libretos

• Descrição :

LibriTTS é um corpus de inglês para vários falantes de aproximadamente 585 horas de leitura de fala em inglês a uma taxa de amostragem de 24kHz, preparado por Heiga Zen com a ajuda dos membros da equipe do Google Speech e do Google Brain. O corpus LibriTTS é projetado para pesquisa TTS. É derivado dos materiais originais (arquivos de áudio mp3 do LibriVox e arquivos de texto do Projeto Gutenberg) do corpus LibriSpeech. As principais diferenças do corpus LibriSpeech estão listadas abaixo:

1. Os arquivos de áudio estão na taxa de amostragem de 24kHz.
2. O discurso é dividido em quebras de frase.
3. Ambos os textos originais e normalizados estão incluídos.
4. Informações contextuais (por exemplo, frases vizinhas) podem ser extraídas.
5. Expressões com ruído de fundo significativo são excluídas.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Homepage : http://www.openslr.org/60

• Código-fonte : tfds.datasets.libritts.Builder

• Versões :

  • 1.0.1 (padrão): Sem notas de versão.

• Tamanho do download : 78.42 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 271.41 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'dev_clean'	5.736
'dev_other'	4.613
'test_clean'	4.837
'test_other'	5.120
'train_clean100'	33.236
'train_clean360'	116.500
'train_other500'	205.044

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'chapter_id': int64,
    'id': string,
    'speaker_id': int64,
    'speech': Audio(shape=(None,), dtype=int64),
    'text_normalized': Text(shape=(), dtype=string),
    'text_original': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentação do recurso :

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
capítulo_id	tensor		int64
Eu iria	tensor		corda
speaker_id	tensor		int64
Fala	áudio	(Nenhum,)	int64
texto_normalizado	Texto		corda
text_original	Texto		corda

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): ('text_normalized', 'speech')

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@inproceedings{zen2019libritts,
  title = {LibriTTS: A Corpus Derived from LibriSpeech for Text-to-Speech},
  author = {H. Zen and V. Dang and R. Clark and Y. Zhang and R. J. Weiss and Y. Jia and Z. Chen and Y. Wu},
  booktitle = {Proc. Interspeech},
  month = sep,
  year = {2019},
  doi = {10.21437/Interspeech.2019-2441},
}