SpMis数据集旨在促进合成语音误导信息检测的研究。该数据集包含360,611个音频样本，涵盖五个主要主题：政治、医学、教育、法律和金融，其中8,681个样本被标记为误导信息。数据集使用先进的TTS模型生成，如Amphion和OpenVoice v2，并标注了语音是否为误导信息。数据集的结构包括音频文件、标签和元数据，并分为不同主题。数据集的创建动机是为了提供资源以训练检测合成语音误导信息的模型，

Hugging Face2024-11-29 更新150

amphion/Debatts-Data

文本到语音合成

辩论语音

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Hugging Face2024-10-23 更新60

amphion/SingVERSE

音频处理

声音增强

SingVERSE是一个针对歌声增强的第一个真实世界基准数据集，旨在解决现实评估数据的严重缺乏问题。该数据集包含3929对音频，总计18.14小时，涵盖19种不同的真实世界声学场景，从混响音乐厅到嘈杂的道路边。每一对音频包含一个在现实世界环境中捕获的噪声录音和与之对应的时间对齐的录音室质量清洁人声参考。

Hugging Face2025-09-29 更新170

amphion/GenTrace

--- license: cc-by-4.0 ---

Hugging Face2026-01-05 更新80

amphion/AdvSV2.0

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