emilia-subset|文本到语音数据集|自动语音识别数据集

Emilia Subset数据集是一个用于文本到语音和自动语音识别任务的英语音频数据集。它包含详细的音频特征，如音频URL、音频文件、音频质量评分、持续时间、唯一标识符、语言、说话者信息、文本内容和WAV文件。数据集分为一个名为'en'的子集，包含3,387,817个样本，总大小为246,295,697,084字节。

原始信息汇总

Emilia Subset 数据集概述

基本信息

• 许可证: CC BY-NC 4.0
• 任务类别:
  • 文本到语音
  • 自动语音识别
• 语言: 英语 (en)
• 数据集名称: Emilia Subset

访问条款

• 使用限制: 仅用于非商业研究和教育目的。
• 责任声明: 使用者需对数据集的使用负全责，并同意保护数据集作者免受任何因使用数据集而产生的索赔。
• 访问终止: 数据集作者保留随时终止使用者访问数据集的权利。
• 授权代表: 如果使用者受雇于商业实体，其雇主也需遵守这些条款。

数据集结构

• 特征:
  • __key__: 字符串
  • __url__: 字符串
  • mp3: 音频
  • dnsmos: 浮点数 (float64)
  • duration: 浮点数 (float64)
  • id: 字符串
  • language: 字符串
  • speaker: 字符串
  • text: 字符串
  • wav: 字符串
• 分割:
  • en: 包含 3,387,817 个样本，总大小为 246,295,697,084 字节。
• 下载大小: 245,261,998,300 字节
• 数据集大小: 246,295,697,084 字节

配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • en 分割: data/en-*

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Emilia Subset数据集的构建过程依托于Emilia-Pipe预处理流程，该流程确保了数据的高质量与一致性。数据集主要包含英语语音与文本的对应关系，涵盖了大量的语音样本及其转录文本。每个样本均经过严格的筛选与处理，确保其适用于文本到语音转换和自动语音识别任务。数据集的构建还特别注重了语音质量与文本准确性的平衡，以确保其在研究中的实用性。

特点

Emilia Subset数据集的特点在于其丰富的语音样本与高质量的文本转录。数据集包含超过300万条英语语音样本，每条样本均附带有详细的元数据，如语音质量评分（DNSMOS）、时长、说话者信息等。此外，数据集还提供了多种格式的语音文件（如MP3和WAV），以满足不同研究需求。其多样化的语音样本与精确的文本标注使其成为文本到语音转换和自动语音识别领域的理想选择。

使用方法

Emilia Subset数据集的使用需遵循严格的非商业研究协议。用户需通过HuggingFace平台提交访问申请，并同意相关使用条款。数据集下载后，用户可通过提供的语音文件与文本标注进行实验与研究。建议用户结合Emilia-Pipe预处理流程进行数据预处理，以确保数据的一致性与可用性。数据集的使用场景主要集中于文本到语音转换和自动语音识别任务，用户可根据具体需求进行定制化应用。

背景与挑战

背景概述

Emilia Subset数据集是一个专注于文本到语音转换（Text-to-Speech, TTS）和自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）任务的多功能数据集。该数据集由研究人员或机构在特定背景下创建，旨在为自然语言处理和语音技术领域提供高质量的语音数据资源。Emilia Subset包含了大量英语语音样本，涵盖了多种语音特征和文本内容，为语音合成和识别模型的训练与评估提供了丰富的数据支持。该数据集的发布不仅推动了语音技术的研究进展，还为学术界和工业界提供了重要的实验基础。

当前挑战

Emilia Subset数据集在解决语音合成和识别领域的核心问题时，面临多方面的挑战。首先，语音数据的多样性和复杂性要求数据集在采集和处理过程中保持高质量，以确保模型训练的准确性和鲁棒性。其次，数据集的构建过程中，如何平衡语音样本的覆盖范围与数据量，以及如何处理不同说话者的语音特征差异，都是需要克服的技术难题。此外，数据集的非商业使用限制和严格的访问条款，虽然保护了数据的知识产权，但也可能限制了其在更广泛研究场景中的应用。这些挑战共同构成了Emilia Subset数据集在推动语音技术发展过程中需要解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

Emilia Subset数据集在文本到语音转换（TTS）和自动语音识别（ASR）领域具有广泛的应用。研究人员通常利用该数据集来训练和评估语音合成模型，以生成自然流畅的语音输出。此外，该数据集还用于优化语音识别系统，提高其在多种语言环境下的准确性和鲁棒性。

解决学术问题

Emilia Subset数据集解决了语音技术研究中的多个关键问题。首先，它提供了高质量的语音样本，帮助研究人员克服了数据稀缺的挑战。其次，该数据集的多语言特性使得跨语言语音识别和合成成为可能，推动了全球化语音技术的发展。最后，通过提供详细的音频和文本配对，该数据集为语音模型的训练和评估提供了坚实的基础。

衍生相关工作

Emilia Subset数据集催生了一系列经典的研究工作。许多学者利用该数据集开发了先进的语音合成和识别算法，如基于深度学习的TTS模型和端到端的ASR系统。这些工作不仅推动了语音技术的发展，还为后续研究提供了宝贵的参考和基准。