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用于AI语音合成训练的标贝男声数据集,包含10000条带标注音频

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简介:
本数据集提供高质量的中文男性声音样本,共计10000条带有详细标注的语音文件,专为AI语音合成技术的开发与优化而设计。 标贝男声数据集用于人工智能语音合成训练,音频采用频率为22050。此数据分为两个分包,这是第一个分包。标注数据的地址也已提供。

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客服
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  • AI10000
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    本数据集提供高质量的中文男性声音样本,共计10000条带有详细标注的语音文件,专为AI语音合成技术的开发与优化而设计。 标贝男声数据集用于人工智能语音合成训练,音频采用频率为22050。此数据分为两个分包,这是第一个分包。标注数据的地址也已提供。
  • ,适AI10000及对应
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    标贝男声数据集专为AI语音合成设计,内含10000条高质量音频及其详细标注信息,助力提升语音合成系统的自然度与流畅性。 标贝男声数据集用于人工智能语音合成训练,音频采用频率为22050赫兹。此数据分为两个分包,这是第二个分包。第一个分包的相关信息可以在相应的平台上找到。标注数据的地址也在相同的平台提供。
  • 女性,适AI
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    标贝女性声音数据集是一款专为AI语音合成技术开发的高质量音频资源库。该数据集包含了大量由专业女性播音员录制的标准普通话内容,能够有效提升模型在自然度、流畅度及个性化表达方面的能力。适用于研发人员进行TTS(文本到语音)系统训练与优化工作。 标贝女声数据集用于人工智能语音合成训练,音频采用频率为22050赫兹。此数据是第二个分包,总共有两个分包。
  • 10000基础模型
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    本数据集包含10000条精心标注的数据样本,专为促进基础模型的高效训练和优化而设计。 标贝数据集用于基础模型训练的语音标注数据包含10000条记录。
  • 特征.zip
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    本资源为《带有标注和音频特征的歌声数据集》,包含大量带有人声演唱及其详细注释与音频特性的文件,适用于音乐信息检索及声音处理研究。 这段文字描述了一个中文歌声数据集,其中包含了音频的特征以及对应的标签信息。
  • VITS-Chinese模型与700K步新Speaker二次方法
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    本研究介绍了采用VITS-Chinese模型和标贝公司提供的男性语音数据,在完成70万次迭代训练的基础上,对新说话人进行精细化二次训练的方法。 使用vits_chinese模型并采用标贝男声数据,在经过700K步训练后,新speaker可以在该模型基础上进行二次训练,从而实现快速收敛的效果。
  • 百度AI
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    本项目为基于百度AI平台的语音合成技术实践,旨在通过API调用和参数调整,实现高质量、自然流畅的文本转语音功能。 【百度AI-语音合成练习】是利用百度的人工智能技术进行语音合成的实践教程。在这一主题中,我们将深入探讨如何使用百度的AI接口,尤其是其语音合成功能,来将文本转换为自然流畅的声音输出。这项技术广泛应用于智能助手、有声读物和自动播报等领域,为用户提供便捷的语音交互体验。 我们要了解的是**语音合成的基本概念**。语音合成(Text-to-Speech, TTS)是一种能够将文字信息转化为可听见声音的技术。在百度AI平台上,这一服务被称为“百度语音开放平台”,提供了多种语言和发音人选择,并支持实时与离线模式操作。 接下来我们将聚焦于**百度AI的SDK集成**。为了在Python环境中使用百度的语音合成功能,我们需要安装相应的Python SDK,例如`baidu-aip`。安装完成后,需要进行API接入设置,包括获取API密钥和应用密钥,在百度AI平台注册并创建应用后可获得这些信息。这些密钥用于身份验证,确保我们的请求可以安全地发送到百度服务器。 在实际编码过程中,我们需要掌握**调用API的方法**。这通常涉及导入SDK、初始化客户端,并使用相应的合成方法进行操作。例如,我们可能需要使用`client.synthesis()`函数来传递待转换的文本以及发音人类型、语速和音调等参数。这些参数可以根据需求调整以达到最佳效果。 **声音定制化功能**也是百度AI的一大特色。用户可以选择不同类型的发音人,如男声或女声,并且还可以选择特定风格的声音;同时也可以通过调节语速和音调来使合成的语音更接近人类自然发声的效果。 在实践中,我们还需要注意**错误处理与优化**。例如,在网络不稳定或者API请求频率超出限制的情况下,需要编写适当的异常处理代码以确保程序稳定运行。为了提高效率还可以考虑使用异步调用或批量文本处理的方法。 **应用场景拓展**是学习此技术的重要环节之一。除了基本的文本转语音功能外,我们还可以结合其他技术如自然语言处理(NLP)和情感识别来使合成的声音更加具有感情色彩或者应用于智能设备中提供更人性化的用户体验。 【百度AI-语音合成练习】涵盖了从理解语音合成功能到集成API再到实际应用的一系列过程。通过这个练习,开发者不仅可以掌握一项实用技能,还能深入理解人工智能在现实生活中的应用场景,并为未来的工作和创新打下坚实基础。
  • COCO 2017 TXT 文件, YOLOv5
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    这是一个包含COCO 2017数据集训练图像信息的TXT标注文件集合,专为YOLOv5目标检测模型的训练设计。 此文件包含将COCO2017训练集的原JSON格式标注转换为XML文件标注再转化为TXT格式的所有图片的标注,共有118287个TXT文件。
  • UA-DETRAC
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    UA-DETRAC训练数据集标注是一项针对交通场景下的视频检测与追踪任务而设计的数据注释工作,包含了大量车辆行为及运动信息。 UA-DETRAC数据集包含三个主要的标注文件:DETRAC-Train-Annotations-MAT.zip、DETRAC-Train-Annotations-XML.zip 和 DETRAC-Train-Annotations-XML-v3.zip。
  • 工具在.pptx
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    本PPT探讨了语音数据标注工具在现代数据标注流程中的重要性及其具体应用,分析其如何提升效率与准确性,并讨论面临的挑战及未来发展趋势。 ### 数据标注:语音数据标注工具 #### 一、引言 随着人工智能技术的快速发展,语音识别、自然语言处理等领域应用越来越广泛。高质量的语音数据是训练这些算法的基础,而语音数据标注则成为了一个关键环节。本段落将详细介绍如何使用Praat这一专业工具进行语音数据的标注工作。 #### 二、Praat简介 Praat是一款免费的多平台语音分析软件,在语音学研究领域应用广泛。它不仅能帮助研究人员进行语音信号分析,还具有强大的语音数据标注功能。通过Praat,用户可以方便地对语音文件导入、标注和编辑等操作。 #### 三、语音数据标注流程详解 ##### 3.1 导入语音文件 我们需要将待标注的语音文件导入到Praat中。具体步骤如下: 1. **启动Praat**:打开Praat软件。 2. **选择文件**:点击菜单栏中的“File”选项,然后选择“Open”,在弹出对话框中找到并选中需要导入的语音文件。 3. **打开文件**:点击“打开”,此时语音文件将出现在工作区。 ##### 3.2 生成TextGrid文件 生成TextGrid文件是进行语音标注的第一步。这种格式可以保存多层不同类型的标注信息,方便后续处理和分析。 1. **选中语音文件**:确保当前工作区内已加载所需语音文件。 2. **创建TextGrid**:点击菜单栏中的“Annotate”,选择“To TextGrid...”。根据提示完成语音文件的分层设置(通常分为音节、词、句子三层)。 3. **查看TextGrid**:完成后,会自动关联到工作区内的语音文件,并显示在其中。 ##### 3.3 编辑语音和TextGrid文件 为了更准确地进行标注,我们需要对语音文件和对应的TextGrid文件进行编辑: 1. **同时选中文件**:确保已选择相应的语音文件及其对应TextGrid。 2. **查看与编辑**:点击菜单栏中的“View & Edit”,此时可以查看波形图以及各个层级的文本,并对其进行修改。 ##### 3.4 标注分界线 在进行语音转写之前,需要先确定每个音素或单词之间的边界: 1. **调整时间轴**:使用鼠标拖动标记点来设定边界位置。 2. **插入分界线**:通过点击工具栏按钮或者快捷键添加所需分界线。 ##### 3.5 给边界区域添加文字 最后一步是在已经确定边界的区域内输入相应的文本标注: 1. **选中边界**:选择需要增加文本的特定范围。 2. **输入文本**:在弹出框内填写音素、单词等描述信息。 #### 四、总结 通过对Praat软件的功能介绍以及详细的语音数据标注流程讲解,可以看出它是一款功能强大且易于使用的工具。除了支持多种格式文件导入外,还能灵活地进行多层次的标注操作。掌握这些基本步骤可以显著提高工作效率和准确性。 在处理语音数据时选择合适的工具有助于提升效率与质量。Praat作为一款开源免费软件,在满足大多数需求的同时还提供了丰富的自定义选项,是语音数据分析领域的理想助手。