speech_dataset

多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

此页面总结了多语言语音数据集，包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域，详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途，帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。

语音识别语音合成数据集开源多人语音识别Github开源项目

论文

speech_dataset 项目介绍

概述

speech_dataset 项目集合了多种语言的语音识别、合成、识别等相关数据集。这些数据集主要用于支持和推动语音技术的发展。项目包括中文、英文、以及多种其他语言的数据集，并涵盖了语音识别、语音合成、说话者识别等多种应用场景。

语音识别数据集

中文部分

中文语音识别数据集中包含了多个不同的数据集，数据量从短时间到非常长不等。例如，THCHS-30 数据集仅有30小时的语音，而 WenetSpeech 数据集包含了多达10000小时的语音数据。部分数据集用于普通话识别，而其它则可能包含带有明显地方口音的语音，甚至有些是对话式语音数据，例如 MagicData-RAMC。

英文部分

英文语音识别数据集同样非常丰富，Common Voice 数据集是其中之一，拥有2015小时的语音数据。LibriSpeech 和 TED-LIUM Release 3 等数据集也非常流行，分别提供960小时和430小时的语音数据。

其他语言

除了中文和英文，该项目还囊括了日语、韩语、俄语、法语、西班牙语、土耳其语、阿拉伯语等语言的数据集。每种语言的数据量不尽相同，并且有些数据集是多语言的，支持更广泛的语言处理研究。

语音合成数据集

语音合成部分主要包括中文和英文数据集，例如 Aishell3 和 Hi-Fi Multi-Speaker English TTS Dataset。Aishell3 是一个面向普通话语音合成的开放数据集，而 Hi-Fi Multi-Speaker English TTS Dataset 则专注于高保真度的多语者英语合成。

语音识别与说话者分离数据集

这类数据集用于在包含多种声源的环境中进行语音识别与说话者分离，如 Aishell4 和 M2MET 数据集，这些数据集通常被用于多通道或者会议场景中，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。

说话者识别数据集

说话者识别部分的数据集包含中文和英文。例如，CN-Celeb 提供了丰富的中文语音数据，而 VoxCeleb 则是一个广泛应用于说话者识别的英文数据集。这些数据集主要用于训练和测试机器通过语音识别说话者的能力。

噪音与非语音数据集

对于语音处理来说，噪音与非语音数据集如 MUSAN 和 AudioSet 是重要的数据资源。它们能帮助研究人员开发出更强大、更精确的语音技术，适应不同复杂的现实环境。

项目应用

speech_dataset 项目广泛应用于研究与开发语音识别、语音合成、说话者识别等技术。通过这一项目，研究人员可以获得大规模、多语言、多场景的统一数据资源，从而提升语音技术的突破与创新。

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