由上海交通大学听觉认知与计算声学实验室（AudioCC Lab）联合早稻田大学、卡内基梅隆大学、Meta、布伦瑞克工业大学等单位联合举办的URGENT 2025 语音增强挑战赛（Universality, Robustness, and Generalizability for EnhancemeNT）正式开启。URGENT 2025挑战赛是Interspeech 2025的Grand Challenge之一，旨在使用单个通用的语音增强模型统一处理具有不同失真，不同采样率和不同语言等情况的输入语音信号，并评估模型在多样化测试数据上的鲁棒性和泛化性，欢迎大家报名参加！
赛事官网：https://urgent-challenge.github.io/urgent2025/
比赛时间
开始时间：2024 年 11月 15 日
结束时间：2025 年 1 月 15 日 23:59:59 （AOE 时区）
Interspeech 2025投稿截止时间：2025 年 2 月 19 日
详情请查看：https://urgent-challenge.github.io/urgent2025/timeline
比赛目标
Interspeech 2025 URGENT挑战赛的目标是引起业界对构建通用（Universal）、鲁棒（Robust）且具备良好泛化能力（Generalizable）的语音增强模型的更广泛关注。今年的挑战赛重点聚焦以下几方面：
1. 针对多样化失真问题：涵盖叠加噪声、混响、削波、带宽扩展、编码失真、数据包丢失和风噪等失真类型。
2. 面向多语种的稳健语音增强：在英语、德语、法语、西班牙语和中文等多种语言上构建通用的增强模型。
3. 利用多元的训练数据：探索如何将带噪数据（如 CommonVoice）有效纳入训练（如数据过滤、半监督学习）以扩大数据多样性与规模。
4. 同时适应多种采样率：处理8k、16k、22.05k、24k、44.1k、48kHz等多种采样率的输入音频，确保模型具备泛化能力。
任务介绍
本次挑战赛的任务是构建一个单一的语音增强系统，该系统需具备良好的适应性与泛化能力，能够处理多种失真类型（包括叠加噪声、混响、削波、带宽扩展、编码失真、数据包丢失和风噪）以及不同的输入语音格式（如多种采样率），并可应用于多语种环境。
数据
训练数据由指定的公开语音、噪声和RIR（房间冲激响应）数据集构成。按照数据量分为两个赛道。
- 赛道1：对部分大型数据集（MLS和CommonVoice）的使用进行时长限制，使其总训练语音时长约为2,500小时，噪声约500小时，以确保参赛者在相对较小数据量条件下公平比较方法性能。
- 赛道2：不限制MLS和CommonVoice数据集的使用时长，总训练语音数据量可达约60,000小时。此赛道更适合探索数据扩张、数据筛选与数据驱动方法（如基于如基于语音语言模型或自监督学习）对系统性能的影响。
我们鼓励参赛者采用数据增强技术（如动态混合）来提升模型对多元场景的泛化能力。在官方的GitHub仓库中已提供数据准备脚本相关的数据准备脚本已发布在官方的GitHub仓库中，详情请查看 https://urgent-challenge.github.io/urgent2025/data/。参赛者可查看相关说明以快速开始数据准备工作。建议参赛者首先参与赛道1，以在较小数据量下获得有参考价值的结果。赛道2不要求强制使用全部数据，参赛者可根据多样性、MOS等指标进行数据筛选和精简训练集，以提高训练效率。
基线系统
我们还在ESPnet工具包中提供了基线模型和相应的运行样例，以帮助参赛者开始系统开发。
详情请查看：https://urgent-challenge.github.io/urgent2025/baseline/
评估指标
为了更全面地评估增强后音频的质量和适用性，本次挑战赛将采用多维度的指标体系，对生成式和判别式语音增强方法进行深入评测。评估指标分为以下四类：
- 非侵入性指标（例如DNSMOS、NISQA、UTMOS）用于无参考的语音质量评估。
- 侵入性指标（例如PESQ、ESTOI、SDR、MCD、LSD）用于客观的语音质量评估。
- 下游任务独立指标（例如LPS、SpeechBERTScore）用于进行语言无关、说话人无关和下游任务无关的评估。
- 下游任务相关指标（例如说话人相似度、字准确率CAcc）用于评估语音增强结果与不同下游任务间的兼容性。
关于评估方案的详细信息，请查看：https://urgent-challenge.github.io/urgent2025/rules/
上述评估指标均已在官方GitHub仓库中提供代码：https://github.com/urgent-challenge/urgent2025_challenge/tree/main/evaluation_metrics
联系方式
欢迎加入挑战赛的官方 Slack 聊天频道进行提问和沟通，加入方式见 https://urgent-challenge.github.io/urgent2025/。
此外，也可以通过发送邮件进行沟通：urgent.challenge@gmail.com。
挑战赛组织者
- Kohei Saijo（早稻田大学）
- 张王优（上海交通大学）
- Samuele Cornell（卡内基梅隆大学）
- Robin Scheibler（LINE公司）
- 李晨达（上海交通大学）
- 倪兆衡（Meta）
- Anurag Kumar（Meta）
- Marvin Sach（布伦瑞克工业大学）
- 付艺辉（布伦瑞克工业大学）
- 王巍（上海交通大学）
- Tim Fingscheidt（布伦瑞克工业大学）
- Shinji Watanabe（卡内基梅隆大学）
- 钱彦旻（上海交通大学）