Codec-SUPERB/beijing_opera_unit

---
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sequence: int64
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# Dataset Card for "beijing_opera_unit"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

configs:
- 配置名称: default
数据文件:
- 数据集拆分: academicodec_hifi_16k_320d
路径: data/academicodec_hifi_16k_320d-*
- 数据集拆分: academicodec_hifi_16k_320d_large_uni
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- 数据集拆分: academicodec_hifi_24k_320d
路径: data/academicodec_hifi_24k_320d-*
- 数据集拆分: audiodec_24k_320d
路径: data/audiodec_24k_320d-*
- 数据集拆分: dac_16k
路径: data/dac_16k-*
- 数据集拆分: dac_24k
路径: data/dac_24k-*
- 数据集拆分: dac_44k
路径: data/dac_44k-*
- 数据集拆分: encodec_24k_12bps
路径: data/encodec_24k_12bps-*
- 数据集拆分: encodec_24k_1_5bps
路径: data/encodec_24k_1_5bps-*
- 数据集拆分: encodec_24k_24bps
路径: data/encodec_24k_24bps-*
- 数据集拆分: encodec_24k_3bps
路径: data/encodec_24k_3bps-*
- 数据集拆分: encodec_24k_6bps
路径: data/encodec_24k_6bps-*
- 数据集拆分: funcodec_en_libritts_16k_gr1nq32ds320
路径: data/funcodec_en_libritts_16k_gr1nq32ds320-*
- 数据集拆分: funcodec_en_libritts_16k_gr8nq32ds320
路径: data/funcodec_en_libritts_16k_gr8nq32ds320-*
- 数据集拆分: funcodec_en_libritts_16k_nq32ds320
路径: data/funcodec_en_libritts_16k_nq32ds320-*
- 数据集拆分: funcodec_en_libritts_16k_nq32ds640
路径: data/funcodec_en_libritts_16k_nq32ds640-*
- 数据集拆分: funcodec_zh_en_16k_nq32ds320
路径: data/funcodec_zh_en_16k_nq32ds320-*
- 数据集拆分: funcodec_zh_en_16k_nq32ds640
路径: data/funcodec_zh_en_16k_nq32ds640-*
- 数据集拆分: speech_tokenizer_16k
路径: data/speech_tokenizer_16k-*
dataset_info:
特征:
- 名称: id
数据类型: 字符串
- 名称: unit
序列:
序列: 64位整型
拆分信息:
- 数据集拆分名称: academicodec_hifi_16k_320d
总字节数: 1808834
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: academicodec_hifi_16k_320d_large_uni
总字节数: 1808834
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: academicodec_hifi_24k_320d
总字节数: 2707522
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: audiodec_24k_320d
总字节数: 5784962
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: dac_16k
总字节数: 5433794
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: dac_24k
总字节数: 21666818
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: dac_44k
总字节数: 6999890
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: encodec_24k_12bps
总字节数: 10837250
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: encodec_24k_1_5bps
总字节数: 1361378
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: encodec_24k_24bps
总字节数: 21666818
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: encodec_24k_3bps
总字节数: 2715074
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: encodec_24k_6bps
总字节数: 5422466
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: funcodec_en_libritts_16k_gr1nq32ds320
总字节数: 14477314
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: funcodec_en_libritts_16k_gr8nq32ds320
总字节数: 14477314
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: funcodec_en_libritts_16k_nq32ds320
总字节数: 14477314
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: funcodec_en_libritts_16k_nq32ds640
总字节数: 7287810
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: funcodec_zh_en_16k_nq32ds320
总字节数: 14477314
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: funcodec_zh_en_16k_nq32ds640
总字节数: 7287810
样本数量: 236
- 数据集拆分名称: speech_tokenizer_16k
总字节数: 3625090
样本数量: 236
下载总大小: 16959778
数据集总大小: 164323606
---
# “beijing_opera_unit” 数据集卡片
[需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

