تُعدّ ندرة البيانات الكبيرة المفتوحة المصدر الخاصة باللهجات عائقًا كبيرًا أمام التقدم في تقنيات الكلام، وهي مشكلة تزداد حدة بشكل خاص بالنسبة للهجة السيشوانية الشائعة نسبيًا في الصين. ولحل هذه الفجوة الحاسمة، نقدّم "وينيت سبرتش تشوان" (WenetSpeech-Chuan)، وهو مجموعة بيانات مُوسَّعة بسعة 10,000 ساعة، وتمّ تجهيزها بعناية باستخدام "مُضَمَّن تشوان" (Chuan-Pipeline) الذي طوّرناه حديثًا، وهو إطار عمل كامل لمعالجة البيانات الصوتية للهجة. ولتمكين تقييم دقيق وعرض فعالية المجموعة، نُطلق أيضًا معايير تقييم عالية الجودة لتقنيات التعرف على الكلام (ASR) والتحدث الاصطناعي (TTS)، تُسمى "وينيت سبرتش تشوان إي فال" (WenetSpeech-Chuan-Eval)، مع نصوص مُختَبَرة يدويًا. تُظهر النتائج التجريبية أن النماذج المدربة على "وينيت سبرتش تشوان" تحقق أداءً متفوّقًا بين الأنظمة المفتوحة المصدر، وتمضي في نفس الاتجاه أداءً مع الخدمات التجارية. وبكونها أكبر مجموعة بيانات مفتوحة المصدر مخصصة لهجات السيشوانية، فإن "وينيت سبرتش تشوان" لا تقلل من عتبة البحث في مجال معالجة الكلام الهاجِي، بل تؤدّي أيضًا دورًا حاسمًا في تعزيز العدالة في الذكاء الاصطناعي وتقليل التحيّز في تقنيات الكلام. وتمّ إتاحة المجموعة، والمعايير، والنماذج، والوثائق المرافقة بشكل عام على صفحة المشروع الخاصة بنا.