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包含300个语音片段的数字语音库(每组数字对应一个语音数据)。

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简介:
该资源包含一个数字语音库,其中每个数字对应300段语音数据。录音的采样率设定为16000Hz,采样精度为16位,并采用单声道。录音软件为Cool Edit Pro 2.1。数据命名遵循“i”表示数字“i”的样本格式,例如“ij.wav”代表第i个人第j个样本。具体而言,第一位录音员(A)录制了10个样本,分别存储在对应数字命名的文件夹中,于2016年9月20晚录制。第二位录音员(B)同样录制了10个样本,并存储在相应文件夹中,于2016年9月20晚录制。第三位录音员(C)也提供了10个样本,存储在对应的文件夹中,于2016年9月21晚录制。第四位录音员(D)记录了10个样本并存储于相应的文件夹中,于2016年9月21晚录制。第五位录音员(E)提供了10个样本并存放在其对应的文件夹中,于2016年9月20晚录制。第六位录音员(F)也贡献了10个样本并储存在其相应的文件夹中,于2016年9月21晚录制。

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客服
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  • 0-9300
    优质
    本数字语音库包含从0到9的所有阿拉伯数字发音,每个数字提供300段不同的语音样本,共计2700条高质量音频文件,适用于语音识别和合成技术的训练与测试。 0-9数字语音库(各300段语音数据)采样率:fs=16000Hz,采样精度:16bit,单通道。录音软件为Cool Edit Pro 2.1。 文件命名规则如下: - 文件夹i表示对应数字i的样本。 - ij.wav 表示第i个人的第j个样本。 具体人员与录制时间信息如下: - 第一人A(编号1),每个数字有10个样本,分别存放在各个数字对应的文件夹中。录音时间为2016年9月20日晚。 - 第二人B(编号2),每个数字也有10个样本,存放规则同上。同样在2016年9月20日完成录制。 - 第三人C(编号3)的录音工作于次晚即9月21日进行,每人每数有十个样本。 - 同样地,第四人D(编号4)也在同一时间完成了自己的部分,每个数字同样提供十份语音数据。 - 第五位参与者E(编号5),其录制与A相同,在9月20日晚上完成。 - 最后一人F(编号6)的录音工作则在次日即9月21晚进行。 以上每人的录音均按上述规则存储,确保了样本的一致性和可追溯性。
  • 中英文98文件)
    优质
    本资源包含98个高质量的中英文语音文件,旨在为语言学习者和开发者提供一个全面的声音样本集合。适合用于语音识别、自然语言处理等研究领域。 在信息技术领域,语音识别技术已成为人机交互的关键环节,在智能助手、自动驾驶及智能家居等领域得到广泛应用。高质量的语音数据库是进行语种识别研究与开发的基础。本段落将详细解析名为“中英语音数据库(98个语音文件)”的数据资源及其在语种识别中的潜在价值。 该数据库的核心内容包括98个语音文件,涵盖了中文和英文两种语言,为语种识别提供了丰富的素材。每个文件的时长均超过8秒,确保了足够的信息量以包含完整的句子甚至段落,并使模型能够学习到更多的语言特征。 语音识别系统的工作原理通常涉及提取语音信号的声学特征(如MFCC、PLP等),然后利用这些特征进行分类。由于该数据库包含了中文和英文两种语言,可以训练出一个能区分这两种语言的模型。中文与英文在发音方面的显著差异为模型提供了丰富的区分依据。 对于训练模型而言,数据的质量至关重要。中英语音数据库提供的文件均大于8秒,这意味着能够捕获更多上下文信息,对语种识别模型的训练非常有利。此外,语音清晰度、噪声水平和说话者多样性也是衡量数据质量的重要指标。尽管描述未提及这些具体细节,但可以推测该数据库的数据应经过精心挑选与处理,确保了较高的可用性。 在实际应用中,语种识别有多种用途:如国际电话会议中的自动语言切换;智能客服系统引导用户进入相应服务通道;多语种混合环境(如国际机场或大型国际会议)中准确理解并回应用户的指令等。 总之,“中英语音数据库(98个语音文件)”是一个适用于训练和测试的宝贵资源,不仅为研究人员提供了丰富的实验素材,也为实际应用中的语种识别系统开发奠定了坚实基础。随着深度学习技术的发展,利用该数据库将使未来的语种识别系统更加智能精准,并推动人机交互智能化进程进一步发展。
  • 0-9voice.rar__标准0-9_标准_
    优质
    0-9voice.rar是一款包含标准发音的0至9数字语音文件集合,适用于需要高质量数字朗读的各类项目。该资源提供清晰、统一的音频样本,便于集成到自动应答系统或教学软件中。 阿拉伯数字0到9的标准语音库包含250个语音文件。
  • 优质
    本资源集聚焦于语音数据库中数字和字母的独特发音特点及规律,涵盖广泛的实际应用场景,为语言研究、语音识别技术开发提供宝贵数据支持。 用于语音识别开发的数字和字母的语音样本数据库。
  • 处理中信号模型
    优质
    《数字语音处理中的语音信号数字模型》一书聚焦于构建和分析用于数字语音处理的先进语音信号数学模型,旨在提升语音识别、合成与压缩技术。 在1.5语音信号产生的数字模型中,该模型包含三个部分作用于声波上:首先是声门的激励模型G(z);其次是声道的调制函数V(z);最后是嘴唇的辐射函数R(z)。这三个函数通过级联形成语音信号的传递函数H(z)=G(z)V(z)R(z)。此外,X(n)表示每两个相邻非零值之间还有若干个零值的存在。
  • voxseg:用于与非PythonVAD工具
    优质
    VoxSeg是一款功能强大的Python库,专为语音活动检测(VAD)设计,能够精准地区分语音和非语音片段,适用于多种音频处理场景。 Voxseg 是一个用于语音活动检测(VAD)的Python软件包,旨在对音频进行语音与非语音部分的分段处理。它提供了一个完整的VAD流程,并包含预训练模型。这项工作基于以下文献: @inproceedings{cnnbilstm_vad, title = {A hybrid {CNN-BiLSTM} voice activity detector}, author = {Wilkinson, N. and Niesler, T.}, booktitle = {Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)}, year = {2021}, address = {Toronto, Canada} }
  • 中文0至9
    优质
    本作品提供从零到九的中文数字发音标准音频,涵盖普通话口音,适合语言学习者和需要数字发音资源的人士使用。 数字0到9的中文发音语音库用于小词汇语音识别训练。每个数字包含25个样本,总共提供250个wav格式的语音文件。
  • 输入,生成
    优质
    本工具将用户输入的中文数字转换成对应的汉语拼音格式,便于学习和使用汉语拼音的用户快速掌握数字读音。 这段代码的功能是根据输入的数字输出对应的汉语拼音,代码简单易懂。
  • 全套.zip
    优质
    《数字语音全套》是一份全面介绍和实践数字语音技术的资源包。包含了从基础理论到高级应用的详细教程、实验代码及案例分析,适合学习与研究使用。 需要1到10以及十百千万的全套数字语音用于软件开发的数字配音组合。