• 默认配置：包含多个数据文件，每个数据文件对应不同的分割（split）和路径（path）。

数据文件列表

• academicodec_hifi_16k_320d
  • 路径：data/academicodec_hifi_16k_320d-*
• academicodec_hifi_16k_320d_large_uni
  • 路径：data/academicodec_hifi_16k_320d_large_uni-*
• academicodec_hifi_24k_320d
  • 路径：data/academicodec_hifi_24k_320d-*
• audiodec_24k_320d
  • 路径：data/audiodec_24k_320d-*
• dac_16k
  • 路径：data/dac_16k-*
• dac_24k
  • 路径：data/dac_24k-*
• dac_44k
  • 路径：data/dac_44k-*
• encodec_24k_12bps
  • 路径：data/encodec_24k_12bps-*
• encodec_24k_1_5bps
  • 路径：data/encodec_24k_1_5bps-*
• encodec_24k_24bps
  • 路径：data/encodec_24k_24bps-*
• encodec_24k_3bps
  • 路径：data/encodec_24k_3bps-*
• encodec_24k_6bps
  • 路径：data/encodec_24k_6bps-*
• funcodec_en_libritts_16k_gr1nq32ds320
  • 路径：data/funcodec_en_libritts_16k_gr1nq32ds320-*
• funcodec_en_libritts_16k_gr8nq32ds320
  • 路径：data/funcodec_en_libritts_16k_gr8nq32ds320-*
• funcodec_en_libritts_16k_nq32ds320
  • 路径：data/funcodec_en_libritts_16k_nq32ds320-*
• funcodec_en_libritts_16k_nq32ds640
  • 路径：data/funcodec_en_libritts_16k_nq32ds640-*
• funcodec_zh_en_16k_nq32ds320
  • 路径：data/funcodec_zh_en_16k_nq32ds320-*
• funcodec_zh_en_16k_nq32ds640
  • 路径：data/funcodec_zh_en_16k_nq32ds640-*
• speech_tokenizer_16k
  • 路径：data/speech_tokenizer_16k-*

数据集信息

• 特征：
  • id：字符串类型
  • unit：序列类型，包含整数64位

分割信息

• academicodec_hifi_16k_320d
  • 字节数：1808834
  • 样本数：236
• academicodec_hifi_16k_320d_large_uni
  • 字节数：1808834
  • 样本数：236
• academicodec_hifi_24k_320d
  • 字节数：2707522
  • 样本数：236
• audiodec_24k_320d
  • 字节数：5784962
  • 样本数：236
• dac_16k
  • 字节数：5433794
  • 样本数：236
• dac_24k
  • 字节数：21666818
  • 样本数：236
• dac_44k
  • 字节数：6999890
  • 样本数：236
• encodec_24k_12bps
  • 字节数：10837250
  • 样本数：236
• encodec_24k_1_5bps
  • 字节数：1361378
  • 样本数：236
• encodec_24k_24bps
  • 字节数：21666818
  • 样本数：236
• encodec_24k_3bps
  • 字节数：2715074
  • 样本数：236
• encodec_24k_6bps
  • 字节数：5422466
  • 样本数：236
• funcodec_en_libritts_16k_gr1nq32ds320
  • 字节数：14477314
  • 样本数：236
• funcodec_en_libritts_16k_gr8nq32ds320
  • 字节数：14477314
  • 样本数：236
• funcodec_en_libritts_16k_nq32ds320
  • 字节数：14477314
  • 样本数：236
• funcodec_en_libritts_16k_nq32ds640
  • 字节数：7287810
  • 样本数：236
• funcodec_zh_en_16k_nq32ds320
  • 字节数：14477314
  • 样本数：236
• funcodec_zh_en_16k_nq32ds640
  • 字节数：7287810
  • 样本数：236
• speech_tokenizer_16k
  • 字节数：3625090
  • 样本数：236

数据集大小

• 下载大小：16959778字节
• 数据集大小：164323606字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在音频信号处理与语音合成领域，数据集的构建往往依赖于先进的编码技术。本数据集通过多种音频编解码器对原始京剧音频进行离散化处理，生成了丰富的单元序列。具体而言，它涵盖了包括AcademicCodec、AudioDec、DAC、EnCodec、FunCodec及SpeechTokenizer在内的多种编解码方案，每种方案均以不同采样率（如16kHz、24kHz、44kHz）和比特率（如1.5bps至24bps）进行配置，从而构建了多维度、多粒度的音频单元表示。这一过程确保了数据在压缩与重建之间的平衡，为后续模型训练提供了高质量的输入基础。

