VoxCeleb 是由英国牛津大学视觉几何组（VGG）发布的一个大规模音视频说话人识别数据集，旨在为“野外”环境下的说话人识别、验证以及跨模态（音频‑视频）研究提供标准基准。数据全部来源于 YouTube 上公开的采访、脱口秀等视频，采用全自动的视觉‑语音管线进行说话人检测、对齐与身份标注，避免了人工标注的高成本。
1. 数据规模与版本
| 版本 | 说话人数 | 语音片段数 | 时长（约） | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| VoxCeleb1 | 1 251 位名人 | 约 100 000 条语音 | 约 1 000 小时 | 每段 ≥ 3 秒，性别相对平衡（男性约 55%） |
| VoxCeleb2 | 6 112 位名人 | 超过 1 000 000 条语音 | 约 2 000 小时 | 包含更丰富的口音、种族、职业等多样性 |
两版数据均提供对应的训练集、验证集和测试集，且在说话人层面没有交叉重叠，确保评估的公平性。
2. 采集与标注方式
- 自动化采集：利用人脸检测与跟踪技术在 YouTube 视频中定位目标人物，随后通过音频‑视频同步提取说话片段。
- 身份标注：说话人的姓名、性别、国籍等元信息来源于维基百科（Wikipedia）页面，自动匹配后写入元数据。
- 噪声与多说话人环境：数据包含红毯、体育场、街头采访等多种真实噪声场景，具备背景聊天、笑声、重叠语音等复杂声学条件。
这种“在野外”采集方式使得 VoxCeleb 成为评估鲁棒说话人识别系统的黄金标准。
3. 主要特征
- 多模态：每个片段同时提供音频（wav）和对应的视频帧，支持音频‑视觉联合学习。
- 语言：主要为英语，但因名人来源广泛，包含少量其他语言的短句。
- 时长与质量：每段语音最短 3 秒，采样率 16 kHz，音频质量符合常规语音识别需求。
- 公开元数据：提供说话人姓名、性别、国籍、维基链接等结构化信息，便于属性分析。
4. 常见应用场景
| 应用方向 | 示例任务 |
|---|---|
| 说话人识别 / 验证 | 构建鲁棒的说话人辨识模型（如基于 CNN、Transformer） |
| 说话人分离 | 在多说话人混响环境中分离目标说话人 |
| 跨模态学习 | 音频‑视频同步、唇读、音频驱动的人脸生成 |
| 语音情感 / 说话风格分析 | 利用多样的口音与情绪信息进行情感分类 |
| 基准评测 | 参加 VoxCeleb 挑战赛或在论文中报告 SOTA 结果 |
大量研究已在该数据集上取得突破，例如使用改进的 VGG‑M 网络、ResNet、Transformer 等结构实现了显著的识别精度提升。
5. 获取方式与使用注意
- 官方主页：
- 主页面（包含下载链接、数据说明）: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/voxceleb/
- 直接下载链接（需填写申请表，获取授权后方可下载）: 同上页面提供的 “Download” 区域。
- 论文与技术报告：
- 原始论文（VoxCeleb1）: VoxCeleb: A Large‑Scale Speaker Identification Dataset（arXiv:1706.08612）
- 后续扩展（VoxCeleb2）: VoxCeleb2: Deep Speaker Recognition（arXiv:1806.05622）
- 使用许可：数据以 非商业研究 为主的 Academic License 发布，使用前请阅读并同意许可条款。
- 常见工具：PyTorch、TensorFlow、Kaldi 等社区均提供了对应的加载脚本和基准模型，便于快速上手。
6. 参考文献与链接
- 官方数据集页面：
- VoxCeleb1 论文：Arsha Nagrani, Joon Son Chung, Andrew Zisserman, VoxCeleb: A Large‑Scale Speaker Identification Dataset, Interspeech 2017. PDF:
- VoxCeleb2 论文：Arsha Nagrani, Joon Son Chung, Wei‑Di Xie, VoxCeleb2: Deep Speaker Recognition, Interspeech 2018. PDF:
- 最新综述与应用：Analytics India Magazine 对 VoxCeleb 系列的详细介绍（包括数据规模、版本差异）
小结：VoxCeleb 通过大规模、真实、跨语言的音视频片段，为说话人识别及相关跨模态研究提供了高质量、可复现的基准。研究者只需在官方页面完成申请，即可获取完整数据并在公开的基准上进行模型评估。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！