MNV-17 是一个7.55小时的高质量表演式中文语音数据集，专为非语言发声（NV）识别而设计。该数据集解决了NV感知ASR缺乏高质量、标注良好数据集的问题，提供了一个包含17个不同且平衡良好的常见NV类别的语料库。数据集由来自不同地区的中文母语者录制。通过使用脚本化方法，确保每个NV实例都是有意的且清晰的。该数据集旨在促进表达性ASR的未来研究。

MNV-17 is a 7.55-hour high-quality performative Mandarin speech dataset designed for nonverbal vocalization (NV) recognition. It addresses the lack of high-quality, well-annotated datasets for NV-aware ASR by providing a corpus with 17 distinct and well-balanced classes of common NVs. The dataset was recorded by native Mandarin speakers from various regions. By using a scripted approach, it ensures that each NV instance is intentional and well-articulated. The dataset is intended to facilitate future research in expressive ASR.

Dataset Summary

MNV-17数据集包含2,444个高质量音频样本，涵盖49名中文母语者（25女性，24男性），总时长7.55小时。数据集专门设计用于：

自动语音识别 (ASR)：训练能够识别和处理非语言发声的ASR模型
声音事件检测：识别和分类17种常见的副语言声音事件
表达性语音处理：开发更自然、更全面的语音理解系统

主要特点

17种副语言事件：包括拍手、咳嗽、笑声、叹气、清嗓子等常见声音
说话人独立划分：训练集(41人)、验证集(4人)、测试集(4人)严格分离
高质量标注：每个音频文件都有详细的文本标注
平衡的数据分布：确保各类声音事件的充分代表性

使用场景

NV感知ASR模型训练
多模态语音理解研究
人机交互中的自然语音处理
声音事件分类和检测

论文引用

本数据集来源于以下论文：

MNV-17: A High-Quality Performative Mandarin Dataset for Nonverbal Vocalization Recognition in Speech

论文链接: https://arxiv.org/abs/2509.18196
作者: Jialong Mai, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Chen Yang, Weidong Chen, Jingyuan Xing, Xiangmin Xu

如果您在研究中使用了本数据集，请引用以下论文：

@misc{mai2025mnv17highqualityperformativemandarin,
      title={MNV-17: A High-Quality Performative Mandarin Dataset for Nonverbal Vocalization Recognition in Speech}, 
      author={Jialong Mai and Jinxin Ji and Xiaofen Xing and Chen Yang and Weidong Chen and Jingyuan Xing and Xiangmin Xu},
      year={2025},
      eprint={2509.18196},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SD},
      url={https://arxiv.org/abs/2509.18196}
}

数据集使用

from datasets import load_dataset

# 加载完整数据集
dataset = load_dataset("maimai11/MNV_17")

# 查看数据集信息
print(dataset)

# 获取训练集第一个样本
sample = dataset['train'][0]
print(f"说话人: {sample['speaker_id']}")
print(f"文本: {sample['text']}")
print(f"音频采样率: {sample['audio']['sampling_rate']}")

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