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中文语音语料
zhvoice: Chinese voice corpus tips: 中文或汉语的语言简称缩写是zh。 喜欢请star！你就是superstar！ 语料简介zhvoice语料由8个开源数据集，经过降噪和去除静音处理而成，说话人约3200个，音频约900小时，文本约113万条，共有约1300万字。 zhvoice语料比较原始数据而言，更加清晰和自然，减少了噪声的干扰，减少了因说话人说话不连贯造成的不自然。 zhvoice语料包含文本、语音和说话人3个方面的信息，可适用于多种语音相关的任务。 zhvoice语料由智浪淘沙清洗和处理。 处理方法 用python的工具模块aukit处理音频，降噪和去除静音。 pip install aukit from aukit import remove_noise, remove_silence 用python的工具模块phkit处理文本，文本正则化和汉字转拼音。 pip install phkit from phkit import text_to_sequence, pinyin 应用场景用于语音克隆模型，可直接用于githup的语音克隆项目zhrtvc。 用于语音合成模型，用标贝开源的中文标准女声音频zhbznsyp数据集，或者筛选音质较好，和目标声音相似的说话人语音及其文本。 用于声码器模型，即由语音特征转为语音信号的模型。用语音数据，可结合aukit的音频转频谱。 from aukit import linear_spectrogram, mel_spectrogram, world_spectrogram 用于语音编码器模型，即把语音编码到预定维度的向量空间。 用于声纹识别模型，用语音和对应的说话人标签。 用于语音识别模型，用语音和文本，可以适当加噪声。 下载路径百度网盘： 链接: https://pan.baidu.com/s/1uHXE2WIt0kdm_dPSej-TtA 提取码: i5b3 文件介绍 info：各个数据集的源数据信息，包含源数据出处、简介等。 text：语音语料对应的文本，包含文本、相对路径、说话人、参考拼音等信息。 sample：样本语音，每个说话人一个音频。 metadata：语料元数据，一行对应一个音频文件，每行的格式音频相对路径\t汉字文本\n。 zh*：zh开头的是语料文件，目录结构：根目录下包含metadata.csv和语音文件目录。一个说话人对应一个子目录，音频是mp3格式。metadata.csv的数据结构和metadata的一样，记录当前数据集的信息。 统计信息 character_W: 字符个数，单位：万字。包括汉字、英文字母和标点符号。 duration_H: 语音时长，单位：小时。 n_audio_per_speaker：每个说话人的音频数量。 n_minute_per_speaker：平均每个说话人的音频总时长，单位：分钟。 n_speaker：说话人个数。 sentence_W：文本数目，单位：万条。 size_MB：音频占用存储空间，单位：MB。注意： total是全部数据集合集的结果。 音频的采样率是16k。 { "total": { "character_W": 1287.0836999999997, "duration_H": 889.7492555555556, "n_audio_per_speaker": 348.30255463219453, "n_character_per_sentence": 11.37366465335554, "n_minute_per_speaker": 16.431195855134913, "n_second_per_audio": 2.8305039345725436, "n_speaker": 3249, "sentence_W": 113.1635, "size_MB": 9164.134941101074 }, "zhaidatatang": { "character_W": 233.5123, "duration_H": 145.47232, "n_audio_per_speaker": 395.4416666666667, "n_character_per_sentence": 9.841835078920194, "n_minute_per_speaker": 14.547232000000001, "n_second_per_audio": 2.2072381177164773, "n_speaker": 600, "sentence_W": 23.7265, "size_MB": 1498.3187255859375 }, "zhaishell": { "character_W": 204.0219, "duration_H": 142.5542, "n_audio_per_speaker": 354.0, "n_character_per_sentence": 14.40832627118644, "n_minute_per_speaker": 21.38313, "n_second_per_audio": 3.6242593220338986, "n_speaker": 400, "sentence_W": 14.16, "size_MB": 1468.2630157470703 }, "zhbznsyp": { "character_W": 18.3708, "duration_H": 10.544652222222222, "n_audio_per_speaker": 10000.0, "n_character_per_sentence": 18.3708, "n_minute_per_speaker": 632.6791333333333, "n_second_per_audio": 3.7960748, "n_speaker": 1, "sentence_W": 1.0, "size_MB": 108.60657119750977 }, "zhmagicdata": { "character_W": 567.2561, "duration_H": 406.01905, "n_audio_per_speaker": 563.8938053097345, "n_character_per_sentence": 9.891471367789634, "n_minute_per_speaker": 23.953926253687317, "n_second_per_audio": 2.548769930947897, "n_speaker": 1017, "sentence_W": 57.348, "size_MB": 4181.867351531982 }, "zhprimewords": { "character_W": 105.2203, "duration_H": 81.30301, "n_audio_per_speaker": 171.96621621621622, "n_character_per_sentence": 20.67115241051432, "n_minute_per_speaker": 16.480339864864863, "n_second_per_audio": 5.750085183293388, "n_speaker": 296, "sentence_W": 5.0902, "size_MB": 837.3951988220215 }, "zhspeechocean": { "character_W": 3.1078, "duration_H": 1.8908433333333334, "n_audio_per_speaker": 120.0, "n_character_per_sentence": 12.949166666666668, "n_minute_per_speaker": 5.67253, "n_second_per_audio": 2.836265, "n_speaker": 20, "sentence_W": 0.24, "size_MB": 19.475086212158203 }, "zhstcmds": { "character_W": 111.9317, "duration_H": 74.53628, "n_audio_per_speaker": 120.0, "n_character_per_sentence": 10.909522417153998, "n_minute_per_speaker": 5.230616140350877, "n_second_per_audio": 2.6153080701754385, "n_speaker": 855, "sentence_W": 10.26, "size_MB": 767.7000274658203 }, "zhthchs30": { "character_W": 43.6628, "duration_H": 27.4289, "n_audio_per_speaker": 223.13333333333333, "n_character_per_sentence": 32.61338512100388, "n_minute_per_speaker": 27.4289, "n_second_per_audio": 7.375563190917239, "n_speaker": 60, "sentence_W": 1.3388, "size_MB": 282.5089645385742 } } |
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