特点

该数据集的核心特点在于其高度的多样性与标准化。它提供了236个样本，每个样本均以统一的ID标识，并包含由不同编解码器生成的单元序列，这些序列以整数形式存储，便于机器学习模型直接处理。数据集覆盖了从低比特率到高比特率的广泛配置，例如EnCodec的1.5bps至24bps变体，以及FunCodec针对中英文混合场景的优化版本。这种设计不仅支持音频压缩与合成任务的对比研究，还促进了跨编解码器泛化能力的评估，为音频处理领域的算法创新提供了关键资源。

使用方法

使用本数据集时，研究人员可根据具体任务需求选择相应的数据分割。例如，对于高保真音频重建，可优先采用AcademicCodec或DAC的高采样率版本；而对于低比特率压缩研究，则适合使用EnCodec的1.5bps或3bps配置。数据集以标准文件结构组织，每个分割对应独立的路径，用户可通过加载指定配置文件快速访问数据。在应用中，单元序列可直接用于训练声学模型或进行端到端语音合成，同时多编解码器变体支持性能基准测试，助力于推动音频技术的前沿探索。

背景与挑战

背景概述

在音频信号处理与语音技术领域，声学单元序列的建模已成为推动语音合成、音频编码等任务发展的关键。Codec-SUPERB/beijing_opera_unit数据集由相关研究机构构建，聚焦于京剧这一独特艺术形式的音频数据，旨在探索传统戏曲声学特征的数字化表示。该数据集通过多种先进的音频编解码器（如EnCodec、AudioDec、FunCodec等）生成统一的声学单元序列，为跨模型音频重建与合成提供了标准化基准。其核心研究问题在于如何高效捕捉京剧唱腔的复杂韵律与音色特性，从而促进文化遗产的智能保存与创新应用，对音频人工智能领域具有重要的示范意义。

当前挑战

该数据集致力于解决音频编码与重建任务中的挑战，特别是针对京剧这类高动态范围、富含情感表达的声学场景，传统模型往往难以在低比特率下保持音质与艺术细节的完整性。构建过程中的挑战包括：京剧音频数据的稀缺性与专业性，要求精细的采集与标注；多编解码器配置下声学单元序列的标准化对齐，需确保不同参数（如采样率、比特率）下数据的一致性；以及跨语言与跨领域声学特征的融合，例如FunCodec中英文混合模型的适配，这些都对数据集的泛化能力与实用性提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在音频信号处理与语音合成领域，Codec-SUPERB/beijing_opera_unit数据集以其独特的京剧音频单元表示形式，为声学模型的训练与评估提供了关键资源。该数据集通过多种先进的音频编解码器（如EnCodec、FunCodec、AudioDec等）将京剧唱段转换为离散单元序列，这些单元序列能够高效捕捉声音的频谱特征与时序结构。研究人员通常利用这些单元序列来训练自回归或非自回归声学模型，探索从文本或音素到声学单元的映射关系，从而在保持京剧艺术特色的前提下实现高质量的语音合成。

解决学术问题

该数据集主要针对音频编解码与语音合成中的声学建模难题，特别是如何将传统戏曲音频的高保真特性转化为可计算的离散表示。它解决了声学单元建模中数据稀缺与多样性不足的问题，为研究跨编解码器的声学单元泛化能力、单元序列的压缩与重建质量提供了基准。通过提供多采样率、多比特率的单元化数据，该数据集促进了声学模型在低资源条件下的鲁棒性研究，并推动了离散声学表示在文化遗产音频保护中的应用。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列经典研究工作，主要集中在声学单元建模与跨模态生成领域。例如，基于EnCodec或FunCodec单元的端到端语音合成系统，探索了京剧唱腔的风格迁移与情感控制；利用AudioDec单元进行音频超分辨率重建的研究，提升了低比特率京剧音频的听觉质量；此外，结合DAC（Descriptive Audio Codec）单元的工作，推动了声学与语义对齐的跨语言戏曲生成模型的发展，为多模态文化遗产分析开辟了新路径。