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TIMIT数据集是语音识别的常用数据。

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简介：
该 TIMIT 语音识别数据集，包含着来自 630 位不同人士的音频资料，这些人士分别来自美国八个不同的地区，并以其独特的方言进行了录制。该数据集主要用于英语语音识别任务，提供了一系列包含连续语音的音频信息。

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  • TIMIT 语音识别数据集
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    TIMIT 语音识别数据集是一个包含大量美国英语演讲录音及转录文本的数据集合，广泛应用于声学模型训练和评估。 TIMIT Acoustic Phonetic Continuous Speech Corpus 是一个英语语音识别数据集，包含630人来自美国8个不同地区的方言录音。
     
  • TIMIT语音数据集
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    TIMIT语音数据集是一个包含大量美国英语口语录音的数据集合，广泛应用于语音识别和声学模型训练中。 TIMIT语音数据集是一个广泛使用的英语语音数据库，在语音识别研究领域具有重要地位。它包含了大量不同发音人的录音样本，涵盖了各种音素、单词以及句子的发音变化，为研究人员提供了丰富的实验材料。该数据集的设计旨在促进对连续话语中声音信号的理解和处理技术的发展，并且已经被用于开发多种自动语音识别系统和技术评估基准测试之中。
     
  • TIMIT语音数据集
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    TIMIT语音数据集是一套广泛应用于语音识别和声学建模研究的标准数据库，包含大量美国英语发音样本及其转录文本。 一个语音数据库，旨在为希望对音频信号进行处理及分析的人提供帮助。
     
  • TIMIT语音数据集
    优质
    TIMIT语音数据集是一个广泛使用的英语语音数据库，包含了大量的录音和转录文本，用于语音识别研究和技术开发。 常用TIMIT语音数据库在语音信号处理方面非常实用，包含的都是WAV文件，可以直接调用。
     
  • timit语音数据集.rar
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    TIMIT语音数据集是一款包含大量美国英语发音的数据资源包，用于语言识别、声学模型训练及评估。 著名的MIT语音库已经处理完毕，可以直接播放或测试使用。由于库文件较大，这里仅提供部分内容。该库包含63个人的录音，每人约有10段录音片段。
     
  • TIMIT语音数据集Part1.zip
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    本资源包含TIMIT语音数据集的部分内容（Part1），适用于语音识别和声学模型训练的研究与开发工作。 在进行语音识别的时候会用到TIMIT语音资料库进行训练，但是该资料又很难寻找，所以我将其上传到了一个平台，并希望可以帮助到更多的人。由于文件大小限制，我将全部文件拆成三部分，这是第一部分，其内包含DOC文件夹、TEST数据集和README.DOC文档。
     
  • CTW1500语音识别数据集
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    CTW1500语音识别数据集是一个包含超过一千五百小时高质量中文语音录音的数据集合，旨在促进先进的语音识别技术的研究和开发。 深度学习模型ABCNet可以使用多个数据集进行训练和测试。
     
  • TIMIT 数据集
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    TIMIT数据集是由美国国家标准与技术研究院(NIST)创建的一个语音数据库，包含了大量的美国英语发音样本，广泛应用于语音识别和声学模型训练。 这是TIMIT数据集的一部分，因为我只能上传不超过220MB的文件。希望你们会喜欢。
     
  • TIMIT数据集
    优质
    TIMIT数据集是由美国国防部资助的一个语音数据库项目，包含了大量的美式英语发音样本，广泛应用于语音识别和声学模型训练。 DARPA TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus是由德州仪器(TI)、麻省理工学院(MIT)和斯坦福研究院(SRI)合作构建的声学-音素连续语音语料库。
     
  • CIFAR-100是常用的图像识别数据集之一
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    CIFAR-100数据集包含100个类别的6000张彩色图像，每个类别有600张图片，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。 CIFAR-100是一个广泛应用于图像识别任务的数据集，由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton开发。“Canadian Institute for Advanced Research”（加拿大高级研究所）的缩写是“CIFAR”，而CIFAR-100则是该机构众多数据集中的一部分。这个数据集包含60,000张32x32大小的彩色图片，这些图片涵盖了100个不同的类别。它被分为5个训练批次和一个测试批次，每个批次包括10,000张图像。在训练阶段有5万张图像用于学习模型，在另外的测试集中则包含1万个独立样本用来评估算法性能。 CIFAR-100中的这些类别进一步归类到20个超类别之下，例如“鸟”、“飞机”和“猫”。该数据集主要用于物体识别任务，并且作为一种基准测试工具来衡量机器学习及深度学习模型的效能。对于更详细的信息，可以参考Alex Krizhevsky等人在相关领域的公开论文。