摘要：大学英语口语发音数据集是一个面向非英语专业大学生英语口语学习与智能发音评测构建的语音数据集，主要收录学生在安静教室环境中朗读英语词汇和段落时产生的语音录音。
数据集概述
大学英语口语发音数据集是一个面向非英语专业大学生英语口语学习与智能发音评测构建的语音数据集，主要收录学生在安静教室环境中朗读英语词汇和段落时产生的语音录音。朗读材料经过筛选，以大学学习和学术英语中较常见的词汇与表达为主，并通过嵌入式语音采集系统获得较为稳定、清晰的音频数据。该数据集重点服务于实时发音评估、自动语音识别和智能语言教学研究，可对学习者的音高、语速、节奏、语调等发音特征进行分析，为建立面向大学英语口语训练的自动评测与反馈系统提供数据基础。
数据结构与关键特征
该数据集由语音录音、朗读文本和说话人信息等内容组成，其中 阅读段落.txt 用于保存学习者朗读的标准文本内容，speaker_all.csv 用于记录说话人相关信息及可能的语音样本索引，而音频文件则保存不同学生对应的英语口语录音。数据采集过程尽量保持统一的声学环境，以减少背景噪声、设备差异等非语言因素对模型训练的影响。其关键语音特征可包括基频与音高变化、语速、停顿、节奏、重音和语调等，同时还可进一步通过声学处理提取 MFCC、Mel 频谱、能量、共振峰和频谱特征，从而支持从音素、单词到句子层面的发音质量分析。
应用价值与研究方向
可应用于英语发音质量评估、自动语音识别、口语学习反馈和智能语言教学系统等研究。研究人员可以基于 CNN、LSTM、BiLSTM、Transformer、Wav2Vec 2.0、HuBERT 等模型开展发音评分、错误发音检测和语音识别研究，并将机器评分结果与教师或专家人工评价进行比较。进一步还可围绕音素级错误定位、韵律与流利度评分、个性化发音纠正、模型微调、说话人差异鲁棒性以及边缘设备实时推理等方向展开研究；结合麦克风、物联网终端和嵌入式设备后，还能够构建“语音采集—实时识别—发音分析—反馈生成”的交互式英语口语训练平台。
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-439
文件大小：865M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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