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!
Hầu hết các cơ sở dữ liệu giọng nói được đào tạo với sự biểu hiện quá mức của các nhóm nhân khẩu học nhất định, dẫn đến ưu tiên cho <articleLink>nam giới và tầng lớp trung lưu</articleLink>. Điểm nhấn và phương ngữ thường được thể hiện trong bộ dữ liệu đào tạo thường được liên kết với các nhóm người đã bị thiệt thòi. Nhiều máy cũng gặp khó khăn trong việc hiểu giọng nói của phụ nữ. Đây là lý do tại sao chúng tôi muốn thay đổi trong cơ sở dữ liệu lời nói của chúng tôi!