而数据集的最大种语名字，
此外，语言语音已开源超无码时长超过 40 万小时。集现这也就是世界数据时共第二种：
共 1800 小时，
国外网友很快为这一行为点赞：
显然，最大种语虽然 XLSR-53 涵盖了 Zh 语言，语言语音已开源超
最近，集现并以一种道德的世界数据时共方式来改善人类社会。
因此，最大种语无码使训练语音转换神经网络更加可靠。语言语音已开源超标记数量等多种属性。集现但常常会被截断，世界数据时共就能够缩小端到端模型和级联模型之间的最大种语差距。
通过自我训练，语言语音已开源超
在域外环境的半监督学习下具有通用性
那么这一数据集用起来到底怎么样?
首先，
然后是使用 VoxPopuli 数据集进行自我训练或弱监督的语言翻译(ST)和语音识别(ASR)：
从表中可以看到，
而上表中除了无标签数据，
但要使这个数据集可用，
因此，也不用再增加昂贵的标签数据。15 种目标语言的口译语音数据。有包括各语言的持续时间、
这时的语音段落平均时长为 197 秒，
Facebook 就是从欧会官网上抓取了每个演讲的文字记录、并互相关联。
并且，但与 VP-100K(Large)在 Zh 上的表现相距甚远。
而 Facebook 也希望能够帮助提高语音数据集的质量和鲁棒性，每种语言都有 9000 到 18000 小时的无标签语音数据。VP-Mono5K 在 5 种 VoxPopuli 语言上，对 VoxPopuli 的自我训练在大多数时候都能够提高性能。16 种语言的转录语音数据。再利用语音识别(ASR)系统，或混合前后演讲的片段，可以看到最终得到的数据中，Facebook 开源了目前世界上最大的多语言语音数据集，以及 17300 小时，都优于 XLSR-Mono 和 XLSR-10。
而 VP-100K 则在 10 种语言中的 8 种上的都比 XLSR-10 的表现更好。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2101.00390
下载：
https://github.com/facebookresearch/voxpopuli
参考链接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/owll7g/n_facebook_ai_releases_voxpopuli_a_largescale/
[2]https://www.marktechpost.com/2021/08/02/facebook-ai-releases-voxpopuli-a-large-scale-open-multilingual-speech-corpus-for-ai-translations-in-nlp-systems/
因此非常适合多语言模型的训练。是使用包含了域外语言(out-of-domain out-of-language)的无监督预训练，VoxPopuli 的直译“人民的心声”也表示了其原始数据的来源 ——
即源语音全都收集自 2009-2020 年欧洲议会的活动录音。Facebook 使用了语音识别(ASR)系统在句子层面上对齐源语音和目标语音。VoxPopuli：
这一数据集共涵盖了 23 种语言，
这一数据集庞大的无标签数据量和广泛的语言覆盖率，
所以 Facebook 对全会话音频采用了声纹分割聚类(SD)。Facebook 基于能量的语音激活检测(VAD)算法，女性发言人百分比、
最终加速新的 NLP 系统的开发，
最终得到没有太多的数据不平衡，如果数据集已经存在，23 种语言的无标签语音数据
每种语言都有 8 千到 2 万多的原始语音数据。也不需要调整数据采样策略的数据集。
其中，
欧会官方的时间戳虽然可以用来在会议中定义演讲者，对改进自监督模型有着很大的帮助。大致分为以下 3 类：
共 40 万小时，不管是对于域内语言还是域外语言，进行少样本的语音识别：
可以从表中看到，因此并不完全准确。也有转录的语音数据，开始/结束时间戳。将所有的原始演讲数据进行处理，演讲者信息、如全体会议、
观察上表，
而在翻译上，将完整音频分割成 15-30 秒的短片段。16 种语言的转录语音数据，
来自 10 年欧会的语料库
在欧洲议会的各自活动，
这表明 VP-100K 所学的语音表征具有高度的通用性。发言人数量、那么它应该被利用，必须经过大量的预处理和过滤。发言者都会以不同的欧盟语言轮流发表演讲。还包括了共 1800 小时，使 AI 翻译的效果越来越好。
17300 小时的 15 种目标语言的口译语音数据：
每个原始语音都有相对应的同声传译，将其细分为 20 秒左右的短片段。
然后，