由中国科学技术大学、昆山杜克大学、希尔贝壳、佐治亚理工学院、语音之家等单位发起的 Low-Resource Dysarthria Wake-Up Word Spotting Challenge (LRDWWS Challenge) 将作为IEEE Spoken Language Technology Workshop(SLT2024)的旗舰赛事,正式启动。欢迎大家报名参加!

官网:http://lrdwws.org/

背景

随着许多支持语音的应用程序的出现,智能家居走进了千家万户。对于普通人而言,唤醒智能家居并控制它们,已经不再是一件困难的事情。但对于构音障碍患者来说,由于他们的语音具有异变性,他们几乎无法成功唤醒市面上任何一款智能家居,更是难以实现对它们的控制。构音障碍是一种运动语言障碍,常见于脑瘫、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症和中风等疾病。构音障碍患者通常表现出严重的言语困难,包括发音不精确、不流利、语速慢、音量和清晰度下降,这使得市面上的智能设备难以理解他们的语音。然而,很多构音障碍患者也有运动障碍,这使他们对家用设备的操作变得复杂。因此,语音控制已经成为一种理想的解决方案,帮助构音障碍说话者过上独立、简单的生活。

语音唤醒是操作所有智能设备的第一步。鉴于此,我们举办了“低资源构音障碍语音唤醒挑战赛”(Low-Resource Dysarthria Wake-Up Word Spotting Challenge/LRDWWS Challenge)作为IEEE SLT 2024的挑战赛之一。我们将公开一个构音障碍唤醒词的数据集用作比赛。作为对构音障碍语音的初次探索,我们设定了一些规则来简化这个问题,聚焦构音障碍的语音唤醒本质。

  • 受控环境:由于构音障碍患者的语音研究难度较大,在构建数据集的过程中,音频数据在一个较为干净的背景下录制,排除了复杂的环境噪音干扰。
  • 说话人依赖:构音障碍患者发音不准确和流利程度降低会导致显著的言语变异。即使在患有同一类型构音障碍的个体中,同一个单词的发音在不同的条件下也会有所不同。因此,这次比赛旨在说话人依赖的语音唤醒,这为解决构音障碍说话者的语音唤醒挑战提供了一个有希望的解决方案。

  • 有限样本:构音障碍患者由于身体原因,往往无法长时间录制大量音频。出于实际应用的考虑,本次挑战需要利用极少的特定构音障碍患者的唤醒词语音样本,完成特定构音障碍患者的语音唤醒任务。当然,我们会提供一些非此人的(包括非构音障碍患者和构音障碍患者的)唤醒数据和非唤醒数据作为补充。
本次挑战旨在通过使用少量特定人的语音数据来解决说话人依赖的构音障碍唤醒任务。这项研究不仅有望提高构音障碍者的生活质量,还可以促进智能设备更好地适应不同的用户需求,使其成为真正的通用技术。我们希望这项挑战能够提高人们对构音障碍的认识,并鼓励更多的人参与相关的研究工作。同时,提高社会对构音障碍的认识和理解,消除对构音障碍患者的歧视和偏见。

任务

LRDWWS Challenge的目标是开发一个说话人依赖的构音障碍语音唤醒系统。参与者需要使用特定说话者的一小部分注册话语(大约每人3分钟,包括唤醒和非唤醒词),以及来自其他构音障碍患者的数据来训练此系统。请注意,我们不限制其他相关开源数据集的使用(需要在最终的论文或技术报告中明确说明)。

我们将提供完整的基线网络代码以便研究者们快速熟悉流程,但鼓励研究者们进行方法上的创新。

有任何问题,可联系:lrdwws_challenge@aishelldata.com


重要日期

2024.4.7报名开始
2024.4.10发布训练集
2024.4.20发布开发集和基线系统
2024.5.13

发布测试集音频和排行榜

2024.5.25排行榜冻结
2024.6.20论文提交截止

注册

LRDWWS Challenge赛事对高校、公司和科研机构开放,参赛者可登录赛事官网 (http://lrdwws.org/) 进行注册,请按照以下要求注册挑战赛:

  1. 机构或者公司邮箱注册,个人邮箱如 163.com、qq.com等不可;

  2. 提供团队名称、隶属机构、参与赛道信息。

主办方将在3个工作日内通过电子邮件通知符合条件的参赛团队,团队必须遵守赛事官网上发布的挑战规则。本次赛事最终解释权归组委会。


组织者

  • Jun Du, University of Science and Technology of China, China (jundu@ustc.edu.cn)

  • Hui Bu, Beijing AISHELL Technology Co., Ltd., China (buhui@aishelldata.com)
  • Ming Li, Duke Kunshan University, China (ming.li369@dukekunshan.edu.cn)
  • Ming Gao, University of Science and Technology of China, China (vivigreeeen@mail.ustc.edu.cn)
  • Hang Chen, University of Science and Technology of China, China (ch199703@mail.ustc.edu.cn)
  • Xin Xu, Beijing AISHELL Technology Co., Ltd., China (xuxin@aishelldata.com)
  • Hongxiao Guo, Beijing AISHELL Technology Co., Ltd., China (guohongxiao@aishelldata.com)
  • Chin-Hui Lee, Georgia Institute of Technology, USA (chl@ece.gatech.edu)