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!
অধিকাংশ কথনভংগি ডেটাবেছক নিৰ্দিষ্ট জনগাঁথনিৰ অত্যধিক উপস্থাপনেৰে প্ৰশিক্ষণ দিয়া হয় যাৰ ফলত <articleLink>পুৰুষ আৰু মধ্যবিত্ত</articleLink>ৰ প্ৰতি পক্ষপাত ঘটে। ডেটা ছেটবোৰক প্ৰশিক্ষণ দিওঁতে যিবোৰ উচ্চাৰণ আৰু উপভাষাক কমকৈ উপস্থাপন কৰা হয় সেইবোৰ সাধাৰণতে সেইসকল লোকৰ গোষ্ঠীৰ সৈতে জড়িত যিসকলক ইতিমধ্যে একাষৰীয়া কৰা হৈছে। বহুতো যন্ত্ৰৰো মহিলা কণ্ঠ বুজোঁতে অসুবিধা হয়। এইকাৰণে আমি আমাৰ কণ্ঠৰ ডেটাবেছত বিবিধতা বিচাৰোঁ।