西北工业大学音频语音与语言处理研究组（ASLP@NPU）联合希尔贝壳、中国电信人工智能研究院、南京大学和 Wenet 开源社区，提出了 WenetSpeech-Chuan，首个大规模多维标注的川渝方言语音语料库，涵盖 10000 小时、9 大领域的川渝方言语音数据，并包含 ASR 转录、文本置信度、说话人情感、年龄、性别、语音质量评分等多种标注信息。

据介绍，团队自主研发 Chuan-Pipeline 数据处理框架，创新采用 LLM-GER 转录纠错技术，显著提升方言识别准确率。实验结果表明，基于 WenetSpeech-Chuan 训练的模型在川渝方言 ASR 与 TTS 任务中表现优异，性能超越最先进（SOTA）的系统，并与商业系统相媲美，凸显了该数据集与流程的重要价值。

Chuan-Pipeline 概览

此项工作有效解决了四川话研究资源匮乏的难题，为推进方言语音技术公平发展提供重要基础支撑。语料库、基准测试及技术报告已在 GitHub 全面开源。

WenetSpeech-Chuan 项目团队还发布了 WSC-Eval，这是一个全面的川渝方言评测基准，包含两个部分：WSC-Eval-ASR（人工标注集，用于评测不同场景（Easy/Easy）声学条件下的 ASR 性能），以及 WSC-Eval-TTS（简单和困难子集，用于标准测试与泛化能力测试）。

论文预印版：https://arxiv.org/abs/2509.18004
仓库地址：https://github.com/ASLP-lab/WenetSpeech-Chuan
Demo展示：https://aslp-lab.github.io/WenetSpeech-Chuan/
WenetSpeech-Chuan数据集地址：https://huggingface.co/datasets/ASLP-lab/WSC-Train
WSC-Eval-ASR: https://huggingface.co/datasets/ASLP-lab/WSC-Eval/tree/main/WSC-Eval-ASR
WSC-Eval-TTS: https://huggingface.co/datasets/ASLP-lab/WSC-Eval/tree/main/WSC-Eval-TTS