，经过人工筛选和处理。注释包含转录文本、说话者身份、性别和其他信息。该数据集可应用于语音识别（声学模型或语言模型训练）、字幕生成、语音内容审核等人工智能算法研究。
