Most speech databases are trained with an overrepresentation of certain demographics which results in a bias towards <articleLink>male and middle class</articleLink>. Accents and dialects that tend to be under-represented in training data sets are typically associated with groups of people who are already marginalised. Many machines also struggle to understand female voices.
This is why in our voice database we want variety!
Ацәажәаратә шьаҭа аилыргара аҿы абжеиҳарак аҵарадырра ҟанаҵоит иалкаау адимографиатә дыррақәа рахь ахықәкра ҟаҵаны, уи аҩыза аҭагылазаашьа мҩахнаҟьоит <articleLink>ашҟа ахацәеи, абжьаратә класси</articleLink>. Ацәажәашьеи, адиолекты, ихарҭәаан арҵагатә дырраҿы иҭагалаӡам уи зыхҟьоу гәыҧҩык ауаа ахьаларххьоу азы оуп. Абжеиҳарак амашьынақәа аҧҳәыс лыбжьы гәаҟрыла еилдыргоит. Убри азы оуп, ҳабжьытә шьаҭа адырраҿы иҳаурц заҳҭахәу ирацәаны аиҧшымзаарақәа.