产品应用场景

1. 湘语方言学术研究：为语言学界提供长沙方言（hsn-Changsha）的真实语料，支持湘语声调、词汇演变及语法结构研究。例如通过分析对话中的 “呷饭”“何解” 等特色词汇，探究湘语与普通话的差异，助力方言谱系构建。
2. 智能语音技术开发：为 AI 企业训练长沙方言语音识别模型提供数据支撑，推动方言智能助手、方言转文字工具的落地。如优化智能音箱对长沙话 “哦改搞”（怎么办）等指令的识别准确率。
3. 地方文化传承应用：辅助长沙方言保护项目，为中小学方言课程、方言文化纪录片提供标准语料。例如通过对话中的长沙俚语、市井表达，还原本土生活场景，增强文化认同感。

产品信息

核心内容

• 数据规模：4.1 小时转录对话，含 2 位说话者的 6 次主题交流，覆盖日常生活、民俗文化等场景。
• 语言特征：聚焦长沙方言（湘语核心分支），包含 “入声韵”“浊音声母” 等典型语音特征及地方俗语。
• 数据形态：音频（WAV）与文本（TXT）对照，文本标注对话时间戳、说话人身份及方言词汇注释。

技术参数

特色优势

• 语料真实性：自发对话场景还原日常交流，避免朗读式语料的失真，如包含插话、重复等自然语言特征。
• 地域针对性：聚焦长沙城区方言，覆盖河东、河西口音差异，适合本地化应用开发。
• 多场景覆盖：对话主题涉及饮食、方言童谣、节庆习俗等，兼具语言与文化研究价值。

使用方法

1. 学术研究场景

语音分析：用 Praat 软件提取声调曲线，对比长沙话 6 个声调与普通话的差异（如阳平调值 24）。

词汇统计：通过 Python 结巴分词工具，建立长沙方言特色词汇库（如 “灵泛”“绊矮” 等）。

2. 语音识别训练

数据预处理：用 WeNet 框架切分音频片段，对齐文本标注，构建训练集 / 验证集 / 测试集（比例 8:1:1）。

模型优化：在 Transformer 架构中加入方言声学模型，针对 “n/l 不分”“平翘舌混淆” 等难点调整参数。

3. 方言教学应用

听力素材：截取对话中 “长沙童谣” 片段，制作带拼音注释的学习音频，辅助方言发音教学。

互动练习：根据对话场景设计角色扮演任务，如模拟 “菜市场砍价” 对话，强化口语应用。

相似应用场景数据集对比

注意事项

1. 方言变体处理：长沙话存在 “老派”“新派” 差异（如老派保留入声韵尾），使用时需标注说话人年龄层。
2. 噪声消除：移动设备录制可能包含空调声等背景音，建议用 Spleeter 工具进行降噪预处理。
3. 文本校准：自发对话中 “呷”“冇” 等字易转录错误，需结合《长沙方言词典》人工校验 10% 样本。
4. 版权声明：数据集仅限科研与非商业用途，商业使用需联系湖南省语言资源保护中心获取授权。