libritler

• Açıklama :

LibriTTS, Google Speech ve Google Brain ekip üyelerinin yardımıyla Heiga Zen tarafından hazırlanan, 24 kHz örnekleme hızında yaklaşık 585 saatlik İngilizce konuşma okumasından oluşan çok konuşmacılı bir İngilizce derlemidir. LibriTTS korpusu, TTS araştırması için tasarlanmıştır. LibriSpeech külliyatının orijinal materyallerinden (LibriVox'tan mp3 ses dosyaları ve Project Gutenberg'den metin dosyaları) türetilmiştir. LibriSpeech külliyatından temel farklar aşağıda listelenmiştir:

1. Ses dosyaları 24kHz örnekleme hızındadır.
2. Cümle aralarında konuşma bölünür.
3. Hem orijinal hem de normalleştirilmiş metinler dahildir.
4. Bağlamsal bilgiler (örneğin komşu cümleler) çıkarılabilir.
5. Önemli arka plan gürültüsü olan ifadeler hariç tutulmuştur.

• Ek Belgeler : Kodlu Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : http://www.openslr.org/60

• Kaynak kodu : tfds.datasets.libritts.Builder

• sürümler :

  • 1.0.1 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 78.42 GiB

• Veri kümesi boyutu : 271.41 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'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

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği	tensör		int64
İD	tensör		sicim
hoparlör_kimliği	tensör		int64
konuşma	Ses	(Hiçbiri,)	int64
metin_normalleştirilmiş	Metin		sicim
metin_orijinal	Metin		sicim

• Denetlenen tuşlar (Bkz. as_supervised doc ): ('text_normalized', 'speech')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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},
}