孟加拉语语音质量评估数据集BanglaSpeechQualityAssessmentDataset-tawsiftashwardipto
数据来源：互联网公开数据
标签：语音质量, 孟加拉语, 语音评估, 噪声检测, 语音清晰度, 机器学习, 语音信号处理, NISQA
数据概述：
该数据集包含基于NISQA (Non-Intrusive Speech Quality Assessment) 模型对孟加拉语语音的质量评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语音质量评估结果的集合。
地理范围：数据集涵盖了孟加拉语语音，推测其语音内容来源于孟加拉地区。
数据维度：数据集包含多个评估指标，如mos_pred（平均意见得分预测）、noi_pred（噪声预测）、dis_pred（失真预测）、col_pred（色彩预测）、loud_pred（响度预测），以及语音文件的标识符（deg）和模型类型（model）。
数据格式：CSV格式，包含train、validation和test三个子集，分别对应训练集、验证集和测试集，方便模型训练和评估。
来源信息：数据来源于NISQA模型对孟加拉语语音的评估结果。
该数据集适合用于语音质量评估、语音信号处理和机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于语音质量评估、语音增强、语音识别等领域的学术研究，例如研究不同噪声环境下的语音质量感知。
行业应用：可以为语音通信、语音助手、会议系统等行业提供数据支持，用于提升语音质量和用户体验。
决策支持：支持语音处理技术的开发和优化，帮助决策者评估语音处理系统的性能。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解语音质量评估方法。
此数据集特别适合用于探索孟加拉语语音的质量特征，评估NISQA模型在不同语音环境下的表现，并为语音处理算法的优化提供数据支持。
