官方服务:
资源简介:
2,500 Urdu audio samples
2500条乌尔都语(Urdu)音频样本
应用场景:
创建时间:
2017-11-15
相关数据集
xmodar/commonvoice-12.0-arabic-voice-converted
该数据集是从Common Voice Arabic Corpus 12.0派生而来的,包含了自动添加音标的转录和音素表示。数据集中的录音是由用户朗读的阿拉伯语文本,这些文本最初没有音标,可能导致阅读错误。音标和音素是自动生成的,因此数据集对于语音识别任务有价值,但存在固有的噪声。数据集创建于SDAIA冬季学校,适用于对现代标准阿拉伯语的音标化语音数据和语音转换音频感兴趣的研究人员和从业者。音频文件
Hugging Face2024-12-17 更新140
seanghay/khmer-speech-large
--- dataset_info: features: - name: audio dtype: audio: sampling_rate: 16000 - name: sentence dtype: string splits: - name: train num_bytes: 5686102163.1 num_ex
Hugging Face2023-04-30 更新90
D657_Hours_Mandarin_Speech_by_Mobile_Phone
中国普通话语音数据_朗读(手机),基于给定的脚本朗读并模拟录制,由6278位分布于广东、福建、山东、江苏、北京、湖南等全国33省中国发音人参与录制。其中,男性2980人,女性3298人,录音内容为常用口语句子,录音环境包含安静环境和噪音环境,文本经过人工校对,准确率高,为语音识别相关研究及应用提供了丰富的资源,经多家AI公司验证:有助于模型面对真实世界的多样性时能够表现出色。我们严格遵循数据保护法
Opencsg2026-03-04 更新80
PharynxAI/merged_english_accent_dataset
--- dataset_info: features: - name: audio dtype: audio - name: 'Unnamed: 0' dtype: int64 - name: text dtype: string - name: speaker_id dtype: int64 - name: source dtype
Hugging Face2025-10-09 更新100
การรู้จำแบบทนทานต่อเสียงรบกวนสำหรับเสียงพูดภาษาไทยโดยใช้อัลกอริทึม N-best LIMABEAM
งานวิจัยนี้เสนอวิธีรู้จำเสียงพูดภาษาไทยแบบทนทานต่อเสียงรบกวนในสภาพแวดล้อมจริงที่ประกอบไปด้วยเสียงรบกวนจากเครื่องจักร และเสียงพูดที่ไม่สนใจ ซึ่งประสิทธิภาพในการรู้จำสามารถเพิ่มขึ้นได้ โดยการใช้หลักการข
Mendeley Data2024-01-31 更新80



