孟加拉语语音质量评估数据集BengaliSpeechQualityAssessment-sushmit0109
数据来源：互联网公开数据
标签：语音质量, 孟加拉语, 语音识别, NISQA, 语音评估, 机器学习, 声学分析, 语言学
数据概述：
该数据集包含孟加拉语方言语音数据，并附带了使用NISQA（Non-Intrusive Speech Quality Assessment，非侵入式语音质量评估）模型评估的语音质量指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语音质量评估结果。
地理范围：数据来源于孟加拉语方言，可能涵盖孟加拉国及周边地区。
数据维度：数据集包含多个语音质量评估指标，如 MOS（Mean Opinion Score，平均意见得分）预测值（mos_pred）、噪声预测值（noi_pred）、失真预测值（dis_pred）、颜色预测值（col_pred）、响度预测值（loud_pred），以及所使用的评估模型（model）。
数据格式：CSV格式，包含训练集和验证集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Sushmit0109的公开数据集，使用NISQA模型进行语音质量评估。
该数据集适合用于语音质量评估、语音识别、声学分析等领域的研究与应用。
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，研究不同方言对语音质量的影响，以及NISQA模型在孟加拉语环境下的性能表现。
行业应用：可以为语音技术相关行业提供数据支持，例如，语音助手、语音会议系统、语音转录等产品的开发与优化。
决策支持：支持语音技术产品的质量评估与改进，帮助开发者更好地理解和解决语音质量问题。
教育和培训：作为语音处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解语音质量评估方法。
此数据集特别适合用于研究孟加拉语语音的质量特性，并探索如何通过技术手段提升语音质量，从而改善用户体验。
