语音数据集中的性少数群体包容性：审计与实践张力分类研究
该研究审查了现有语音技术数据集中对 LGBTQIA+（酷儿）声音的包容程度，深入分析此类群体代表性缺失的根源。研究人员对6个不同的主流语音数据集进行了审计，结果显示可测量的酷儿声音占比极低（仅占发言者的0%至1.4%），远不足以用于稳健的算法偏见评估。以此群体为案例，研究提出了从边缘化群体采集语音数据时的实际挑战与张力分类法，并与其他数据集展开了对比分析。
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9月24日2026-09-24
利用可控合成对话训练智能语音助手唤醒系统
该研究针对虚拟助手的人机交互场景，提出了一种新型语音唤醒系统。该方案将传统的直接关键词检测扩展为上下文触发检测，在初始唤醒词激活后，系统利用推理能力区分实际用户指令与无关语音，从而确保高效且具备上下文感知的交互。为支撑训练，研究团队设计了一套数据生成架构，成功合成了包含直接调用、上下文跟进等场景的62.3小时可控多说话人对话语料库。