ears_dataset

全频带语音资源推动语音处理技术进步

EARS Dataset 语音数据集语音增强去混响高质量录音 Github 开源项目

EARS数据集提供100小时48kHz全频带语音数据，涵盖107位不同背景发言人。数据包括无回声室录音、全动态范围语音和多种情绪朗读样本。此外，还附有说话人统计和文本转录，为语音增强和去混响研究提供全面资源。

speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别

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。

GigaSpeech - 多领域英语语音识别数据集提供10,000小时转录音频

GigaSpeechGithub开源项目数据集深度学习语音识别音频处理

GigaSpeech是一个开源的多领域英语语音识别数据集，包含33,000多小时音频数据，其中10,000小时有高质量人工转录。数据来源包括有声书、播客和YouTube等，并提供多个规模的训练和评估子集。项目提供多种语音识别工具包的数据准备脚本，由志愿者维护并欢迎社区贡献，旨在促进语音技术的研究和应用。

ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练

AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用

AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集，适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集，如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等，覆盖多种语言和情感，适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统，提升AI音频技术的应用和开发水平。

audio-dataset - LAION音频数据集收集与处理开源计划

CLAPGithubLAIONwebdataset开源项目音频数据集

LAION发起的Audio Dataset Project致力于收集和处理大规模音频-文本对数据集。项目团队由Mila和UCSD的研究人员及全球贡献者组成，专注于数据收集、标准化处理和webdataset格式存储。该项目为CLAP等模型训练提供数据支持，并设有完善的贡献指南和进度跟踪系统，欢迎更多贡献者参与。

awesome-diarization - 说话者分离和语音分割的数据集

FunASRGithubMiniVoxSIDEKITSpeaker DiarizationSpeechBrain开源项目

EmoV-DB - 情感语音合成的多样化开源数据集

CMU arcticEmoV-DBGithub开源项目强制对齐情感语音数据库语音合成

EmoV-DB是一个专为情感语音合成设计的开源数据集。它收录了四位说话人(两男两女)的录音,包括中性、困倦、愤怒、厌恶和愉悦五种情感风格。数据集基于CMU arctic文本,包含超过5000条录音样本,音频采用16位WAV格式。EmoV-DB还集成了强制对齐功能,可分离语音中的语言和非语言成分。这一资源旨在增强语音生成系统的情感表达控制,为相关研究提供重要支持。

dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具

Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换

Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。

open-speech-corpora - 开放语料库整理助力语音技术研究与发展

CC-0许可Common VoiceGithub多语言开放语音语料库开源项目语音技术

open-speech-corpora项目为语音技术研究和开发提供了一个丰富的开放语料库清单。这些语料库多为免费并在创意共享许可证或社区数据许可协议下发布，方便研究和商业使用。它覆盖多种语言和超过2万小时的验证语音数据，是学者和开发者理想的数据资源。项目鼓励社区成员提出资源增补，以进一步完善数据库。

libriheavy - 大规模语音识别数据集，50,000小时带标点和上下文

GithubLibriheavy上下文开源项目数据集标点符号语音识别

Libriheavy是基于Librilight的大规模标注语音数据集，总时长达50,000小时。该数据集包含标点、大小写和上下文信息，适用于多种语音任务研究。Libriheavy提供完整版和ASR训练专用版本，支持多种数据格式。此外，项目还提供基线模型和性能排行榜，展示了在不同规模子集上的识别效果。研究人员可以通过简单步骤获取并使用这一丰富的语音识别资源。

audio-development-tools - 综合音频开发工具集从机器学习到声音合成

Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具

Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具，可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。

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