多说话人英语口语错误识别与纠正音频：文本多模态数据集

摘要该数据集面向实时英语口语错误识别与智能纠正任务共收录250位不同说话者的5245个语音样本。数据集概述该数据集面向实时英语口语错误识别与智能纠正任务共收录250位不同说话者的5245个语音样本。每个样本将原始语音、包含错误的转录文本和标准修正句子进行关联同时覆盖不同口音、语速、环境噪声及录音设备条件可用于研究自然交流环境下的英语口语理解与反馈。数据结构与关键特征每条记录包含 Sample_ID、Speaker_ID、Transcript、Ground_Truth、Error_Type、Accent、Noise_Level、Speech_Rate、Device_Type 和 Target_Label 等字段并与相应音频文件建立对应关系。其中目标标签分为正确、部分正确和错误三类录音设备包括手机、物联网麦克风和耳机数据同时具有音频、文本、说话人属性、录音环境及分类标签等多维特征。应用价值与研究方向该数据集可用于英语口语错误检测、自动语音识别、口语质量评价、语法纠正、发音辅助和实时语言学习反馈。研究方向包括音频与文本特征融合、多任务学习、口音鲁棒识别、噪声环境语音增强、语速自适应建模、错误类型分类、端到端口语纠错及大语言模型辅助反馈还可用于研究跨说话人泛化和移动端实时口语评测。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-576文件大小490M原创声明本数据集为整理作品