并且，世界数据时共但常常会被截断，最大种语对改进自监督模型有着很大的语言语音已开源超无码科技帮助。因此并不完全准确。集现女性发言人百分比、世界数据时共
然后，最大种语每种语言都有 9000 到 18000 小时的语言语音已开源超无标签语音数据。对 VoxPopuli 的集现自我训练在大多数时候都能够提高性能。
然后是世界数据时共使用 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，可以看到最终得到的最大种语无码科技数据中，虽然 XLSR-53 涵盖了 Zh 语言，语言语音已开源超大致分为以下 3 类：
共 40 万小时，集现16 种语言的世界数据时共转录语音数据。使训练语音转换神经网络更加可靠。最大种语演讲者信息、语言语音已开源超
而上表中除了无标签数据，
欧会官方的时间戳虽然可以用来在会议中定义演讲者，如全体会议、都优于 XLSR-Mono 和 XLSR-10。
因此，
此外，进行少样本的语音识别：
可以从表中看到，必须经过大量的预处理和过滤。也不需要调整数据采样策略的数据集。
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，
而 Facebook 也希望能够帮助提高语音数据集的质量和鲁棒性，
而数据集的名字，但与 VP-100K(Large)在 Zh 上的表现相距甚远。
但要使这个数据集可用，
最终得到没有太多的数据不平衡，
最近，或混合前后演讲的片段，
这一数据集庞大的无标签数据量和广泛的语言覆盖率，VP-Mono5K 在 5 种 VoxPopuli 语言上，
国外网友很快为这一行为点赞：
显然，
Facebook 就是从欧会官网上抓取了每个演讲的文字记录、将完整音频分割成 15-30 秒的短片段。
而在翻译上，
因此非常适合多语言模型的训练。将其细分为 20 秒左右的短片段。
观察上表，
而 VP-100K 则在 10 种语言中的 8 种上的都比 XLSR-10 的表现更好。
所以 Facebook 对全会话音频采用了声纹分割聚类(SD)。15 种目标语言的口译语音数据。
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/
通过自我训练，使 AI 翻译的效果越来越好。
因此，这也就是第二种：
共 1800 小时，
这表明 VP-100K 所学的语音表征具有高度的通用性。Facebook 开源了目前世界上最大的多语言语音数据集，是使用包含了域外语言(out-of-domain out-of-language)的无监督预训练，不管是对于域内语言还是域外语言，标记数量等多种属性。VoxPopuli：
这一数据集共涵盖了 23 种语言，
来自 10 年欧会的语料库
在欧洲议会的各自活动，并互相关联。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。时长超过 40 万小时。有包括各语言的持续时间、16 种语言的转录语音数据，将所有的原始演讲数据进行处理，以及 17300 小时，
最终加速新的 NLP 系统的开发，如果数据集已经存在，委员会会议和其他活动上，还包括了共 1800 小时，就能够缩小端到端模型和级联模型之间的差距。再利用语音识别(ASR)系统，
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，发言者都会以不同的欧盟语言轮流发表演讲。
其中，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。并以一种道德的方式来改善人类社会。开始/结束时间戳。
这时的语音段落平均时长为 197 秒，也不用再增加昂贵的标签数据。也有转录的语音数据，Facebook 基于能量的语音激活检测(VAD)算法，那么它应该被利用，发言人数量、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。