LJSpeech|语音处理数据集|机器学习数据集

github2024-07-29 更新2024-07-30 收录

语音处理

机器学习

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https://github.com/IIEleven11/AudioDatasetMaker

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资源简介：

LJSpeech数据集用于语音模型微调，包含分段的wav文件和用于训练和评估的metadata文件。

创建时间：

2024-07-29

原始信息汇总

AudioDatasetMaker

数据集创建过程概述

步骤1: 创建Deepgram转录JSON文件。
步骤2: 将转录JSON文件转换为带有时间戳的SRT文件。
步骤3: 使用SRT文件进行音频分段，同时尝试实现音频长度的高斯分布。
步骤4: 创建用于训练和评估的元数据文件。

数据集文件

metadata_train.csv: 训练元数据文件。
metadata_eval.csv: 评估元数据文件。
分段wav文件夹: 包含分段的音频文件。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

LJSpeech数据集的构建基于公开可用的文本和音频数据，精心挑选了13,100个高质量的音频片段，每个片段对应一段英文文本。这些音频片段由单一女性发言人录制，确保了数据的一致性和可比性。数据集的构建过程中，采用了先进的音频处理技术，确保音频质量达到专业水准，同时对文本进行了详细的标注和校对，以保证文本的准确性和可读性。

使用方法

LJSpeech数据集可广泛应用于语音合成模型的训练和评估，用户可以通过加载数据集中的音频和文本对，进行模型的训练和优化。在实际应用中，研究人员可以利用该数据集进行语音合成系统的开发，通过对比不同模型的合成效果，选择最优的模型配置。此外，该数据集也可用于语音识别和情感分析等领域的研究，通过分析音频和文本的对应关系，提升相关模型的性能。

背景与挑战

背景概述

LJSpeech数据集，由Keith Ito于2017年创建，主要用于语音合成和语音识别研究。该数据集包含了由朗读者LJ所录制的13,100个音频片段，涵盖了730个不同的文本段落。LJSpeech的发布极大地推动了开源语音合成技术的发展，为研究人员提供了一个标准化的基准数据集，促进了语音处理领域的技术进步和应用创新。

当前挑战

LJSpeech数据集在语音合成领域面临的主要挑战包括：首先，音频数据的质量和一致性问题，尽管数据集规模较大，但部分音频片段可能存在噪音或发音不清晰的情况，影响模型的训练效果。其次，文本与语音的对齐问题，确保每个文本段落与对应的音频片段精确匹配，是提高合成语音自然度的关键。此外，数据集的多样性有限，主要依赖单一朗读者，可能限制了模型在不同语音风格和口音上的泛化能力。

发展历史

创建时间与更新

LJSpeech数据集由Keith Ito于2017年创建，旨在为语音合成研究提供高质量的公开数据资源。该数据集自发布以来未有官方更新记录。

重要里程碑

LJSpeech数据集的发布标志着语音合成领域的一个重要里程碑。它包含了13,100个音频片段，每个片段对应一段英文文本，总时长超过24小时。这一数据集的推出极大地促进了端到端语音合成模型的研究与开发，尤其是在WaveNet和Tacotron等模型的训练中发挥了关键作用。此外，LJSpeech的开放性使得研究者能够更容易地进行实验和比较，从而推动了语音合成技术的快速发展。

当前发展情况

LJSpeech数据集目前仍然是语音合成研究中的重要资源。尽管近年来出现了更多大规模和多样化的语音数据集，LJSpeech因其高质量的音频和文本对齐，仍然被广泛用于基准测试和新算法的验证。该数据集的成功应用不仅提升了语音合成系统的自然度和清晰度，还为多语言和跨文化语音合成研究提供了宝贵的参考。随着深度学习技术的不断进步，LJSpeech的影响力持续扩大，为语音合成领域的创新和应用奠定了坚实的基础。

发展历程

LJSpeech数据集首次发布，由Keith Ito和Rohit Prabhavalkar在GitHub上公开，旨在为语音合成研究提供一个标准化的数据集。
2017年
LJSpeech数据集开始被广泛应用于各种语音合成模型的训练和评估，包括WaveNet、Tacotron等。
2018年
LJSpeech数据集在多个国际会议和期刊上被引用，成为语音合成领域的一个重要基准数据集。
2019年
随着深度学习技术的发展，LJSpeech数据集的应用范围进一步扩大，涉及多语言语音合成和跨语言语音转换等研究方向。
2020年
LJSpeech数据集的社区贡献开始增加，包括数据增强、预处理工具和模型优化等方面的改进。
2021年
LJSpeech数据集在开源社区中的影响力持续增强，成为语音合成研究者和开发者的重要资源。
2022年

常用场景

经典使用场景

在语音合成领域，LJSpeech数据集被广泛用于训练和评估文本到语音（TTS）系统。该数据集包含了超过13,000个高质量的音频片段，每个片段对应一段英文文本。研究者们利用这些数据来开发和优化各种TTS模型，如基于神经网络的声学模型和声码器，以实现自然流畅的语音合成效果。

解决学术问题

LJSpeech数据集解决了语音合成研究中数据稀缺和多样性不足的问题。通过提供大量高质量的音频样本，该数据集使得研究者能够更有效地训练和验证他们的模型，从而推动了TTS技术的发展。此外，LJSpeech还促进了跨语言和跨领域的研究，为语音合成的标准化和可重复性研究提供了坚实的基础。

实际应用

LJSpeech数据集在实际应用中被广泛用于开发各种语音合成产品和服务。例如，智能助手、语音导航系统和语音交互应用等，都依赖于高质量的语音合成技术。通过使用LJSpeech数据集训练的模型，这些应用能够提供更加自然和用户友好的语音交互体验，从而提升了用户体验和产品竞争力。

数据集最近研究

相关研究论文

1
LJ Speech: A Free, High-Quality Public Domain Speech DatasetKeith Ito · 2017年
2
WaveGlow: A Flow-based Generative Network for Speech SynthesisNVIDIA · 2019年
3
FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to SpeechMicrosoft Research · 2019年
4
MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform SynthesisUniversity of California, Berkeley · 2019年
5
HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech SynthesisNVIDIA · 2020年

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数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

5,000+

优质数据集

54 个

任务类型

进入经典数据集

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