2024/8/12 ,由谷歌DeepMind 发布的FLEURS-R，一个多语言语音语料库，增强了语音恢复功能以提高音频质量，促进低资源语言和各种语音生成任务。
一、目前遇到困难
1、许多语言由于缺乏足够的训练数据，难以开发高质量的语音生成模型。
2、原始FLEURS语料库中的录音存在噪音和混响问题，影响语音生成任务的性能。
FLEURS-R ：对 FLEURS语料库的语音修复应用版本。FLEURS-R 通过提供多语种的高质量语音数据，改善目前这些低资源语言的语音技术发展。 通过应用语音修复模型Miipher ,减少了噪声和混响，不仅提高了语音的清晰度和自然度而且语音所传达的意思和信息也没有改变。这有助于提高文本到语音系统的用户体验。
数据集地址： FLEURS-R|语音技术数据集|多语言处理数据集
二、让我们一起看一下FLEURS-R：
FLEURS-R ，包含102种语言的多路并行语音和文本，有助于促进多语种、跨语言和资源匮乏环境下的语音生成研究。
通过应用语音修复模型Miipher提高了音频质量和保真度。
改进的语音质量使其成为语音生成任务的更好选择，包括文本到语音（TTS）、语音到语音翻译（S2ST）和声音转换（VC）。
FLEURS-R 与其他常见公共语音语料库的比较
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三、让我们一起展望FLEURS-R 预料库的应用
比如，当你是一名警察，这个案件的关键是一段主要证人陈述的录音。但是证人说的是我们不太熟悉的语言并且说话速度也很快。通过一个基于FLEURS-R 训练出来的高级语音识别系统，这个系统能够准确识别和转录证人的录音。并且还能翻译出来，让我们更好的理解这个案件的细节。
再比如：需要监控一个大型公共场合的安全状况，我们可以部署一个多语言的语音监控系统，这个系统能够实时识别和分析不同功能语言中的关键词 或异常声音模式，比如呼救声或可疑对话。 一旦检测到可疑情况，系统会立即发出警报，帮助我们快速响应。
