在人工智能领域，语音识别技术的进步日新月异，特别是在应对老年人群体的语音交互方面，仍然面临诸多挑战。老年人的语音特征与年轻人存在显著差异，包括发音含糊、语速较慢、口音浓重等，这些都给语音识别带来了困难。为了解决这个问题，智源研究院联合南开大学计算机学院人类语言技术实验室（HLT Lab）共同推出了 SeniorTalk，这是一个专门为超高龄老年人设计的中文对话语音数据集。
SeniorTalk 数据集是全球首个针对中文超高龄老年人的对话语音数据集，其独特性和价值在于其专注于 75 岁及以上的老年人群体。该数据集包含了 202 位超高龄老年人的语音数据，总时长达到了 55.53 小时。数据采集覆盖了全国 16 个省市，囊括了各种地域口音，并通过两两自发对话的方式进行，话题涵盖了退休生活、健康状况、日常生活等，尽可能地模拟真实的交流场景。此外，SeniorTalk 还包含了多维度的精细标注，例如说话人的个人信息、对话内容的转录文本、时间戳（句子级别和词语级别）、口音类别标签等。这些标注信息为研究人员提供了丰富的数据资源，有助于深入分析老年人的语音特征，从而优化老年人语音交互系统。
SeniorTalk 数据集旨在为深入研究老年人语音信号、优化老年人语音交互系统提供宝贵的支撑，并推动设备适老化、健康管理、辅助养老机器人等相关产业的发展。通过 SeniorTalk，研究人员可以开发出更加精准的语音识别系统，从而方便老年人使用语音交互技术，改善他们的生活质量。
SeniorTalk 的主要功能
SeniorTalk 数据集具有多项关键功能，这些功能都旨在提升老年人语音交互体验，并推动相关技术的发展：
- 提升语音识别准确率：SeniorTalk 能够提升超高龄老年人语音识别的准确率。通过使用该数据集训练的语音识别系统，可以更好地理解老年人的语音，从而方便他们使用语音交互功能。例如，老年人可以通过语音控制智能家居设备、查询信息等，而无需进行复杂的手动操作。
- 支持说话人验证技术研究：SeniorTalk 数据集可以支持说话人验证技术的研究。说话人验证是指通过分析语音特征来验证说话人身份的技术。在语音交互系统中，说话人验证可以用于确保语音交互的安全性和可靠性，防止未经授权的用户访问系统。
- 助力说话人分离技术研究：SeniorTalk 提供了多说话人的对话数据，可以助力说话人分离技术的研究。说话人分离是指在混合语音中将不同说话人的语音分离出来的技术。在实际应用中，老年人常常在嘈杂的环境中进行语音交互，说话人分离技术可以帮助系统准确识别不同说话人的语音，提高语音交互的准确性。
- 促进语音编辑技术研究：SeniorTalk 提供了自然对话数据，可以支持语音编辑技术的研究。语音编辑是指对语音进行修改、调整等操作的技术。通过使用 SeniorTalk 数据集，研究人员可以改善语音合成和编辑效果，使合成的语音更加自然流畅。
- 支持健康监测与辅助交流：SeniorTalk 可以用于分析超高龄老年人的语音特征，从而支持健康监测和辅助交流技术的研究。例如，通过分析老年人的语音，可以检测出一些与健康相关的特征，如声音嘶哑、语速变慢等，这些特征可能预示着老年人身体出现了一些问题。此外，SeniorTalk 还可以用于开发辅助交流设备，帮助有语言障碍的老年人进行交流。
SeniorTalk 的技术原理
SeniorTalk 数据集的构建涉及多个关键技术环节，包括数据采集、数据标注和数据处理。这些技术环节共同保证了数据集的质量和可用性：
- 数据采集：SeniorTalk 采用了两两自发对话的方式，模拟真实的交流场景，确保语音数据的自然性和真实性。在数据采集过程中，研究人员使用了多种智能手机（包括安卓和苹果设备）进行录音，以确保数据的多样性和适用性。此外，数据采集还遵循了严格的法律和伦理规范，确保数据采集过程合法、安全，并保护参与者的隐私。
- 数据标注：SeniorTalk 包含了多维度的精细标注，包括说话人信息（如年龄、性别、地域、设备等）、对话内容转写、时间戳（句子级和词级）、口音类别标签等。这些标注信息为研究人员提供了丰富的数据资源，有助于深入分析老年人的语音特征。为了确保数据的准确性和完整性，SeniorTalk 的数据标注基于人工标注和校对。
- 数据处理：SeniorTalk 的语音数据基于 16kHz 采样率的 WAV 文件格式，确保音频质量。为了支持不同的研究任务，研究人员将数据集分为训练集、验证集和测试集。
- 技术应用：SeniorTalk 数据集可以用于训练各种语音识别模型，例如 Transformer、Conformer、E-Branchformer 等先进模型，从而提升语音识别的性能。此外，该数据集还可以用于说话人验证和分离的研究，例如应用 X-vector、ResNet-TDNN、ECAPA-TDNN 等模型。SeniorTalk 还可以用于研究语音编辑技术，例如使用 CampNet、EditSpeech、A3T 等方法，改善语音合成的效果。
SeniorTalk 的项目地址
SeniorTalk 项目的相关资源都可以在以下地址找到：
- GitHub 仓库：https://github.com/flageval-baai/SeniorTalk
- HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/datasets/BAAI/SeniorTalk
- arXiv 技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2503.16578
SeniorTalk 的应用场景
SeniorTalk 数据集具有广泛的应用场景，可以应用于智能养老系统、辅助交流设备、健康管理平台、智能语音助手、适老化产品研发等领域：
- 智能养老系统：SeniorTalk 可以用于开发智能养老系统，例如基于语音指令控制家电、查询信息等，从而提升老年人生活的便利性。此外，智能养老系统还可以实时监测语音健康状况并预警，例如检测老年人的语音是否出现异常，从而及时发现潜在的健康问题。
- 辅助交流设备：SeniorTalk 可以用于开发辅助交流设备，帮助有语言障碍的老年人自然表达。这些设备可以准确识别多人对话中的特定语音指令，从而方便老年人与他人进行交流。
- 健康管理平台：SeniorTalk 可以用于构建健康管理平台，通过分析语音特征评估健康状况。例如，可以分析老年人的语音，检测其是否出现声音嘶哑、语速变慢等异常，从而评估其健康状况。此外，健康管理平台还可以提供语音交互的健康咨询和提醒功能，例如提醒老年人按时服药、进行锻炼等。
- 智能语音助手：SeniorTalk 可以用于优化语音助手在老年用户中的表现，提供更自然、易理解的语音反馈。例如，可以针对老年人的语音特征，调整语音助手的语速、音量等，使其更易于理解。
- 适老化产品研发：SeniorTalk 可以支持开发适合老年人的智能设备，确保语音交互功能适应老年人的使用习惯。例如，可以针对老年人的视力、听力等特点，设计出更易于操作的智能设备。
SeniorTalk 数据集的发布，无疑为老年人语音交互技术的发展注入了新的活力。我们期待 SeniorTalk 能够在未来的研究和应用中发挥更大的作用，为老年人带来更加便利、舒适的生活体验。
