乌克兰语真实与合成语音数据集DRSSU的构建及其在自然语言处理与语音识别中的应用研究

本研究针对乌克兰语语音识别技术发展中真实与合成语音区分的关键问题，开发了包含4万条音频的DRSSU数据集。通过采集新闻广播等真实语音与TTS技术生成合成语音，采用MFCC等技术分析，发现两者在时长、响度等参数存在显著差异（p<0.01）。该数据集为乌克兰语NLP研究提供重要资源，对打击虚假信息、保护语言多样性具有战略意义。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，语音合成技术与自然语言处理(NLP)的快速发展正深刻改变人机交互方式。然而，乌克兰语作为拥有4000万使用者的斯拉夫语族语言，其语音技术发展长期面临数据匮乏的困境。更严峻的是，随着深度伪造(Deepfake)技术的泛滥，区分真实与合成语音已成为打击虚假信息战的关键技术壁垒。

乌克兰捷尔诺波尔的西乌克兰国立大学团队在《Scientific Data》发表了突破性研究。该团队构建了全球首个专注于乌克兰语的真实与合成语音对比数据集DRSSU（Dataset of Real and Synthetic Speech in Ukrainian），包含超过4万条标注音频。通过系统分析语音频谱特征，首次量化揭示了合成语音与真实语音的统计学差异，为开发乌克兰语反欺诈算法奠定了数据基础。

研究采用多模态数据采集策略：真实语音来自新闻广播等公开语料（30,000条），合成语音则通过Real-time Voice Cloning等TTS技术生成（10,000条）。关键技术包括：1) 使用edge-tts和ukrainian-tts等工具生成多情感合成语音；2) 统一转换为640kbps WAV格式；3) 提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）等声学特征；4) 采用t检验进行统计学差异分析。

【Data Records】章节显示，数据集包含两类核心数据：真实语音平均时长4.15秒（标准差1.50秒），合成语音达8.37秒（标准差5.58秒）。所有音频均标注元数据，包括来源、情感类型等关键信息。特别值得注意的是，合成语音样本覆盖了elevenlabs.io等主流平台生成的多种音色变体。

【Technical Validation】部分通过可视化分析揭示重要发现：1) 时长分布图显示合成语音存在169秒超长异常值；2) 响度直方图表明真实语音具有更广的动态范围；3) 首阶MFCC系数分析显示合成语音频谱集中度更高（p<0.001）。t检验结果极具说服力——t统计量达78.77，证实两类语音在声学特征上存在本质差异。

这项研究的意义远超技术层面：1) 为乌克兰语语音识别系统提供首个基准数据集；2) 开发的检测模型可识别98.3%的深度伪造语音；3) 保护乌克兰文化遗产的数字传承。正如作者Khrystyna Lipianina-Honcharenko强调，该成果不仅能提升AI语音系统的本土化适配，更是维护网络信息主权的重要工具。

研究团队特别致谢乌克兰武装部队在战时的支持保障。未来工作将扩展至：1) 纳入更多方言变体；2) 开发实时检测API；3) 探索跨语言迁移学习。这项研究标志着乌克兰在语言技术自主化道路上的重要突破，其方法论对其他小语种国家具有重要借鉴价值。