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轻笑 (chuckle) , 听了几个样本，就是冷笑啊。相当于 哼
录制的感觉还是跟自然的发音有差距。 那个[laugh] 没有听到一个自然的。都是敷衍的哈哈哈
轻笑 (chuckle) , 听了几个样本，就是冷笑啊。相当于 哼
感谢您的反馈。
这里解释一下我们的情况：MNV-17是一个演绎数据集，因为大家对“轻笑”的理解和表达方式不同，有些人发出的声音可能就偏向您提到的“冷笑”或“哼”的感觉了。
您的发现说明了NV识别的难点之一和这类数据集的价值所在，即捕捉了同一种NV的多种真实表现。
感谢您的仔细聆听，这对我们未来的研究很有启发。
轻笑 (chuckle) , 听了几个样本，就是冷笑啊。相当于 哼
录制的感觉还是跟自然的发音有差距。 那个[laugh] 没有听到一个自然的。都是敷衍的哈哈哈
部分演绎的“笑声”在自然度上确实会与真实场景有差距，我们承认这一点。之所以选择这种方法，主要是为了解决从网络爬取音频时更棘手的两个问题：
1、严重的类别不平衡（比如笑声极多，其他类别却很少）。
2、标签模糊不清（很多声音模棱两可，难以标注）。
因此，MNV-17在自然度上做了一些取舍，以换取类别均衡和标签清晰这两个对模型训练至关重要的优势。
speaker_F_21 录音员的一些样本，存在音频截断问题。比如 speaker_F_21_pant_smack_00 , 01, 都是录音没有覆盖完文本。可能截断出问题了？
有很多音色的样本里，吸气 (inhale)和抽鼻子吸鼻子 (sniffle)； 喘气 (pant)和呼气 (exhale)， 实在没啥听感区别。个人理解 吸气应该是偏悠长的，抽鼻子偏短促的，都是用鼻子呼吸不用嘴； 喘气应该是有进气出气循环的， 呼气是单纯出气的，两者应该是用嘴的，不用鼻子。 有些样本听起来，咋没啥辨识度呢？
speaker_F_21 录音员的一些样本，存在音频截断问题。比如 speaker_F_21_pant_smack_00 , 01, 都是录音没有覆盖完文本。可能截断出问题了？
感谢提醒。
我们会在三天内对数据集重新校验并修复问题样本。
有很多音色的样本里，吸气 (inhale)和抽鼻子吸鼻子 (sniffle)； 喘气 (pant)和呼气 (exhale)， 实在没啥听感区别。个人理解 吸气应该是偏悠长的，抽鼻子偏短促的，都是用鼻子呼吸不用嘴； 喘气应该是有进气出气循环的， 呼气是单纯出气的，两者应该是用嘴的，不用鼻子。 有些样本听起来，咋没啥辨识度呢？
感谢提问。
这几类声音在听感上确实存在相似。我们认同您的界定（如长短、口鼻区分等）。
这种模糊性，源于我们这次数据采集的一个想法：我们想捕捉表演者在自然状态下的发声习惯，因此我们给出的指令相对开放，鼓励他们按照自己的理解和习惯去自由发挥。
这样做的结果就是：有些人的“吸气”非常接近“抽鼻子”，反之亦然。
未来的数据采集或许可以采用“有指导的演绎”方式：即在提供一个清晰定义（如您所述）的基础上，再让表演者发挥。这可能是兼顾类别清晰度和多样性的更好方法。
谢谢，感谢分享珍贵的标注数据！以后试用中遇到问题会继续反馈，一起提升数据质量！